Verwenden Sie CART® Regression, um einen Entscheidungsbaum für eine stetige Antwort mit vielen kategorialen oder stetigen Prädiktorvariablen zu erstellen. CART® Regression veranschaulicht wichtige Muster und Beziehungen zwischen einer stetigen Antwortvariablen und wichtigen Prädiktoren innerhalb hochkomplizierter Daten, ohne parametrische Methoden zu verwenden.

CART® Regression bietet Einblicke für eine breite Palette von Anwendungen, einschließlich Qualitätskontrolle in der Fertigung, Wirkstofferkennung, Betrugserkennung, Bonitätsbewertung und Abwanderungsprognose. Verwenden Sie die Ergebnisse, um wichtige Variablen zu identifizieren, Gruppen in den Daten mit wünschenswerten Merkmalen zu ermitteln und Werte der Antwortvariablen für neue Beobachtungen zu prognostizieren. Ein Bankmanager möchte beispielsweise potenzielle Kunden identifizieren, die in Bezug auf bestimmte Initiativen höhere Rücklaufquoten haben.

Eine umfassendere Einführung in die CART®-Methodik finden Sie in Breiman, Friedman, Olshen und Stone (1984)1.

Wo finde ich diese Analyse?

Wählen Sie zum Erstellen eines Regressionsbaums Statistik > Prädiktive Analysen > CART® Regression aus.

In welchen Fällen bietet sich eine andere Analyse an?

Wenn Sie über eine kategoriale Antwortvariable verfügen, verwenden Sie CART® Klassifikation.

Um zu versuchen, die Anpassung des Baumes zu verbessern, bietet Minitab TreeNet® Regression und Random Forests® Regression-Analysen mit dem Predictive Analytics-Modul. Klicken Sie hier, um weitere Informationen zum Aktivieren des Moduls zu erhalten.

1 Breiman, Friedman, Olshen und Stone. (1984). Classification and Regression Trees. Boca Raton, Florida: Chapman & Hall/CRC.
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