Regressionsmodell anpassen für Lieferkettenkosten pro Einheit prognostizieren

Verwenden Sie Regressionsmodell anpassen diese Option, um mehrere Prädiktoren zu verwenden, um die Lieferkettenkosten pro Einheit vorherzusagen.

Dieses Beispiel gilt fürLieferkette Modul. Weitere Informationen finden Sie unterwww.minitab.com/supply-chain-module.

Beispiel

Die Supply-Chain-Kosten pro Einheit sind die gesamten Supply-Chain-Kosten geteilt durch die Anzahl der verkauften Einheiten.

In diesem Lieferkettenkosten/-einheit ($) ist Fehler die Antwortvariable. Anzahl der veralteten Elemente ist ein kontinuierlicher Prädiktor und Automatische Bestellung ist ein kategorialer Prädiktor. Die Prädiktoren können Unterschiede bei den Lieferkettenkosten pro Einheit erklären.

C1	C2	C3-T
`Lieferkettenkosten/-einheit ($)`	`Anzahl der veralteten Elemente`	`Automatische Bestellung`
3,90	1500	Nein
2,56	675	Ja
4,70	2075	Nein
3,49	438	Nein

Vorgehensweise

Wählen Sie Lösungen Module > Funktionen > Supply Chain KPIs, und dann Abschießen aus.
Wählen Sie unter Kosten die Option Lieferkettenkosten pro Einheit aus.
Wählen Sie Lieferkettenkosten pro Einheit prognostizieren aus, und klicken Sie dann auf OK.
Wählen Sie Regressionsmodell anpassen aus, und klicken Sie dann auf OK.
Geben Sie im Feld Antworten die Spalte mit den Kosten pro Einheit Daten ein. Die Antwortvariable wird auch als y-Variable bezeichnet.
Geben Sie im Feld Stetige Prädiktoren die Spalten mit numerischen Daten ein, anhand derer möglicherweise Änderungen der Antwortvariablen erklärt oder prognostiziert werden können. Die Prädiktoren werden auch als x-Variablen bezeichnet.
Geben Sie im Feld Kategoriale Prädiktoren die kategorialen Klassifikationen oder Gruppenzuweisungen ein, z. B. einen Typ von Rohmaterialien, anhand derer möglicherweise Änderungen der Antwortvariablen erklärt oder prognostiziert werden können. Die Prädiktoren werden auch als x-Variablen bezeichnet.
Klicken Sie auf OK.

Tipp

Weitere Informationen zu dieser Analyse erhalten Sie im Hilfe Hauptdialogfeld.