Regresión logística binaria para Predecir las entregas a tiempo de los proveedores

Utilice Regresión logística binaria varios predictores para predecir la entrega a tiempo del proveedor.

Este ejemplo se aplica al Módulo de cadena de suministro. Para obtener más información, vaya a www.minitab.com/supply-chain-module.

Ejemplo

La entrega a tiempo del proveedor es la proporción de pedidos que sus proveedores entregan a tiempo. Para calcular la tasa de entrega a tiempo del proveedor, divida el número total de pedidos a tiempo de los proveedores por el número total de pedidos de los proveedores.

En esta hoja de trabajo, En hora es la respuesta. El evento de respuesta es En hora. Número de artículos es un predictor continuo, y Contrato de proveedor es un predictor categórico.

C1-T	C2	C3-T
`En hora`	`Número de artículos`	`Contrato de proveedor`
A tiempo	5775	Sí
A tiempo	6854	Sí
A tiempo	5992	No
Atrasado	6741	Sí

Cómo hacerlo

Elija Módulos de soluciones > Funciones > KPIs de la cadena de suministro y, a continuación, seleccione Lanzar.
En Entrega, seleccione Entregas a tiempo de los proveedores.
Seleccione Predecir las entregas a tiempo de los proveedores, luego haga clic en Aceptar.
Seleccione Regresión logística binaria, luego haga clic en Aceptar.
En Respuesta, ingrese la Variables binarias que contiene los datos numéricos. Las variables binarias son variables categóricas que tienen dos niveles posibles, como aprobado/rechazado o verdadero/falso. La respuesta también se denomina variable Y.
En Evento de respuesta, seleccione el valor que representa una factura no pagada.
(Opcional) En Frecuencia, agregue la columna que contiene los recuentos que corresponden a los valores de respuesta y los valores del predictor de la fila.
En Predictores continuos, ingrese las variables continuas que pueden explicar o predecir si el paciente tuvo un reingreso. Los predictores también se denominan variables X.
En Predictores categóricos, ingrese las variables categórica que pueden explicar o predecir si el paciente tuvo un reingreso. Los predictores también se denominan variables X.
Haga clic en Aceptar.

Sugerencia

Para obtener más información acerca de este análisis, haga clic en Ayuda en el cuadro de diálogo principal.