Regresión logística binaria para Predecir la tasa de pedidos pendientes

Utilícelo Regresión logística binaria para usar múltiples predictores para predecir la tasa de pedidos pendientes.

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

Ejemplo

La tasa de pedidos pendientes es la proporción de pedidos que no se pueden completar cuando el cliente los ordena.

En esta hoja de trabajo, Estado del inventario es la respuesta. El evento de respuesta es Pedidos pendientes. Número de artículos es un predictor continuo, y Ubicación del proveedor es un predictor categórico.

C1-T	C2	C3-T
`Estado del inventario`	`Número de artículos`	`Ubicación del proveedor`
Pedidos pendientes	7645	Extranjero
Pedidos pendientes	3494	Doméstico
Disponible	2238	Doméstico
Disponible	1871	Extranjero

Cómo hacerlo

Elija Módulos de soluciones > Funciones > KPIs de la cadena de suministro y, a continuación, seleccione Lanzar.
En Calidad, seleccione Tasa de pedidos pendientes.
Seleccione Predecir la tasa de pedidos pendientes, 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 readmisión.
(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, agregue las variables continuas que pueden explicar o predecir si un paciente se va sin ser atendido. Los predictores también se denominan variables X.
En Predictores categóricos, agregue las variables categórica que pueden explicar o predecir si un paciente se va sin ser atendido. 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.