Puede almacenar las estadísticas del análisis en la hoja de trabajo para poder utilizarlas en otros análisis, gráficas y macros. Minitab almacena las estadísticas seleccionadas después de la última columna de datos. Los nombres de las columnas de almacenamiento terminan con un número que aumenta cuando se almacena la misma estadística múltiples veces.
Los modelos de Random Forests
® , los modelos
MARS® y los modelos de TreeNet
® permiten el almacenamiento de soluciones en una nueva hoja de cálculo.
- Guardar las mejores K soluciones en una nueva hoja de trabajo
- Seleccione esta opción para almacenar la configuración del predictor y los valores de deseabilidad compuestos.
- K =
- Especifique un entero positivo para almacenar 1 o más soluciones en una nueva hoja de cálculo.
- Hoja de trabajo
- Especifique un nombre para la nueva hoja de trabajo. El análisis almacena las soluciones en la nueva hoja de cálculo.
Todos los modelos permiten el almacenamiento de valores de conveniencia para la configuración en la hoja de cálculo activa.
- Valores de deseabilidad compuesta para esta configuración
- Almacenar los valores de deseabilidad compuesta en la hoja de trabajo.
- Variable
- Muestra los nombres de todas las variables incluidas en el modelo. Esta columna no admite ingreso de datos.
- Columna
- Ingresar la columna para cada variable que contiene los valores de entrada para los cálculos. Por opción predeterminada, Minitab muestra una lista de las columnas que se utilizaron para ajustar el modelo. Cada columna debe contener los valores para una variable. Todas las columnas deben tener el mismo número de filas. Para una variable continua, la columna debe contener datos numéricos o de fecha/hora. Para una variable categórica, la columna debe contener valores que coincidan con los valores utilizados para ajustar el modelo. Minitab almacena los valores de deseabilidad en la columna DESIR.
-
Los modelos de Random Forests® , los modelos de MARS y los® modelos de TreeNet® almacenan valores para las filas con datos faltantes. Para otros modelos, elimine los datos que faltan para realizar el análisis.
