Entrée des données pour la fonction Prévoir

Sélectionnez l'option qui décrit le mieux la manière dont vous souhaitez saisir les données pour prévoir la réponse et créer les intervalles de confiance et de prévision.

Entrée de valeurs individuelles

Suivez les étapes ci-dessous pour entrer les paramètres des variables directement dans la boîte de dialogue.

  1. Pour effectuer cette analyse dans Minitab, accédez au menu que vous avez utilisé pour ajuster le modèle, puis sélectionnez Prévoir. Par exemple, si vous avez ajusté un modèle de Poisson, sélectionnez Stat > Régression > Régression de Poisson > Prévoir.
  2. Dans Réponse, sélectionnez une variable de réponse pour laquelle générer des prévisions.
    Remarque

    La liste contient uniquement des variables de réponse avec des modèles mis à jour provenant de la même analyse. Si vous ne voyez pas la réponse que vous recherchez, réajustez le modèle. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Présentation du modèle stocké.

  3. (Facultatif) Sélectionnez Inclure les covariables dans la prévision pour inclure des valeurs de covariables dans les prévisions. Si le modèle en contient, mais que vous ne souhaitez pas les inclure dans la prévision, Minitab calcule la moyenne de la prévision sur les covariables. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Qu'est-ce qu'une covariable ?. Cette option est disponible uniquement pour les modèles que vous avez ajustés en utilisant la fonction Ajuster le modèle linéaire général ou Analyser un plan factoriel.
  4. Dans la deuxième liste déroulante, sélectionnez Entrer les valeurs individuelles.
  5. Dans le tableau, saisissez au moins une valeur pour chaque variable. Vous devez saisir le même nombre de valeurs dans chaque colonne. Pour les variables de catégorie, sélectionnez une valeur dans la liste déroulante. Pour les variables continues, vous devez saisir des valeurs numériques ou de date/d'heure.

Entrée de colonnes de valeurs

Suivez la procédure ci-dessous pour entrer des colonnes de données.

  1. Pour effectuer cette analyse dans Minitab, accédez au menu que vous avez utilisé pour ajuster le modèle, puis sélectionnez Prévoir. Par exemple, si vous avez ajusté un modèle de Poisson, sélectionnez Stat > Régression > Régression de Poisson > Prévoir.
  2. Dans Réponse, sélectionnez une variable de réponse pour laquelle générer des prévisions.
    Remarque

    La liste contient uniquement des variables de réponse avec des modèles mis à jour provenant de la même analyse. Si vous ne voyez pas la réponse que vous recherchez, réajustez le modèle. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Présentation du modèle stocké.

  3. (Facultatif) Sélectionnez Inclure les covariables dans la prévision pour inclure des valeurs de covariables dans les prévisions. Si le modèle en contient, mais que vous ne souhaitez pas les inclure dans la prévision, Minitab calcule la moyenne de la prévision sur les covariables. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Qu'est-ce qu'une covariable ?. Cette option est disponible uniquement pour les modèles que vous avez ajustés en utilisant la fonction Ajuster le modèle linéaire général ou Analyser un plan factoriel.
  4. Dans la deuxième liste déroulante, sélectionnez Entrer des colonnes de valeurs.
  5. Dans le tableau, indiquez une colonne pour chaque variable. Chaque colonne doit contenir les valeurs d'une variable. Vous devez indiquer le même nombre de valeurs dans chaque colonne. Pour les variables de catégorie, la colonne doit contenir des valeurs qui correspondent aux valeurs utilisées pour ajuster le modèle. Pour les variables continues, la colonne doit contenir des données numériques ou de date/d'heure.
    Minitab stocke les résultats dans les colonnes de la feuille de travail et ne les affiche pas dans la fenêtre Session par défaut. Pour afficher les résultats dans le fenêtre Session, sélectionnez les éléments dans la sous-boîte de dialogue Résultats.
Dans cette feuille de travail, les colonnes C1 à C4 représentent les colonnes de données pour l'analyse d'origine sur laquelle repose le modèle. Salaire correspond à la réponse. Sexe_Nouveau, Années_Nouveau et Qualité_Nouveau contiennent les valeurs des prédicteurs utilisés pour prévoir les valeurs de Salaire.
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7
Salaire Sexe Années Qualité Sexe_Nouveau Années_Nouveau Qualité_Nouveau
50 M 4 95 M 6 70
76 F 13 67 M 10 84
68 F 7 78 F 15 60
80 M 11 88 F 12 57
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