Régression logistique binaire Pour Prévoir la livraison complète

Permet Régression logistique binaire d’utiliser plusieurs prédicteurs pour prédire la livraison complète.

Cet exemple s’applique au fichier Module Chaîne d’approvisionnement. Pour plus d'informations, reportez-vous à www.minitab.com/supply-chain-module.

Exemple

La livraison complète est la proportion de commandes qui sont livrées complètement lors de la première expédition. Pour calculer le taux de livraison complet, divisez le nombre total de livraisons complètes par le nombre total de livraisons.

Dans cette feuille de travail, Défauts est la réponse. L’événement de réponse est Dans son intégralité. Nombre d’articles est un prédicteur continu et Type est un prédicteur de catégorie.

C1-T	C2	C3-T
`Dans son intégralité`	`Nombre d’articles`	`Type`
Dans son intégralité	55	Porcelaine
Dans son intégralité	64	Céramique
Dans son intégralité	62	Céramique
Partiel	61	Vinyle

Comment faire

Choisissez Modules de solutions > Fonctions > KPI de la chaîne d’approvisionnement, puis sélectionnez Lancer.
Sous Livraison, sélectionnez Livraison complète.
Sélectionnez Prévoir la livraison complète, puis cliquez sur OK
Sélectionnez Régression logistique binaire, puis cliquez sur OK.
Dans Réponse, entrez les Variables binaires contenant les données. Les variables binaires sont des variables de catégorie pouvant avoir deux niveaux, tels que réussite/échec ou vrai/faux. La réponse est également appelée variable Y.
Dans Evénement de réponse, sélectionnez la valeur qui représente une facture impayée.
(Facultatif) Dans , indiquez la colonne contenant le nombre correspondant aux valeurs de la réponse et des prédicteurs pour la ligne.
Dans Prédicteurs continus, entrez les variables continues qui peuvent expliquer ou prédire si un patient part sans être vu. Les valeurs des prédicteurs sont également appelées variables X.
Dans Prédicteurs de catégorie, entrez les variables continues qui peuvent expliquer ou prédire si un patient part sans être vu. Les valeurs des prédicteurs sont également appelées variables X.
Cliquez sur OK.

Conseil

Pour plus d’informations sur cette analyse, cliquez Aide dans la boîte de dialogue principale.