Régression logistique binaire Pour Prévoir le taux de commandes en souffrance

Permet Régression logistique binaire d’utiliser plusieurs prédicteurs pour prédire le taux de commandes en souffrance.

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

Exemple

Le taux de commande en souffrance est la proportion de commandes qui ne peuvent pas être exécutées lorsque le client les commande.

Dans cette feuille de travail, Défauts est la réponse. L’événement de réponse est Commandes en souffrance. Nombre d’articles est un prédicteur continu et Emplacement du fournisseur est un prédicteur de catégorie.

C1-T	C2	C3-T
`État de l’inventaire`	`Nombre d’articles`	`Emplacement du fournisseur`
Commandes en souffrance	7645	Étranger
Commandes en souffrance	3494	Domestique
Disponible	2238	Domestique
Disponible	1871	Étranger

Comment faire

Choisissez Modules de solutions > Fonctions > KPI de la chaîne d’approvisionnement, puis sélectionnez Lancer.
Sous Qualité, sélectionnez Taux de commandes en souffrance.
Sélectionnez Prévoir le taux de commandes en souffrance, 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 réadmission
(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, saisissez les variables de catégorie qui peuvent expliquer ou prédire les variations de la réponse. Les valeurs des prédicteurs sont également appelées variables X.
Cliquez sur OK.

Conseil

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