Régression logistique binaire Pour Prévoir le taux de livraisons parfaites

Utilisez Régression logistique binaire plusieurs prédicteurs pour prédire le taux de livraison parfait des commandes.

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 livraison parfait des commandes est la proportion de commandes sans erreur du début à la fin.

Dans cette feuille de travail, État de la commande est la réponse. L’événement de réponse est Sans erreur. Nombre d’articles est un prédicteur continu et Région est un prédicteur de catégorie.

C1-T	C2	C3-T
`État de la commande`	`Nombre d’articles`	`Région`
Sans erreur	5	Nord-ouest
Sans erreur	4	Nord-ouest
Erreur	2	Midwest
Erreur	1	Midwest

Comment faire

Choisissez Modules de solutions > Fonctions > KPI de la chaîne d’approvisionnement, puis sélectionnez Lancer.
Sous Qualité, sélectionnez Taux de livraisons parfaites.
Sélectionnez Prévoir le taux de livraisons parfaites, puis cliquez sur OK.
Sélectionnez Régression logistique binaire, puis cliquez sur OK.
Dans Réponse, entrez les Variables binaires contenant les erreur 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 Effectif, indiquez la colonne contenant le nombre correspondant aux valeurs de la réponse et des prédicteurs pour la ligne.
Dans Prédicteurs continus, indiquez les variables continues permettant éventuellement d'expliquer ou de prévoir les variations de la réponse. Les valeurs des prédicteurs sont également appelées variables X.
Dans Prédicteurs de catégorie, indiquez les variables continues permettant éventuellement d'expliquer ou de prévoir les variations de la réponse. Les valeurs des prédicteurs sont également appelées variables X.
Cliquez sur OK.

Conseil

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