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Sélectionnez l’option d’analyse que vous avez utilisée pour ajuster le modèle. L’option dépend également de la façon dont vous souhaitez saisir les données.

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Entrez des valeurs individuelles pour un modèle à partir de la Module d'analyse prédictive

Procédez comme suit pour spécifier des valeurs individuelles pour les paramètres de variable.

  1. Accédez aux résultats du modèle, puis sélectionnez Prévoir.
  2. Dans la liste déroulante, sélectionnez Entrer les valeurs individuelles.
  3. Dans le tableau, entrez au moins une valeur pour chaque variable. Vous devez entrer le même nombre de valeurs dans chaque colonne. Pour les variables catégorielles, sélectionnez une valeur dans la liste déroulante. Pour les variables continues, vous devez entrer des valeurs numériques ou de date/heure.

Entrez des colonnes de valeurs pour un modèle à partir de la Module d'analyse prédictive

Procédez comme suit pour spécifier les colonnes de la feuille de calcul qui contiennent les paramètres de variable.

  1. Accédez aux résultats du modèle, puis sélectionnez Prévoir.
  2. Dans la liste déroulante, sélectionnez Entrer des colonnes de valeurs.
  3. Dans le tableau, entrez une colonne pour chaque variable. Chaque colonne doit contenir les valeurs d’une variable. Utilisez des colonnes qui ont le même nombre de lignes. Pour les variables catégorielles, utilisez les mêmes valeurs que celles que vous avez utilisées pour ajuster le modèle. Pour les variables continues, utilisez le même type de données que la variable d’origine.

    Minitab stocke les résultats dans les colonnes de la feuille de calcul et ne les affiche pas par défaut. Pour afficher les résultats, sélectionnez les éléments dans la sous-boîte de Résultats dialogue.

Dans cette feuille de calcul, les colonnes C1 à C4 représentent les colonnes de données de l’analyse d’origine sur lesquelles le modèle est basé. Le salaire est la réponse. Gender_New, Years_New et Quality_New contiennent des valeurs de données pour la prédiction de nouveaux salaires.
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7
Salaire Genre Années Qualité Gender_New Years_New Quality_New
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

Entrez des valeurs individuelles pour un modèle dans le Stat menu

Procédez comme suit pour spécifier des valeurs individuelles pour les paramètres de variable.

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

    Seules les variables de réponse avec des modèles à jour de la même analyse sont dans la liste. Si vous ne voyez pas la réponse souhaitée, réajustez le modèle. Pour plus d’informations, consultez la page Vue d’ensemble du modèle stocké.
  3. (Facultatif) Sélectionnez cette option Inclure les covariables dans la prévision pour inclure les valeurs des covariables dans les prédictions. Si votre modèle contient des covariables, mais que vous ne les incluez pas dans la prédiction, Minitab calcule la moyenne de la prédiction sur les covariables. Pour en savoir plus, allez à Qu’est-ce qu’une covariable ?. Cette option n’est disponible que pour les modèles que vous installez à l’aide de 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, entrez au moins une valeur pour chaque variable. Vous devez entrer le même nombre de valeurs dans chaque colonne. Pour les variables catégorielles, sélectionnez une valeur dans la liste déroulante. Pour les variables continues, vous devez entrer des valeurs numériques ou de date/heure.

Entrez des colonnes de valeurs pour un modèle à partir du Stat menu

Procédez comme suit pour spécifier les colonnes de la feuille de calcul qui contiennent les paramètres de variable.

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

    Seules les variables de réponse avec des modèles à jour de la même analyse sont dans la liste. Si vous ne voyez pas la réponse souhaitée, réajustez le modèle. Pour plus d’informations, consultez la page Vue d’ensemble du modèle stocké.

  3. Dans la deuxième liste déroulante, sélectionnez Entrer des colonnes de valeurs.
    Remarque

    (Facultatif) Pour les modèles que vous ajustez à l’aide de Ajuster le modèle linéaire général ou Analyser un plan factoriel, choisissez de sélectionner Inclure les covariables dans la prévision. Si votre modèle contient des covariables, mais que vous ne les incluez pas dans la prédiction, Minitab calcule la moyenne de la prédiction sur les covariables. Pour en savoir plus, allez à Qu’est-ce qu’une covariable ?.

  4. Dans le tableau, entrez une colonne pour chaque variable. Chaque colonne doit contenir les valeurs d’une variable. Utilisez des colonnes qui ont le même nombre de lignes. Pour les variables catégorielles, utilisez les mêmes valeurs que celles que vous avez utilisées pour ajuster le modèle. Pour les variables continues, utilisez le même type de données que la variable d’origine.

    Minitab stocke les résultats dans les colonnes de la feuille de calcul et ne les affiche pas par défaut. Pour afficher les résultats, sélectionnez les éléments dans la Résultats sous-boîte de dialogue.

Dans cette feuille de calcul, les colonnes C1 à C4 représentent les colonnes de données de l’analyse d’origine sur lesquelles le modèle est basé. Le salaire est la réponse. Gender_New, Years_New et Quality_New contiennent les valeurs des prédicteurs utilisés pour prédire les valeurs de Salaire.
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7
Salaire Genre Années Qualité Gender_New Years_New Quality_New
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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