예측에 대한 데이터 입력(혼합 효과 모형 적합)

반응을 예측하고 신뢰 구간 및 예측 구간을 생성하기 위해 데이터를 입력할 방법을 가장 잘 설명하는 옵션을 선택합니다.

개별 값 입력

대화 상자에 직접 변수 설정을 입력하려면 다음 단계를 수행하십시오.

  1. 통계분석 > 분산 분석 > 혼합 효과 모형 > 예측을 선택합니다.
  2. 반응 변수에서 예측할 반응 변수를 선택합니다.
    참고

    동일한 분석에서 최신 모형을 사용하는 반응 변수만 리스트에 포함됩니다. 원하는 반응이 표시되지 않으면 모형을 다시 적합하십시오. 자세한 내용은 저장된 모형 개요에서 확인하십시오.

  3. (선택 사항) 공변량 값을 예측에 포함하려면 예측에 공변량 포함을 선택합니다. 모형에는 공변량이 포함되어 있지만 예측에 포함하지 않은 경우에는 Minitab에서 공변량에 대해 예측 평균을 구합니다. 자세한 내용은 공변량의 정의에서 확인하십시오.
  4. 두 번째 드롭다운 리스트에서 개별 값 입력을 선택합니다.
  5. 표에서 각 변수에 대해 하나 이상의 값을 입력합니다. 각 열에 같은 수의 값을 입력해야 합니다. 범주형 변수의 경우 드롭다운 리스트에서 값을 선택합니다. 계량형 변수의 경우 숫자 또는 날짜/시간 값을 입력해야 합니다.

값의 열 입력

데이터 열을 입력하려면 다음 단계를 수행하십시오.

  1. 통계분석 > 분산 분석 > 혼합 효과 모형 > 예측을 선택합니다.
  2. 반응 변수에서 예측할 반응 변수를 선택합니다.
    참고

    동일한 분석에서 최신 모형을 사용하는 반응 변수만 리스트에 포함됩니다. 원하는 반응이 표시되지 않으면 모형을 다시 적합하십시오. 자세한 내용은 저장된 모형 개요에서 확인하십시오.

  3. (선택 사항) 공변량 값을 예측에 포함하려면 예측에 공변량 포함을 선택합니다. 모형에는 포함되어 있지만 예측에 포함하지 않은 경우에는 Minitab에서 공변량에 대해 예측 평균을 구합니다. 자세한 내용은 공변량의 정의에서 확인하십시오.
  4. 두 번째 드롭다운 리스트에서 값의 열 입력을 선택합니다.
  5. 표에서 각 변수에 대해 하나의 열을 입력합니다. 각 열에는 하나의 변수에 대한 값이 있어야 합니다. 각 열에 같은 수의 값을 입력해야 합니다. 범주형 변수의 경우 열에는 모형을 적합하기 위해 사용한 값과 일치하는 값이 포함되어야 합니다. 계량형 변수의 경우 열에는 숫자 또는 날짜/시간 값이 포함되어야 합니다.
    Minitab에서는 결과를 워크시트 열에 저장하며 기본적으로 세션 창에 표시하지 않습니다. 세션 창에 결과를 표시하려면 결과 하위 대화 상자에서 항목을 선택하십시오.
이 워크시트에서 C1–C4 열은 모형의 기반이 되는 원래 분석에 대한 데이터 열을 나타냅니다. 월급은 반응입니다. 성별_신규, 연수_신규품질_신규에는 월급 값을 예측하기 위해 사용되는 예측 변수의 값이 포함됩니다.
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7
월급 성별 연수 품질 성별_신규 연수_신규 품질_신규
50 M 4 좋음 M 6 좋음
76 F 13 좋음 M 10 평균
68 F 7 나쁨 F 15 나쁨
80 M 11 평균 F 12 좋음
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