정시 배송 예측에 대 한이항 로지스틱 회귀 분석

여러 예측 변수를 사용하여 정시 배달을 예측하는 데 사용합니다 이항 로지스틱 회귀 분석 .

이 예제는공급망 모듈 에 적용됩니다. 자세한 내용은 www.minitab.com/supply-chain-module으로 이동하십시오.

예제

정시 배송은 일정에 따라 도착하는 주문의 비율입니다. 정시 배달률을 계산하려면 총 정시 배달 수를 총 배달 수로 나눕니다.

이 워크시트에서 정각에 은 반응입니다. 응답 이벤트는 정각에 입니다. 항목 수는 연속형 예측 변수이고 항공모함는 범주형 예측 변수입니다.

솔루션 모듈 > 기능 > 공급망 KPI를 선택한 다음, 발사를 선택합니다.
배송에서 정시 배송을(를) 선택합니다.
정시 배송 예측을 선택한 다음 확인을 클릭합니다.
이항 로지스틱 회귀 분석을 선택한 다음 확인을 클릭합니다.
반응 변수에 측정 데이터가 포함되어 있는 열을 입력합니다. 이항 변수는 가능한 수준이 두 개(예: 통과/실패 또는 참/거짓)인 범주형 변수입니다. 반응은 Y 변수라고도 합니다.
에서 반응 사건 미지급 청구서를 나타내는 값을 선택합니다.
(선택사항) 빈도에 행의 반응 및 예측 변수 값에 해당하는 카운트가 포함된 열을 입력합니다.
계량형 예측 변수 에 반응의 변화를 설명하거나 예측할 수 있는 계량형 변수를 입력합니다. 예측 변수를 X 변수라고도 합니다.
범주형 예측 변수 에 반응의 변화를 설명하거나 예측할 수 있는 계량형 변수를 입력합니다. 예측 변수를 X 변수라고도 합니다.
확인을 클릭합니다.

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