백오더율 예측에 대 한이항 로지스틱 회귀 분석

여러 예측자를 사용하여 이월 주문 비율을 예측하려면 이항 로지스틱 회귀 분석를 사용하십시오.

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

예제

이월 주문 비율은 고객이 주문할 때 채울 수 없는 주문의 비율입니다.

이 워크시트에서 재고 상태 은 반응입니다. 응답 이벤트는 이월 주문 입니다. 항목 수는 연속형 예측 변수이고 공급업체 위치 는 범주형 예측 변수입니다.

솔루션 모듈 > 기능 > 공급망 KPI를 선택한 다음, 발사를 선택합니다.
품질에서 백오더율을(를) 선택합니다.
백오더율 예측을 선택한 다음 확인. Sel을 클릭합니다.
이항 로지스틱 회귀 분석을 선택한 다음 확인. Sel을 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.
반응 사건 에서 재입학을 나타내는 값을 선택합니다.
(선택사항) 빈도에 행의 반응 및 예측 변수 값에 해당하는 카운트가 포함된 열을 입력합니다.
계량형 예측 변수에서, 환자가 보이지 않고 떠나는지 여부를 설명하거나 예측할 수 있는 연속 변수를 입력한다. 예측 변수를 X 변수라고도 합니다.
범주형 예측 변수에 반응의 변화를 설명하거나 예측할 수 있는 범주형 변수를 입력합니다. 예측 변수를 X 변수라고도 합니다.
확인을 클릭합니다.

이 분석에 대한 자세한 내용은 도움말 주 대화 상자에서 클릭합니다.