최고의 모형 검색(이항 반응) 에 대한 데이터 고려 사항

결과가 유효한지 확인하려면 데이터를 수집하고 분석을 수행하며 결과를 해석할 때 다음 지침을 고려하십시오.

반응 변수가 이항이어야 함

이항 반응에는 두 개의 결과가 있습니다(예: 통과 또는 실패). 반응 변수가 계량형인 경우 최고의 모형 검색(계량형 반응) 을 사용합니다.

예측 변수는 계량형 또는 범주형일 수 있습니다

계량형 변수는 측정 및 정렬할 수 있으며 두 값 사이에 무한한 수의 값이 있습니다. 예를 들어 타이어 표본의 직경은 계량형 변수입니다.

범주형 변수에는 셀 수 있는 유한의 범주 수 또는 고유 그룹이 포함됩니다. 범주형 데이터에는 논리적 순서가 없을 수도 있습니다. 예를 들어, 범주형 예측 변수에는 성별, 재료 유형, 결제 방법이 포함됩니다.

이산형 변수가 있는 경우 이 변수를 계량형 예측 변수로 간주할 것인지, 범주형 예측 변수로 간주할 것인지 결정할 수 있습니다. 이산형 변수는 측정 및 정렬이 가능하지만 셀 수 있는 수의 값을 가질 수 있습니다. 예를 들어, 한 가구에 거주하는 사람의 수는 이산형 변수입니다. 이산형 변수를 계량형으로 간주할 것인지, 범주형으로 간주할 것인 지는 수준 개수 및 분석 목적에 따라 결정됩니다. 자세히 알려면 범주형, 이산형 및 계량형 변수의 정의(으)로 이동하십시오.

사례 수가 2000 이상인 경우 검정 세트가 권장됩니다

Minitab은 교차 유효성 검사를 사용하여 서비스 케이스 수가 2000≤ 때 모델을 비교합니다. 사례 수가 2000 이상인 경우 Minitab은 검정 세트를 사용합니다. 데이터 집합이 큰 경우 테스트 집합을 사용하여 유효성 검사를 사용하면 데이터를 분석하는 시간이 줄어듭니다. 최고의 모형 검색(이항 반응) 에서 검증 기술 설정에 대해 자세히 알아보려면 최고의 모형 검색(이항 반응) 에 대한 검증 방법 지정 (으)로 이동하십시오.

모형이 데이터를 잘 적합해야 함

모형이 데이터를 적합시키지 않으면 잘못된 결과를 얻을 수 있습니다. 모든 모델 유형에는 모델의 성능을 설명하는 모델 요약 통계가 포함됩니다. 교차 유효성 검사 또는 테스트 집합의 결과를 사용하여 모델이 응답을 잘 예측하는지 확인합니다.