TreeNet^® 회귀 분석를 통한 모형 적합 및 주요 예측 변수 검색에 대한 데이터 입력

데이터 입력은 다음 분석에 대해 동일합니다.

예측 분석 모듈 > TreeNet® 회귀 > 모형 적합

예측 분석 모듈 > TreeNet® 회귀 > 주요 예측 변수 검색

다음 단계를 완료하여 분석할 데이터의 열을 지정합니다.

반응에 계량형 반응이 포함된 열을 입력합니다. 값은 숫자여야 합니다.
계량형 예측 변수에 반응의 변화를 설명하거나 예측할 수 있는 계량형 변수를 입력합니다. 계량형 예측 변수는 숫자 값을 사용해야 합니다.
범주형 예측 변수에 반응의 변화를 설명하거나 예측할 수 있는 범주형 변수를 입력합니다. 범주형 예측 변수는 텍스트 또는 숫자 값을 사용할 수 있습니다.

이 워크시트에서 강도는 반응이며 합성 섬유 표본의 강도 측정값을 포함합니다.온도는 계량형 예측 변수입니다. 기계, 수식 및 블렌드는 범주형 예측 변수입니다.

예측 변수는 섬유 강도의 차이를 설명할 수 있습니다. 워크시트의 첫 번째 행은 섬유의 첫 번째 표본의 경우 강도 측정치가 40이고 온도가 136이며, 수식 1 및 블렌드를 사용한 기계 A에서 생산된 것을 보여줍니다.

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