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예측에 대한 데이터 입력

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모형을 적합하는 데 사용한 해석에 대한 옵션을 선택합니다. 이 옵션은 데이터를 입력하는 방법에 따라서도 달라집니다.

이 항목의 내용

에서 모델에 대한 개별 값을 입력합니다. 예측 분석 모듈

다음 단계를 완료하여 변수 설정에 대한 개별 값을 지정합니다.

  1. 모델에 대한 결과로 이동한 다음 을 선택합니다 예측.
  2. 드롭다운 목록에서 개별 값 입력을 선택합니다.
  3. 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.

에서 모델에 대한 값의 열을 입력합니다. 예측 분석 모듈

다음 단계를 완료하여 변수 설정이 포함된 워크시트의 열을 지정합니다.

  1. 모델에 대한 결과로 이동한 다음 을 선택합니다 예측.
  2. 드롭다운 목록에서 값의 열 입력을 선택합니다.
  3. 표에서 각 변수에 대해 하나의 열을 입력합니다. 각 열에는 하나의 변수에 대한 값이 있어야 합니다. 행 수가 같은 열을 사용합니다. 범주형 변수의 경우 모형을 적합하는 데 사용한 것과 동일한 값을 사용합니다. 계량형 변수의 경우 원래 변수와 동일한 데이터 유형을 사용합니다.

    Minitab에서는 결과를 워크시트 열에 저장하며 기본적으로 표시하지 않습니다. 결과를 표시하려면 하위 대화 상자에서 항목을 결과 선택합니다.

이 워크시트에서 C1–C4 열은 모형의 기반이 되는 원래 분석에 대한 데이터 열을 나타냅니다. 월급은 Salary반응입니다. Gender_New, Years_New및 Quality_New 에는 새 급여를 예측하기 위한 데이터 값이 포함되어 있습니다.
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7
월급 성별 년 품질 성별_신규 연수_신규 품질_신규
50 M 4 95 M 6 70
76 F 13 67 M 10 84
68 F 7 78 F 15 60
80 M 11 88 F 12 57

메뉴에서 모델에 통계분석 대한개별 값을 입력합니다

다음 단계를 완료하여 변수 설정에 대한 개별 값을 지정합니다.

  1. Minitab에서 이 분석을 수행하려면 모형을 적합하기 위해 사용한 메뉴로 이동한 다음 예측를 선택합니다. 예를 들어, 푸아송 모델을 적합시키는 경우 을 선택합니다 통계분석 > 회귀 분석 > 포아송 회귀 분석 > 예측.
  2. 에서 반응 변수예측할 반응 변수를 선택합니다.
    참고

    동일한 분석에서 최신 모형을 사용하는 반응 변수만 리스트에 포함됩니다. 원하는 반응이 표시되지 않으면 모형을 다시 적합하십시오. 자세한 내용은 저장된 모형 개요(으)로 이동하십시오.
  3. (선택 사항) 예측에 공변량 값을 포함하려면 선택합니다 예측에 공변량 포함 . 모형에는 공변량이 포함되어 있지만 예측에 포함하지 않은 경우에는 Minitab에서 공변량에 대해 예측 평균을 구합니다. 자세한 내용은 공변량이란?에서 확인하십시오. 이 옵션은 또는 요인 설계 분석를 사용하여 일반 선형 모형 적합 맞춤한 모델에만 사용할 수 있습니다.
  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.

메뉴에서 모델에 통계분석 대한값의 열을 입력합니다

다음 단계를 완료하여 변수 설정이 포함된 워크시트의 열을 지정합니다.

  1. Minitab에서 이 분석을 수행하려면 모형을 적합하는 데 사용한 메뉴로 이동한 다음 을 선택합니다 예측. 예를 들어, 푸아송 모델을 적합시키는 경우 을 선택합니다 통계분석 > 회귀 분석 > 포아송 회귀 분석 > 예측.
  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 개요(으)로 이동하십시오.

  3. 두 번째 드롭다운 리스트에서 값의 열 입력을 선택합니다.
    참고

    (선택 사항) 또는 요인 설계 분석를 사용하여 일반 선형 모형 적합 맞추는 모델의 경우 을 선택 예측에 공변량 포함할지 여부를 선택합니다. 모형에 공변량이 포함되어 있지만 예측에 포함하지 않은 경우 Minitab에서는 공변량에 대한 예측의 평균을 구합니다. 자세한 내용은 공변량이란?에서 확인하십시오.

  4. 표에서 각 변수에 대해 하나의 열을 입력합니다. 각 열에는 하나의 변수에 대한 값이 있어야 합니다. 행 수가 같은 열을 사용합니다. 범주형 변수의 경우 모형을 적합하는 데 사용한 것과 동일한 값을 사용합니다. 계량형 변수의 경우 원래 변수와 동일한 데이터 유형을 사용합니다.

    Minitab에서는 결과를 워크시트 열에 저장하며 기본적으로 표시하지 않습니다. 결과를 표시하려면 하위 대화 상자에서 항목을 결과 선택합니다.

이 워크시트에서 C1–C4 열은 모형의 기반이 되는 원래 분석에 대한 데이터 열을 나타냅니다. 월급은 Salary반응입니다. Gender_New, Years_New및 Quality_New 에는 Salary의 값을 예측하는 데 사용되는 예측 변수의 값이 포함됩니다.
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7
월급 성별 년 품질 성별_신규 연수_신규 품질_신규
50 M 4 95 M 6 70
76 F 13 67 M 10 84
68 F 7 78 F 15 60
80 M 11 88 F 12 57
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