저장된 모형 개요

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프로젝트 모델 및 워크시트 모델
저장된 모델을 사용하는 해석

Minitab에서는 모형을 프로젝트 모형 또는 워크시트 모형으로 저장합니다. 두 가지 유형의 모델 모두 빠르고 쉽게 그래프를 만들고, 예측을 수행하고, 응답을 최적화할 수 있습니다.

프로젝트 모델 및 워크시트 모델

모형 유형은 액세스하는 위치와 Minitab에서 모형을 저장하는 방법에 따라 다릅니다.

프로젝트 모델: 모델 결과의 맨 위에 있는 도구 모음에서 프로젝트 모델에 액세스할 수 있습니다. 프로젝트 모델은 모델의 출력이 활성 상태일 때마다 활성화됩니다. Minitab에서는 프로젝트 모형을 프로젝트 파일(*. MPX)를 사용합니다. 의 예측 분석 모듈 모든 모델은 프로젝트 모델입니다.
워크시트 모델: 원본 분석의 메뉴에서 워크시트 모델에 액세스할 수 있습니다. 워크시트 모델은 모델이 포함된 워크시트가 활성 상태일 때 활성화됩니다. Minitab에서는 워크시트 모형을 워크시트 파일(*. MWX)를 사용합니다. 메뉴의 통계분석 모든 모델은 워크시트 모델입니다.

워크시트 모델에 대한 세부 정보를 찾을 수 있는 위치

프로젝트 모델의 경우 모델에 대한 세부 정보는 모델로 작업할 때 표시되는 결과에 있습니다. 결과가 표시되지 않을 때 워크시트 모델에 대한 세부 정보를 찾으려면 다음 방법을 사용합니다.

모형 세부사항: 반응 변수에 대한 모형을 적합한 후 워크시트 열 ID 셀의 오른쪽 하단 모서리에 지시자가 나타납니다. 녹색 지시자는 모형이 최신 상태임을 나타내며 빨간색 지시자는 날짜가 지난 모형을 나타냅니다. 모형은 모형을 적합한 이후 데이터가 변경된 경우 날짜가 지난 모형입니다. 지시자 위에 포인터를 놓으면 모형에 대한 정보를 제공하는 도구 설명이 나타납니다.
모델 보기 하위 대화 상자: 각 모델 기반 분석에는 분석을 사용하기 전에 클릭할 수 있는 기본 대화 상자의 버튼이 있습니다 모형 보기 . 워크시트에 저장된 동일한 유형의 모든 모형을 확인할 수 있습니다. 모형이 최신 모형이고 최소 요구 사항을 충족하는 경우에만 분석을 사용할 수 있습니다.
그래프에 사용된 모형 보기: 그래프를 두 번 클릭합니다. 그런 다음 그래프를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 컨텍스트 메뉴에서 그래프에 사용된 모델 보기(View Model Used for Graph )를 선택하여 그래프를 생성한 모델을 확인합니다. 그래프가 최신 버전이 아닌 경우, 그래프를 생성한 이후 모형, 데이터 또는 워크시트의 변화 때문일 수 있습니다.

저장된 모델을 사용하는 해석

Minitab에서 모형을 저장한 후 다음과 같은 분석을 사용할 수 있습니다. 이러한 해석은 저장된 모델이 최소 요구 사항을 충족할 때 활성화됩니다.

분석	목적	데이터	모델 유형
예측	요청한 변수 설정의 조합에 대한 반응 변수의 값(적합치) 예측	변수의 수와 유형에 제한 없음	모든 워크시트 모델 및 모든 프로젝트 모델
요인 그림	주효과 및 교호작용 효과 시각화	변수의 수와 유형에 제한 없음	모든 워크시트 모델 또는 에 대한 선형 회귀 프로젝트 모델 이항 로지스틱 회귀 분석
등고선도	적합된 반응과 두 계량형 변수의 관계를 2차원으로 표시	두 개 이상의 계량형 변수	워크시트 모델(제외) 혼합 효과 모형 적합 또는 에 대한 선형 회귀 프로젝트 모델 이항 로지스틱 회귀 분석
표면도	적합된 반응과 두 계량형 변수의 관계를 3차원으로 표시	두 개 이상의 계량형 변수	워크시트 모델(제외) 혼합 효과 모형 적합 또는 에 대한 선형 회귀 프로젝트 모델 이항 로지스틱 회귀 분석
입방체도	설계에 사용된 요인 및 설정의 조합 확인	2에서 8까지의 요인	2-수준 요인 설계에 대한 워크시트 모형 요인 설계 분석
중첩 등고선도	여러 개의 반응에 대한 등고선도를 단일 그래프로 표시하여 모든 반응이 원하는 범위에 있는 영역 식별	두 개 이상의 계량형 변수	워크시트 모델(제외) 혼합 효과 모형 적합
반응 최적화 도구	단일 반응 또는 반응 집합을 공통으로 최적화하는 입력 변수 설정의 조합 식별	변수의 수와 유형에 제한 없음	워크시트 모델(제외) 혼합 효과 모형 적합 또는 에 대한 선형 회귀 프로젝트 모델 이항 로지스틱 회귀 분석
비교	어떤 요인 수준 평균이 유의하게 다른지 살펴보고 평균이 얼마나 다른지 추정	하나 이상의 요인	및 에 대한 일반 선형 모형 적합 워크시트 모델 혼합 효과 모형 적합

모델 유형에 따라 다른 해석

다른 워크시트의 예측: 프로젝트 모델은 활성 상태인 워크시트에 관계없이 사용할 수 있으므로 반응 변수와 다른 워크시트에 있는 데이터 열을 예측할 수 있습니다. 워크시트 모델은 모델에 대한 워크시트가 활성 상태일 때만 사용할 수 있습니다. 워크시트 모델에 대한 데이터 열에서 예측하려면 응답과 동일한 워크시트에 열을 추가합니다.
다중 반응 최적화: 프로젝트 모델은 모형 결과의 반응 변수에만 액세스할 수 있습니다. 프로젝트 모델을 사용하면 결과의 반응만 최적화할 수 있습니다. 다중 반응 최적화의 경우 모든 반응 변수를 동일한 워크시트에 추가하고 각 반응에 대해 워크시트 모형을 적합시킵니다.