모델링 유형 이해

표 5.1 모델링 유형
모델링 유형 및 설명	예	구체적인 예
연속형 숫자 데이터에만 해당됩니다. 합계 및 평균 같은 연산에서 사용됩니다.	높이 온도 시간	시험을 완료하는 데 소요되는 시간은 2시간 또는 2.13시간일 수 있습니다.
순서형 숫자 또는 문자 데이터에 해당됩니다. 값은 정렬된 범주에 속합니다.	월(1,2,...,12) 문자 등급(A, B,...F) 크기(소, 중, 대)	월은 2(2월) 또는 3(3월)일 수 있지만 2.13일 수 없습니다. 2월은 3월 전에 옵니다.
명목형 숫자 또는 문자 데이터에 해당됩니다. 값은 범주에 속하지만 순서는 중요하지 않습니다.	성별(남 또는 여) 색상 시험 결과(통과 또는 실패)	성별은 남 또는 여가 될 수 있으며 순서는 없습니다. 성별 범주를 숫자(남 = 1 및 여 = 2)로 나타낼 수도 있습니다.

1.	도움말 > 샘플 데이터 라이브러리를 선택하고 Linnerud.jmp를 엽니다.

2.	분석 > 분포를 선택합니다.

3.	Age 및 Weight를 선택하고 Y, 열을 클릭합니다.

4.	확인을 클릭합니다.

그림 5.4 Age 및 Weight에 대한 분포 결과

Age 및 Weight는 모두 숫자 변수이지만 동일하게 처리되지 않습니다. 표 5.2 Weight 및 Age 에 대한 결과에서는 Weight 및 Age에 대한 결과 간의 차이점을 비교합니다.

변수를 다르게 처리하려면 모델링 유형을 변경하십시오. 예를 들어 그림 5.4 Age 및 Weight에 대한 분포 결과에서 Age의 모델링 유형은 순서형입니다. 순서형 변수에서 JMP는 빈도 수를 계산합니다. 빈도 수 대신 평균 연령을 확인하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 모델링 유형을 평균 연령을 보여 주는 연속형으로 변경합니다.

1.	Age 열 머리글을 두 번 클릭합니다. "열 정보" 창이 나타납니다.

2.	"모델링 유형"을 연속형으로 변경합니다.

그림 5.5 열 정보 창

3.	확인을 클릭합니다.

4.	이 예의 단계를 반복하여(예: 모델링 유형 결과 보기 참조) 분포를 생성합니다. 그림 5.6 Age의 서로 다른 모델링 유형에서는 Age가 순서형일 때와 연속형일 때의 분포 결과를 보여 줍니다.

그림 5.6 Age의 서로 다른 모델링 유형