예측 프로파일러 개요
예측 프로파일러는 한 번에 하나의 변수를 변경하여 예측 반응에 미치는 영향을 시각화하는 방법입니다. 예측 프로파일러에는 각 X 변수에 대한 프로파일 트레이스(Figure 3.2)가 검은색 실선으로 표시됩니다. 프로파일 트레이스는 한 변수가 변경되고 다른 변수는 현재 값으로 일정하게 유지될 때의 예측 반응입니다. X 변수의 값을 변경하면 예측 프로파일러가 프로파일 및 예측 반응을 실시간으로 다시 계산합니다.
각 개별 그림에는 빨간색 수평 점선과 수직 점선이 포함됩니다. 각 X 변수에 대한 수직 점선은 현재 값 또는 현재 설정을 표시합니다. 각 X 변수의 현재 값은 해당 요인 이름 위에 빨간색 텍스트로 표시됩니다. 변수가 명목형인 경우 X 축은 범주를 식별합니다. 수평 점선은 X 변수의 현재 값에 대한 각 Y 변수의 현재 예측값을 나타냅니다. 각 Y 변수의 현재 예측값은 세로 축에 빨간색 텍스트로 표시됩니다.
팁: 그래프를 클릭하거나, 점선을 드래그하거나, 빨간색 텍스트를 클릭한 후 새 값을 입력하여 X 변수의 현재 값을 변경합니다.
프로파일러에 신뢰 구간이나 예측 구간이 표시되는 특정한 시나리오가 있습니다. 구간은 예측 트레이스 주위의 실선 곡선(연속형 변수의 경우) 또는 오차 막대의 높이(범주형 변수의 경우)로 표시됩니다. 연속형 변수의 경우 구간 영역이 음영 처리됩니다. 신뢰 구간은 파란색 곡선으로 표시되며 반응의 기대값에 대한 신뢰 한계입니다. 예측 구간은 녹색 곡선으로 표시되며 새 예측에 대한 한계입니다. 다음과 같은 경우 신뢰 구간과 예측 구간을 사용할 수 있습니다.
• 특정 적합 플랫폼에 포함된 예측 프로파일러에서 신뢰 구간과 예측 구간을 사용할 수 있습니다.
• "그래프" 메뉴에서 프로파일러를 시작하고 데이터 테이블에 한계 열 또는 표준 오차 열이 저장된 경우 지정된 Y, 예측 계산식과 연결된 열이 플랫폼에서 자동으로 검색됩니다. 그런 다음 이러한 열을 사용하여 신뢰 한계가 생성됩니다. "예측 및 구간 계산식" 옵션을 사용하여 특정 적합 플랫폼에서 신뢰 한계 및 예측 한계 열을 저장할 수 있습니다.
• 데이터 테이블에 동일한 열에 대한 표준 오차 계산식과 예측 계산식이 모두 포함된 경우 프로파일러 시작 창에서 두 열을 모두 지정할 수 있습니다. 예측 프로파일러는 신뢰 구간을 별도의 열로 프로파일링하는 대신 표준 오차를 사용하여 신뢰 구간을 생성하는 방법을 제공합니다.
그림 3.2 트레이스 그림
