코딩 경험이 거의 없는 초보자입니다(의료 배경).
나는 1년 동안의 모든 병원 입원을 포함하는 이 데이터베이스를 받았습니다.
각 행은 개별 입원을 나타내고 열에는 입원 날짜(YY/MM/DD hh:mm) 또는 입원 출처(자택, 다른 병원에서 이송 등)와 같은 변수가 포함됩니다.
이것은 내 테이블이 어떻게 생겼는지에 대한 매우 단순화된 버전입니다. 실제 테이블에는 수천 개의 입학이 포함되어 있습니다. 입학일은 오름차순 .
저는 이 데이터를 기반으로 다음 달/년에 얼마나 많은 입학이 예상되는지 알아보기 위해 예측 모델을 개발하라는 지시를 받았습니다. 나는 약간의 연구를 수행했고 시계열 분석이 우리 목적에 적합할 수 있다고 생각했습니다. 단순해야 합니다. 현재 일일 입학을 기반으로 미래의 일일 입학을 예측하는 것입니다.
일부 출력을 얻을 수 있었던 유일한 방법은 Y축의 입학 날짜 변수를 사용하는 것이었고 다음과 같은 결과를 얻었습니다.
대신 다음과 같은 결과를 얻을 수 있기를 바랍니다.
나는 아마도 몇 가지 매우 기본적인 개념을 놓치고 있다는 것을 알고 있습니다. JMP 책에서 연습문제를 읽고 해봤는데 여전히 풀 수가 없네요. 미리 감사드립니다!
내 생각은 다음과 같습니다.
1. 역사는 미래를 예측하지 않습니다.
2. 미래를 예측하는 모델을 원하고, 입학에 영향을 미치는 인과적 요인을 이해하기 위해 입학 과정을 연구해야 합니다. 입학 데이터에 의문을 제기할 수도 있습니다. 얼마나 정확합니까? 시간/날짜가 정확합니까? (법적 또는 재정적 이유로) 데이터를 왜곡할 가능성이 있습니까?
3. "입학 절차가 일관되고 안정적입니까?"라는 질문에 먼저 답하기 위해 컨트롤 차트를 사용하겠습니다. 그렇다면 현재 가지고 있는 데이터 세트에 미래 조건이 적절하게 표현된다는 점을 고려하여 이러한 통제 한계를 미래 입학의 "예측"으로 확장할 수 있습니다(예를 들어, 다른 전염병이나 자연 재해가 발생했는데 이것이 현재 1년 데이터에 표시?). 그렇지 않다면 그 이유를 이해하려고 노력해야 합니다.
해상도 때문에 타겟 결과에서 y축 레이블을 볼 수 없습니다. 그러나 나는 그것이 귀하의 데이터에 없다고 생각합니다. 따라서 힌트는 대상 플롯에 필요한 모양으로 데이터를 가져올 수 있습니까?
