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JMP를 사용한 제한된 임상 실험실 데이터에서 심부전 환자의 생존 예측(2021-US-30MP-881)

레벨: 중급

 

Stanley Siranovich, 수석 분석가, Crucial Connection LLC

 

심혈관 질환(CVD)은 전 세계 사망의 약 30%를 차지하는 주요 사망 원인입니다. 따라서 특히 고위험 사례의 경우 조기 발견 및 치료가 인명 손실을 예방하는 데 도움이 될 것입니다. 이 세션에서는 최근 Kaggle에 게시되고 BMC 의료 정보학 및 의사 결정 , 20, 제16조(2020). 특히 연령, 고혈압, 흡연, 크레아티닌과 같은 여러 예측인자와 심부전을 예측하는 능력을 조사합니다. 예측 변수 선별 및 다변량 방법 메뉴에서 여러 플랫폼을 사용합니다. 또한 분석을 라이브 데모로 수행하여 시각화, 상호 작용 및 분석 흐름이 보다 전통적인 방법과 비교할 때 발견 시간을 단축할 수 있는 방법을 보여줍니다.

 

 

자동 생성된 대본...

 

스피커	성적 증명서
피터 폴리토	안녕하세요 스탠입니다.
	이봐 피터.
피터 폴리토	잘 지내.
	나는 잘하고있어.
	훌륭한.
피터 폴리토	오늘 초록을 하고 있는 기분이 어때요?
	네 기분이 꽤 좋습니다.
	좋아요, 퍼팅 연습을 일주일 더 할 생각이 없습니다.
피터 폴리토	이제 확실합니다.
	나는 항상 완벽은 선의 적이라고 생각해왔다.
	네 네 맞습니다 네 제가 잘못된 링크를 클릭했습니다.
	아, 죄송합니다. 예를 클릭하면 녹음 중인 공간으로 이동하는 것이 좋습니다.
피터 폴리토	아, 알겠습니다.
	당신이 있는 곳에 우리가 있습니다.
피터 폴리토	미안합니다.
	알았어, 내가 끌어올릴게.
	시작하기 전에 몇 가지를 확인하기 위해 청취하고 Excel 파일을 보는 것은 매우 도움이 되지 않으며 JMP에 있을 것이라고 생각합니다.
	잠시만요. 오늘은 어떻게 지내고 있나요?
	여태까지는 그런대로 잘됐다.
피터 폴리토	훌륭하고 어디에서 전화를 걸고 있습니까?
	루이빌 켄터키 강 건너편에 있는 제퍼슨빌 인디애나에서 전화를 겁니다.
피터 폴리토	좋아, 나는 11월에 렉싱턴과 살기 좋은 곳으로 갈거야.
	아 정말 컨퍼런스 중 하나를 위해.
피터 폴리토	그것이 나의 기쁨임을 알고 있습니다.
	처남의 40번째 생일과 한 무리.
	사람들은 위스키 시음회를 위해 만날 것입니다.
	좋아 그들은 버번 트레일을 얻었습니다. 이제 당신은 예를 가집니다.
피터 폴리토	그것이 바로 우리가 하고 있는 일입니다.
	좋아요, 잠시만요 스탠.
	알겠습니다. 작업을 마치면 제 휴대폰 번호를 알려 드리겠습니다.
피터 폴리토	좋아, 우리가 보고 있니?
	심부전 환자의 생존 예측 또는 기타 초록.
	아니, 심장 마비입니다.
피터 폴리토	자, 제목은 JMP를 사용하여 제한된 임상 실험실 데이터에서 심부전 환자의 생존 예측을 확인하는 것입니다.
	그게 다야
피터 폴리토	좋습니다. 여기서 몇 가지를 진행해야 합니다.
	올바른 공동 발표자가 없습니다.
	정확합니다. 그런 다음 구두로 확인해야 합니다. JMP 발견 정상 회의를 위해 녹음되고 있으며 이 녹음 및 사용에 대한 권한을 부여한 경우 JMP 사용자 커뮤니티에서 공개적으로 사용할 수 있음을 이해합니다.
	잘합니다. 정말 감사합니다. 알겠습니다.
	몇 마디만 말씀해 주시겠습니까? 오디오가 명확하게 전달되는지 확인하고 싶습니다.
	자, 그럼 시작하겠습니다. 제 이름은 가려움의 Stan saran입니다. 저는 critical connection llc의 수석 분석가입니다.
	그리고 저는 유명한 루이빌 켄터키에서 오하이오 강 건너편의 제퍼슨빌 인디애나 인디애나에 위치하고 있습니다. 오늘은 심부전 예측에 대해 말씀드리겠습니다.
피터 폴리토	Nice and clear를 통해 오는 완벽한 좋아.
	괜찮아.
피터 폴리토	시각적으로 명확하게 표시되도록 하기 위해 해야 할 몇 가지 작업이 있으므로 귀하의 디스플레이가 Windows 컴퓨터에 있는지 확인해야 합니다.
	저는 Windows 10 컴퓨터를 사용 중이며 아웃보드 모니터로 작업할 예정입니다.
피터 폴리토	좋습니다. 하단에 있는 검색 창으로 이동하여 디스플레이를 입력할 수만 있다면.
	하단의 검색 바 바 오.
피터 폴리토	네, 화면을 공유해도 되지만 이 작업을 수행하는 동안 할 수 있습니다.
	예를 확인하십시오.
	네, 말할 것도 없이 이것에 약간의 문제가 있었습니다.
	우리는 화면을 공유하지만 가끔 내 화면 공유를 잃게 됩니다.
피터 폴리토	오, 당신은 그것을 확인할 수 있습니다.
	괜찮아.
피터 폴리토	그러면 하단에 화면 공유 버튼이 표시됩니다. 아, 죄송합니다. 제 아버지의 버튼입니다.
	좋아, 그럼 그 돋보기를 클릭해 입력해.
	그리고 디스플레이에 입력합니다.
	괜찮아.
	어디에.
피터 폴리토	커서가 이미 제자리에 있으므로 입력을 시작할 수 있습니다.
	아 거기 있어요.
피터 폴리토	오, 한 번 더 시도할 때 Enter 키를 누르고 싶지 않을 것 같습니다.
	괜찮아.
피터 폴리토	그래서 해상도 변경으로 이동합니다.
	그리고 마이크로소프트 관리.
피터 폴리토	오, 내가 당신에게 내기하는 것이 당신의 다른 모니터에 있다는 것을 당신이 알고 있다는 것입니다.
	네, 다른 모니터에 있습니다.
피터 폴리토	알겠습니다. 여기로 끌어다 놓으시겠습니까?
	괜찮아.
	예.
피터 폴리토	나는 아직 그것을 볼 수 없습니다 난 단지 당신의 브라우저 창을 보고 있습니다.
	그리고 그건.
피터 폴리토	그가 말하고 있었기 때문입니다.
	네, 같은 문제가 있었습니다.
피터 폴리토	그래서 전체 화면을 공유했습니까, 아니면 그냥 공유했습니까?
	창은 전체 화면을 공유한다고 생각했습니다.
	새로운 공유.
	문제는 그것이 내 것을 덮을 때가 많다는 것입니다.
	확대/축소 회의용 컨트롤 바.
	아.
	그렇기 때문에 이렇게 하려고 합니다.
	일정이 어떻게 되었는지 알 수 있습니다.
피터 폴리토	그것이 내가 보기에 일정이 쉬워졌다는 것입니다.
	네 무료입니다.
	그리고 아마도 내 전망을보고있을 것입니다.
	네.
피터 폴리토	그리고 시작하기 전에 어쨌든 전망을 닫고 싶습니다.
	예 예 이제 연결되었으므로 추가 창은 필요하지 않습니다. 모든 창을 열어 두도록 하겠습니다.
	알겠습니다. 시작하겠습니다.
	그게 제가 필요한 전부입니다.
	내가 화면을 공유할 새 공유.
	내가 그것을 드래그하자.
	여기에서 새 공유 버튼을 클릭하면.
	내 데스크탑이 보입니다.
피터 폴리토	녹색 텐트가 보입니다.
	아름다운.
	밀키의 일몰.
	그래 그래, 날 놔줘.
	여기로 돌아가서 모든 검색을 디스플레이에 다시 표시합니다.
	내 검색창이 보입니다.
	네.
피터 폴리토	그런 다음 디스플레이 해상도 변경을 클릭하고 싶은 노래를 부르세요. 그래서 옵션을 낮춰주셔서 감사합니다.
	괜찮아.
피터 폴리토	자, 그래서 당신은 1920년에 있었지만 괜찮습니다. 완벽합니다. 그것이 우리가 원하는 것입니다.
	알겠습니다. 그러면 닫을 수 있습니다.
	괜찮아.
피터 폴리토	그리고 하단의 작업표시줄에서 우클릭을 해주세요.
	그리고 작업 표시줄 설정으로 이동합니다.
	클릭하세요.
	네.
피터 폴리토	네.
	괜찮아.
피터 폴리토	따라서 두 번째 옵션이 아래에 있습니다.
	거기에서 자동으로 테스트합니다.
	알겠습니다. 다른 모든 것이 여기에 있습니다.
	음.
피터 폴리토	가서 닫을 수 있습니다.
	그리고 나서 우리가 하고 싶은 마지막 일은 아래로 내려가는 것입니다.
	좋아하세요?
	알림 탭 또는 팝업을 표시할 수 있는 모든 항목이 닫혀 있는지 확인합니다.
	예, 로그인하기 전에 모든 것을 닫았습니다.
	자, 유일한 문제는 내 컨트롤 막대가 여전히 랩톱 모니터에 있고 여전히 yelp 보드 모니터의 테스트 막대를 보고 있으며 그것이 제가 발표하고 싶은 것입니다.
피터 폴리토	알았어.
	다시 돌아가서 자동으로 변경되는지 확인하겠습니다.
	좋아, 그래서 그냥 가서 바탕 화면을 클릭하려고 하면 아마도 사라지게 될 것입니다.
	그래 우리가 간다.
	거기 우리가 간다, 우리는 간다.
피터 폴리토	좋아, 일단 우리.
	우리는 지금 그렇게 기록하고 있습니다.
	이제 나는 그것에 대해 조심하려고합니다.
피터 폴리토	그래 그렇다면.
	그것이 나타난다면 그것은 세상의 끝이 아닙니다.
	괜찮아.
피터 폴리토	당신은 할 것입니다.
	고 싶어요.
	프레젠테이션을 시작하면 음소거가 됩니다. 카메라가 꺼질 것입니다. 나는 유령이 될 것입니다.
	만약 너라면.
	불행하게도 완전히 괜찮았던 모든 것을 다시 시작하고 싶은 기분이 들었습니다.
	그들이 우리에게 이것을 하도록 하는 방식은 당신이 거기에 있다면 우리는 정말로 중간에 뭔가를 편집할 수 없을 것입니다 그것은 기본적으로 우리가 미래에 이것을 끝내고 당신이 깨닫는다면 한 번에 거쳐야 하는 것입니다 , 그보다는 이 말을 하고 싶었다.
	이것들이 실제로 제시될 때.
	생방송을 할 수 있는 옵션이 있으므로 항상 비디오를 일시 중지할 수 있습니다. 그러면 다음과 같이 말할 수 있습니다. 알겠습니다. 여기에서 내가 X, Y 또는 Z를 전달하려고 했던 것이 잘못되었습니다. 일종의 실시간 기회를 갖게 될 것입니다.
	내일이나 모레를 깨닫는 것처럼 기록을 바로 세우지만, 순간에 내가 이것을 완전히 다르게 말하고 싶은 것처럼 느껴진다면, 우리는 다시 시작할 수 있습니다.
	좋아요, 글쎄요, 우리가 Sharon과 문제가 있다고 말하면서 닉이 한 번에 멈췄고 나는 그들에게 한 번에 멈추라고 요청했습니다.
	그리고 그것은 편집되었습니다.
피터 폴리토	음 네 네.
	알겠습니다.
	좋은.
	좋아, 이것을 생산하는 동료들에게 계속해서 작업하도록 맡길 것입니다.
	녹음을 일시적으로 일시 중지하겠습니다.
	괜찮아.
피터 폴리토	좋아, 내 비디오를 끌거야.
	잠시만요.
	시작하기 전에 화면 공유를 확인하고 싶습니다.
	완벽합니다.
	이제 작업 표시줄을 불러오고 싶습니다.
피터 폴리토	아니 괜찮아 괜찮아.
	좋아, 문제는 우리가 최대를 원한다는 것입니다.
	그래 그래 알았어.
피터 폴리토	발표하는 동안 평방 인치입니다.
	자, 여기 제가 화요일과 지난 주에 삼각형 분석가를 조사하는 척 했을 때 이것과 관련하여 문제가 발생한 또 다른 거래가 있습니다.
피터 폴리토	알겠습니다. 괜찮습니다.
	알겠습니다. 그래서 거기에 제 PowerPoint가 표시되는지 봅시다.
피터 폴리토	당신의 파워포인트가 보입니다.
	좋아, 이제 내가 여기로 오면 어때?
피터 폴리토	그리고 내 화면이 보입니다.
	super 이것을 닫고 다른 작업 화면을 열겠습니다.
	어서 해봐요.
	이것은 새로운 JMP 화면입니다.
	스크립트 및 스크립트 창.
	그렇다.
	알겠습니다. 예, 프레젠테이션을 진행하는 과정의 일부를 끝내고 공유를 중단하고 다시 공유해야 했습니다. 그렇게 되기를 바랍니다.
피터 폴리토	괜찮아.
	괜찮습니다. 이제 마이크를 음소거하겠습니다.
	당신 은요.
	그냥 당신이 모든 권리, 행운을 빕니다 자세.
	좋아 감사합니다.
	좋은 아침, 좋은 오후 또는 좋은 저녁입니다. 제 이름은 스탄 시라노비치입니다. 그리고 저는 수석 분석가인 Crucial Connection LLC입니다.
	그리고 우리는 인디애나 주 제퍼슨빌에 있습니다. 유서 깊은 켄터키 주 루이빌에서 오하이오 강 건너편에 있습니다.
	보시다시피 오늘 화면에서는 JMP Pro 16을 사용하여 제한된 임상 실험실 데이터에서 심부전 환자의 생존 예측에 대해 이야기하겠습니다.
	이제 이것들이 무엇인지,
	의료 기록의 모음입니다. 심부전 환자의 정확한 의료 기록 299개. 그리고 그것들은 [이해불가] 심장연구소와 [이해불가]에 있는 시설에서 수집되었습니다.
	[이해 불가] 파키스탄. 그리고 그것들은 2015년 4월과 12월 사이에 수집되었습니다. 이제 그들은 출판되었고,
	원래 BMC Medical Informatics and Decision Making Journal, 2020년 20권에서 두 명의 저자 Chicco와 Jurman이 작성했습니다.
	그리고 저자들이 하고 싶었던 것은 심부전으로 인한 사망 가능성을 평가하는 모델을 만드는 것이었습니다.
	그리고 이 모델은 심혈관 질환의 다양한 중증도를 평가하기 위해 병원과 의사가 사용하는 비교적 단순한 모델이어야 했습니다.
	이제 그들은 역사 속으로 들어가고, 나도 그것을 할 것입니다. 그러나 이것을 하는 이유를 아주 간략하게 언급합니다. 저자들은 그것을 알아차렸습니다.
	그들이 본 데이터와 데이터에서 파생된 모델은 재현성이 가장 낮았으며 상위 5개 또는 상위 6개에 여러 가지 요인이 있었습니다.
	심부전을 예측하기 위해 2건이 계속 재발했는데, 박출량과 크레아티닌이었다. 그리고, 나는 넘어갈거야
	분석을 시작하면 불과 1~2분 안에 무엇인지 알 수 있습니다. 이제 저자들은 심부전을 예측하기 위해 10가지 다른 고급 기계 학습 방법을 사용했습니다.
	그래서 그들은 10개의 기계 학습 스크립트를 실행했습니다. 그들은 랜덤 포레스트 결정 트리, 그래디언트 부스팅, 모든 정상적인 용의자를 사용했습니다. 실례합니다. 그리고 그들이 한 일은 7개의 개별 기계 학습에서 평가되었습니다.
	메트릭. 그리고 그들은 놀랍게도 혈청 크레아티닌과 분출량이 중요한 변수라는 것을 발견했습니다. 그리고 그들은 관리되는 모든 변수를 배제합니다.
	그리고 JMP Pro 16에서 분석할 때는 그렇지 않았습니다. 그래서, 우리는 그것을 살펴보고 변수 Age에 대해 조금 이야기할 것입니다. 하지만,
	그 전에 JMP를 불러오겠습니다.
	다음은 우리가 작업할 JMP 데이터 테이블입니다.
	JMP에 익숙하지 않다면 여기에서 매우 간략하게 설명하겠습니다. 커서가 있는 곳에 스크립트 창이 있습니다. 열 창에 이어집니다. 아무것도 선택되지 않은 13개의 열이 있는 것을 볼 수 있습니다. 여기에 행 창과 299개의 행이 있습니다.
	다운받았지만. 그것이 작동하는 방식은 내가 Kaggle에 갔다는 것입니다. 그들은 모든 것을 Kaggle에 게시했습니다.
	말하자면, 다른 사람들이 연습할 수 있도록. 그리고 그 사이에 일부 주에서는 177개의 별도 제출이 있다고 밝혔습니다. 그것들은 모두 오픈 소스였고 내가 보았을 때 십여 개 정도였습니다.
	우리가 일반적으로 생각하는 것처럼 가장 인기 있는 두 개의 오픈 소스 플랫폼입니다. 그들은 또한 R 통계 프로그래밍 언어로 수행된 원래 분석을 거기에 넣고 모든 코드를 GITHUB에 게시했습니다. JMP로 무엇을 할 수 있는지 봅시다.
	이제 앞에서 언급한 변수에 대해 살펴보겠습니다. 우선, 우리는 크레아티닌 포스포키나아제를 가지고 있습니다. 그것은 효소입니다.
	그리고 그것은 근육 손상의 지표입니다. 우리는 또한 혈액에 있는 화학 물질인 혈청 크레아티닌을 가지고 있습니다.
	그리고 이것은 근육 손상과 신부전의 지표이며 여기서 우리는 심부전에 대해 생각하고 있는 근육 손상에 대해 이야기했습니다.
	우리는 또한 심장에서 나가는 혈액의 비율인 박출률을 얻었고 캡션을 로드해야 하는 부분은 심장 근육 손상의 지표입니다. 혈청 나트륨도 있습니다.
	이것은 혈액 작업으로 수행되는 일상적인 측정입니다. 그리고 매우 낮은 값은 아마도 심부전의 지표일 것입니다.
	또한 균형에 있는 데이터 세트라고 부를 수 있는 것이 있다는 점에 유의해야 합니다. 그건,
	우리는...음, 긍정적이라고 해서는 안 됩니다...이곳의 사례 중 32%에서 사망 사건이 발생했고 68%에서 생존이 발생했습니다. 그래서 그래, 하나에서 둘
	우리는 사람들의 3분의 1이 심부전으로 고통받았습니다. 지금은 2/3가 그랬습니다. 여기에 상대적으로 작은 데이터 세트가 있다는 점도 언급해야 합니다.
	299행. 심장 기록용으로 매우 작습니다. 이제 분석을 시작하고 다른 JMP 데이터 테이블을 불러오겠습니다.
	그리고 이것이 바로 여기 있는 이 데이터 테이블입니다. 제가 이것을 제거하겠습니다. 다른 화면으로 드래그하겠습니다.
	좋아, 우리는 데이터 테이블을 보고 있고 이미 이것에 대해 약간의 작업을 수행했습니다. 몇 가지를 재정렬하고 여기 아래에서 알 수 있습니다.
	빈혈, 당뇨병, 고혈압, 성행위, 흡연. 원래 JMP로 가져올 때 연속
	분포 또는 연속
	데이터 유형과 내가 한 일은 변경되었습니다. 예를 들어, 여기 와서 빈혈이나 고혈압을 보면.
	고혈압 - 우리에게는 0과 1이 있습니다. 그리고 그들은 컷오프가 어디에 있는지에 대해 실제로 말하지 않았습니다.
	수축기 및 이완기. 그렇지 않습니다. 그것이 우리가 작업해야 하는 것이고 나는 그것들을 모두 변경했습니다. 그리고 혈소판도 볼 수 있습니다.
	숨겨져 있습니다.
	그리고 그것은 내가 숨기고 배제했기 때문이고, 그것은 내가 그들을 청소해야했고 내가 하고 싶은 또 하나의 일이 있기 때문입니다.
	그리고, 고의로 한 것이 아니라 이것을 하는 방법을 보여줍니다. 나이가 들어 여기로 가서 숨길 것입니다.
	그리고, 나는 또한 그것을 보기 위해 그래프에서 숨겨져 있는 것을 제외할 것입니다. 그것은 실수로 다른 것과 함께 드래그하는 경우를 대비하여 모든 계산에서 제외될 것입니다. 조금. 그래서,
	우리는 이것을 조금 다르게 할 것입니다. 먼저 분석을 시작하겠습니다. 실례합니다. 그런 다음 분석을 마친 후 돌아가서 청소를 하고 진행하면서 설명하겠습니다.
	그래서 우리는 여기까지 왔습니다.
	분석하다
	그리고
	잠시 다른 것을 따르기 위해. 좋습니다. 그런데 PowerPoint 데크는 Discovery Summit 웹사이트에 게시될 예정이며 거기에 몇 가지 화면 캡처와 약간의 설명이 있으므로 원하는 경우 따라할 수 있습니다. 자신을 위해.
	따라서 가장 먼저 여기에서 분석 메뉴로 이동하여 클릭한 다음 여기에서 예측 모델링으로 이동하겠습니다.
	그리고 우리는 모델 비교 및 모델 스크리닝을 포함하여 여기에서 많은 선택을 할 수 있습니다. 여기에는 Model Screening이 나와 있습니다. "다양한 예측 모델에 적합하므로 가장 좋은 것을 선택할 수 있습니다."
	그래서 우리가 하고 싶었던 것처럼 들립니다.
	원래 분석. 그리고 이 창이 있습니다. 여기 왼쪽에 보시면 상자가 있습니다.
	그리고 체크박스가 있고 우리가 실행할 모델을 알려줍니다. 이것이 모두 기본값입니다.
	예를 들어, 의사결정 트리, 부트스트랩 포리스트, 부스트 트리, 최소제곱 맞춤 등의 모든 것을 실행할 것입니다. 우리가 가장 좋아하는 모든 것. 그리고 거기에는 우리를 위한 11개가 있고 JMP는 자동으로 그것을 할 것입니다. 따라서 DEATH_EVENT,
	그것은 나의 Y 응답이 될 것입니다. 그리고, 내가 할 일은 단지
	클릭 드래그 여기에서 모든 변수를 선택합니다. 저는 이것을 X 요인으로 입력하겠습니다.
	확인을 클릭하겠습니다.
	그리고 JMP가 알아서 처리하도록 합니다.
	그리고 거기에 있습니다. 다음은 우리가 얻은 결과입니다.
	이제 이 문제를 해결해 보겠습니다. 자세한 내용은 다음과 같습니다. 다양한 모습을 볼 수 있습니다
	이 회색 삼각형을 클릭하면 실행 중임을 분석합니다.
	우리는 더 많은 세부 사항을 볼 수 있으며 창에 있는 세부 사항은 특정 분석과 실행에 따라 다릅니다. 물론 더 나아가려면 빨간색 핫스팟을 클릭할 수 있으며 몇 가지 추가 선택 사항이 있습니다.
	그래서, 그것이 우리가 여기 있는 것입니다. 그렇게 했을 때 여기에서도 이 상자를 열었고 훈련이라는 레이블이 붙었습니다. 그리고 이것은 모든 데이터를 훈련 세트로 실행한 결과입니다. 즉, 훈련이 없었다.
	테스트 세트가 없었습니다. 실례합니다. 훈련 세트가 있었지만 테스트 세트가 있었습니다. 그리고 유효성 검사 세트가 없었습니다. 우리가 선택하지 않았기 때문입니다.
	이것은 단지 선별이며 훈련에서 가장 좋은 결과를 얻은 것이 무엇인지 알려줍니다. 자, 여기 열의 수가 표시됩니다.
	그것들을 간략하게 살펴보십시오. 엔트로피 R 제곱은
	단순히 R 제곱이고,
	잘 맞는 모델의 로그 가능성과 비교하는 측정값이므로 로그 값입니다.
	그리고 우리는 오산율을 가지고 있습니다. 여기 곡선 아래의 면적은 분명히 높을수록 더 좋을 것입니다.
	루트 평균 제곱 예측 비율인 RASE가 있습니다. 이것이 1과 p-확률의 차이입니다.
	그것이 JMP가 제시한 모델에 대한 적합 확률입니다. 그리고 우리는 일반화된 R 제곱을 가지고 있습니다. 그것은 모두가 R 제곱으로 생각하는 것입니다. 그것은
	측정... 회귀 모델에 적용됩니다. 완벽하게 적합하면 1이 되고 적합하지 않으면 0이 됩니다. 그녀가 Bootstrap Forest가 맨 위에 나왔으므로 여기에서 순위가 매겨졌습니다.
	내 메모를 확인하고 내가 말하고 싶은 다른 것을 봅시다.
	나는 그것이 그것에 관한 것이라고 생각합니다. 우리는 할 수 있습니다.
	다시 여기로 올라와
	부트스트랩 포레스트를 열고 결과를 확인하면 여기에 있는 훈련에 대해 혼동 행렬을 살펴보겠습니다. 그것은 우리에게 준다
	여기 훈련 데이터, 우리가 본 것과 동일한 데이터이지만 이것은 부트스트랩 포리스트에 대한 것이며 여기에서 개수를 예측한 혼동 행렬이 있습니다.
	그리고 여기 아래에 부트스트랩 포리스트에 대한 예측 비율이 있습니다. 그리고 당신이 이것에 익숙하지 않거나 당신의 기억이 약간 녹슨다면 이것이 하는 일은 우리에게 카운트를 보여줍니다
	값이 0인 실제 사망 사건, 즉 여기에서 살아남은 환자인 사망 사건, 83,
	우리는 값이 1인 사망 사건이 있었는데, 이는 환자가 생존하지 못했다는 것을 의미합니다. 그리고 이것은 절대 개수입니다. 그래서 우리는 왼쪽 위에서 대각선으로 가는 것을 보고 싶습니다.
	오른쪽 아래 및 여기에서 대각선으로 왼쪽 아래에서 오른쪽 위까지 그것들은 잘못된 개수입니다. 그래서 우리는 13
	생존할 것으로 예측된 시간은 생존이 아니었습니다. 그들은 죽음이었습니다. 그리고 여기 두 번째 회색 상자에는 동일한 데이터가 있지만 비율을 다룹니다. 우리의 경우에는 균형이 맞지 않는 데이터 세트가 있으므로 이를 닫을 것이기 때문에 이 방법이 조금 더 나은 측정입니다.
	그리고 다음으로,
	우리가 할 일은 분석 및 맞춤 모드로 이동하는 것입니다. 그리고 우리가 이것을 하고자 하는 이유는 회귀 모델을 거기에 맞출 것이기 때문입니다. 즉, 사람들이 훨씬 더 쉽게 이해할 수 있고 우리에게
	우리에게 보여줄 기회를 주세요
	JMP에서 상호 작용하는 기능. 그래서, 제가 할 일은 그것을 닫고 여기로 가서 분석을 하려고 합니다. 여기 우리가 있습니다.
	핏 모델.
	그리고, 글쎄,
	이제 변수가 있다는 것을 압니다. 우선 여기로 올라가겠습니다.
	우리가 예측하고자 하는 것으로 DEATH_EVENT를 넣을 것입니다. 그리고 우리는 크레아티닌, 아니 그것이 잘못된 것임을 알고 있습니다. 사출 비율
	여기 있습니다.
	혈청 크레아티닌
	중요한 변수들이다. 그리고 몇 가지 분석에서 나이도 나타났습니다. 그래서 찾을 수 있으면 넣어 보겠습니다.
	잠깐만.
	빠진 부분이 있어서 다시 시작하겠습니다.
	피터, 잠시만 멈춰도 될까요?
	그래서 제가 하려고 하는 것은 여기까지 와서 분석하는 것입니다.
	핏 모델. 그리고 Y는 DEATH_EVENT가 될 것입니다.
	그리고 내가 하려는 것은 나이를 중요한 변수로 발견한 모델의 수이므로 나이를 추가할 것입니다. 그리고, 내가 넣을거야
	박출률 및 혈청 크레아티닌.
	이제 저자는 중요한 변수로 나이를 찾지 않았지만 저는 거기에 상호 작용이 있을 수 있다고 생각하고 JMP를 사용하면 이를 매우 쉽게 처리할 수 있습니다. 그래서 저는 나이를 클릭합니다.
	추가를 클릭하는 대신 배출 비율,
	나는 여기로 내려와
	십자가를 클릭하면 나이가 들어갑니다.
	그리고
	혈청 크레아티닌.
	컨트롤 클릭입니다.
	그리고 우리는 그것을 추가할 것입니다.
	나이, 박출률, 잠깐만.
	나는 그것이 단지 뚱뚱한 손가락이라고 생각합니다.
	우리는 거기에 갈.
	이제 그것은 거기에 있습니다. 그래서 그것은 두 개의 상호작용을 가지고 있고 우리는 여기서 우리에게 Personality에 대한 선택권을 주었다는 것을 볼 수 있습니다. 그리고 우리가 할 일은 Nominal Logistic이라는 기본값을 수락하는 것입니다.
	그리고 우리는 여기에 다른 선택이 있지만 우리는 그것을 고수할 것입니다.
	그리고 실행을 클릭하겠습니다.
	그리고 여기 우리가 얻은 것이 있습니다.
	알겠습니다.
	기본적으로 마이너스인 가치를 여기에 기록해야 합니다.
	여기에서 이 확률 값의 밑이 10인 로그를 구합니다. 그리고 우리가 그렇게 하는 이유는 작업하기가 더 쉽고, 실례합니다. 그래프를 그리기도 더 쉽고 인간이 이해하기도 더 쉽기 때문입니다. 그래서 우리는 목록에서 1위를 봅니다.
	실례합니다. 저자가 발견 한 배출 비율입니다. 두 번째는 혈청 크레아티닌이지만 나이는 여전히 세 번째이며 매우 중요합니다.
	그리고 우리는
	상호 작용이 중요하지 않다는 것을 알 수 있습니다. 그런데 여기 이 파란색 선은 2의 값입니다. 2개입니다.
	그리고 그들은 그것을 넣거나 단순히 보기 쉽게 만듭니다. 그리고 내가 2개를 선택한 이유는 JMP에서 기본값으로 선택한 유의 수준인 .01의 로그이기 때문입니다.
	그러나 우리는 여기에서 로그 가치 또는 값과 회귀 방정식이 상대적으로 낮을 것이라는 것을 알 수 있습니다. 그러나 우리는 여기 있고 많은 실험 설계에서 잘릴 수 있는 0.05입니다. 많이 끊길 수 있습니다.
	분석이 작동하므로 여기에서 무시하더라도 우리의 한계인 .01을 초과하지 않기 때문에 기록해 둘 것입니다.
	임상의에게 흥미로울 수 있습니다. 그것은 그들에게 주의해야 할 다른 것을 줄 수 있으며 다른 데이터 세트에서 매우 중요할 수 있습니다. 그리고 여기에 모든 일반적인 데이터가 있습니다. 무엇을 볼 수 있는지 보겠습니다. 아래로 스크롤하겠습니다.
	우리는 내가 다루지 않을 카이 제곱 확률을 가지고 있으며 여기 아래에 추정치가 있습니다. 이것은 회귀 방정식의 계수가 될 것입니다.
	그래서 우리가 찾은 것입니다.
	그래서 그것을 최소화하고 이제 청소 및 탐색을 계속할 것입니다. 먼저 청소하지 않고 그렇게 한 이유는 원래 기사에서 어떤 언급도 없었기 때문입니다.
	청소 및 일종의 데이터 정리. 그들은 데이터를 가져와서 모델을 실행했습니다.
	그리고 저는 제 데이터를 먼저 보는 것을 좋아합니다. 자, 여기서 몇 가지를 살펴보겠습니다. 우선 여기까지 오면
	헤더 그래프를 표시할 수 있는 작은 아이콘을 클릭합니다. 그리고, 저는 그렇게 하는 것을 좋아합니다. 여기에서 1을 클릭해 보겠습니다.
	긍정적인 사망 사건, 내가 그 용어를 사용할 수 있다면.
	그리고 그것이 하는 일은 사망 이벤트가 1인 모든 행을 강조 표시하는 것입니다. 우리가 그것을 더 자세히 살펴보고 싶고 우리에게 튀어나올 수 있는 다른 변수와 어떤 종류의 상관 관계가 있는지 볼 수 있고 거기에는 많지 않습니다.
	내 창, 하지만 우리는 한 가지 사실을 발견했습니다.
	크레아티닌 포스포키나아제와 혈청 크레아티닌이 조금 이상해 보입니다. 다른 건 없어, 우리는 그것들을 지울 수 있어
	그래프의 다른 곳을 클릭하고, 그런데 그것에 익숙하지 않은 경우 이러한 종류의
	확장하려는 경우 드래그 가능합니다.
	이제 Graph Builder로 이동합니다.
	봅시다.
	크레아티닌 포스포키나제와 Shift 클릭이라는 컬럼을 선택하는 것에 대해 우려하고 있기 때문에 무엇을 말씀드리겠습니다.
	혈청 크레아티닌을 위해 그리고 오, 나는 그것을 하기 전에 거의 잊어버렸습니다
	마우스 오른쪽 버튼을 클릭하자
	그리고 여기에서 바로 분포로 갈 수 있습니다. 이것은 그래프와 분포로 갔을 때 얻는 것과 같습니다. 우리는 둘 다 매우 치우친 분포를 가지고 있음을 알 수 있습니다.
	그리고 우리는 여기에 많은 이상치가 있습니다. 여기에는 분위수가 있습니다. 그리고 저는 그것을 닫을 것입니다. 닫겠습니다. 우리는 정말로 필요하지 않습니다.
	요약 통계를 살펴보겠습니다.
	거기에서 우리는 평균 581, 표준편차 970을 가지고 있는 크레아티닌 포스포키나아제를 잘 살펴봅니다. 그래서 조금 이상합니다. 그것은 분명히 이상적인 경우와는 거리가 멀고 여기 혈청 크레아티닌에 대한 의미가 있습니다.
	나는 그것을 1.4라고 부르고 표준편차는 1.0이라고 부른다. 따라서 이상적인 상황도 아닙니다. 그리고 그것은 우리에게 몇 가지 다른 정보도 제공합니다. 이 그래프에서 보기가 조금 어렵지만 그렇지 않은 경우
	상자 플롯을 빠르게 보는 데 사용되는 수염은 사분위수 범위의 1.5배입니다. 이는 25번째 백분위수 사이의 차이입니다. 여기에서 상자의 맨 아래인 75번째 백분위수는 맨 위입니다.
	다이아몬드는 우리에게 평균을 제공하고 선은 우리에게 중앙값을 제공합니다. 그리고, 그것을 좀 더 명확하게 하기 위해 확장할 수 있습니다. 그러면 조금 더 잘 볼 수 있고 거기에는 많은 이상치가 있습니다.
	그래서,
	혈청 크레아티닌은 우리의 매우 강력한 예측 변수 중 하나였습니다. 우리는 또한 그것을 조금 더 자세히 조사할 수 있습니다
	그래프 빌더로 이동합니다.
	그럼 Graph, Graph Builder로 가봅시다.
	그리고 이것은 우리가 얻는 창입니다.
	글쎄, 우리는 우리의 연구를 통해 알고
	일부 주제, 크레아티닌 포스포키나아제가 신체에서 지속적으로 생성된다는 주제 전문 지식은 아닐지라도. 그리고 그것은 반응한다
	혈청 크레아티닌이 될 것의 전구체이므로 둘 사이에 어떤 관계가 있을 수 있으며 우리는 또한 만족스럽지 못한 분포를 조사하고 싶습니다. 여기 크레아티닌 포스포키나제가 있습니다.
	여기를 클릭하여 X축에 배치합니다.
	그리고 우리는 Y축에 있는 혈청 크레아티닌으로 동일한 작업을 수행할 것입니다. 그래서 우리는 Y 혈청 크레아티닌이 0에서 10으로 떨어지는 것을 알아차렸습니다.
	크레아틴 포스포키나아제, 인마, 여기로 나간다.
	거의 8000까지. 이제 우리가 할 수 있는 한 가지.
	클릭 드래그이며 우리는 그것을 조금 더 퍼뜨릴 수 있습니다. 그러나 우리가 할 수 있는 다른 일은
	축을 두 번 클릭하면 이 창이 나타납니다. 이에 대해 자세히 설명하지 않겠습니다. 하지만 여기에서 스케일을 살펴보고 8000을 넘으면 최대값을 봅니다. 그리고, 여기 아래의 그래프를 보고 그것을 방해하지 않도록 하겠습니다.
	확실히, 크레아틴 포스포키나아제에 대한 우리 값의 대부분은 1000 미만입니다. 실제로 그들 중 좋은 부분은 5백 또는 6백 미만인 것 같습니다.
	그래서,
	그럴 필요 없어
	로 변경
	800을 선택합시다.
	괜찮아.
	그리고 그것은 우리에게 그 데이터 포인트의 그래프를 제공합니다. 우리는 다른 모든 것을 잘라냈고 기본적으로 직선임을 알 수 있습니다. 그들 사이에는 실제 관계가 없으며 여기에 일부 이상치가 있습니다.
	혈청 크레아티닌, 여기까지 10. 그리고 그것은 여기에서 가치 측면을 부정하는 것처럼 보입니다. 그래서 우리는 다시 돌아가서 그것들을 다시 살펴봐야 할 것입니다. 아마도 일부 이상값을 제거하고 우리가 들어가서 다른 결과를 얻을 수 있는지 확인하십시오.
	그리고 그것이 거의 전부입니다. 최소화하겠습니다.
	마지막으로 데이터 세트를 살펴보십시오.
	아, 혈청 크레아티닌.
	우리는 그것을 연속으로 넣었지만 여기 열에서 보면 가장 적은 수는 여기, 소수점 첫째 자리에 있습니다. 그래서 우리는 거기에 10개의 값과 대부분의 다른 10개의 값을 더할 가능성이 있습니다.
	2나 3 이하인 것 같습니다. 따라서 분석에 따라 이를 어떻게 처리하고 싶은지에 대한 질문이 있을 수 있습니다.
	그리고 우리는 분석에서 확실히 원합니다. 우리는 그것을 사용할 것입니다. 우리는 그것을 연속 변수로 정말로 고려하고 싶습니까, 아니면 아마도 다음과 같은 순서 변수로 간주해야합니까
	모르겠어요,
	해당 서수 변수에 대한 20개의 다른 값. 20 또는 25 또는 마케팅 분석에서 자주 수행되는 모든 것이지만 일반적으로 여기에서는 수행되지 않지만 고려해야 할 사항입니다. 그래서, 나에게
	여기 요약으로 돌아가십시오. 파워포인트로 돌아갑니다.
	그리고 제가 그것을 확장하고 모든 사람들이 그것을 볼 수 있기를 바랍니다. 그래서 여기에 우리가 가진 것이 있습니다.
	JMP는 기본적으로 선택한 11개의 다른 모델을 가지고 있으며 11개의 다른 모델을 가지고 있으며 분석, 예측 모델링, 모델 스크리닝으로 이동하여 모두 가져옵니다. 혈청 크레아티닌, 연령 및 박출률이 모두 유의한 것으로 나타났습니다.
	그리고 우리는 연령 교차 구혈 분수 상호 작용이 우리 연구에 실제로 중요하지 않더라도 추가 임상 연구를 필요로 할 수 있음을 발견했습니다.
	가치를 결정했습니다. 그리고 우리는 특히 우리 모델에 사용된 매우 작고 불균형한 데이터 세트와 함께 사용된 크레아티닌 분포에서 심하게 치우친 값을 보았습니다. 그리고 이전에 나이를 언급했습니다. 원래대로 돌아가도록 하죠.
	그것을 멀리 드래그하십시오. 여기에 나이가 있습니다.
	그리고 우리는 다소 편향된 분포를 가지고 있으며 그것을 모델에 넣지 않았으며 모델에 넣지 않은 이유는 데이터가 수집된 방식 때문입니다.
	우리는 기사를 읽음으로써 나이가 그랬던 것처럼 그들이 어떤 종류의 의료 종사자를 보내서 사람들을 확인했다는 것을 압니다.
	원래 데이터는 연구를 위해 개발되었습니다. 따라서 65년을 볼 때 그들은 65개월 후로 되돌아갔습니다.
	오, 내가 시간에 대해 말하는 나이가 아니어서 실례합니다. 여기로 돌아가겠습니다. 내가 그것을 해제하는 시간으로 이동합니다.
	그리고 시간이 있습니다. 조금 이상해서 조금 꺼내보겠습니다.
	그들이 한 일
	그들은 원래 연구를 마치고 돌아왔습니다. 따라서 16년을 볼 때 그들은 원래 연구 이후 16개월로 돌아가 사망 사건이 있었는지 또는 사망 사건이 없었는지 확인합니다. 즉, 환자가 아직 살아있습니까 아니면 아직 살아 있지 않습니까?
	16개월 후 이 환자, 21번,
	아직 살아 있었다. 자, 여기에서 죽음의 사건으로 내려가서 그 사건을 강조하겠습니다.
	그리고 여기로 오세요.
	우리는 20의 시간이 있음을 알 수 있습니다.
	글쎄, 우리는 사망 사건이 그들이 일주일 전 또는 한 달 전 또는 두 달 전에 확인하기 전날에 발생했는지 알 수 없습니다. 논문을 출판하고 Kaggle에 올린 원저자들은 그 데이터를 살펴보았습니다.
	그리고 그들은 그로부터 어떤 긍정적인 결론도 찾지 못했습니다. 그 사람은 첫째 달에 죽을 수도 있었지만 첫째 달에는 아무도 확인하지 않았습니다.
	그리고 우리는 후속 점검의 빈도를 모릅니다. 그래서 추가하고 포함시켰습니다. 거기에 더 나은 데이터가 있었다면 여기로 와서 분석할 수 있었습니다.
	Reliability and Survival 그리고 우리는 Life Distribution 또는 Fit Life by X를 할 수 있었는데, 이것이 많은 것들이 수행되는 방식이지만 이 특별한 경우에는 그렇게 할 수 없었습니다.
	그래서 꽤
	프레젠테이션을 끝내고 다시 한 번 사이트에 게시될 PowerPoint 자료로 돌아가고 싶습니다. 여기에 원본 저널 기사에 대한 링크가 있습니다.
	캐글.
	페이지. CSV인 Kaggle 데이터 세트와,
	R 코드가 있는 작성자 Github 저장소. 그리고, 나는 당신이 그것을 즐겼기를 바랍니다.
	그리고 그것으로
	이 프레젠테이션을 마치겠습니다.
피터 폴리토	좋은 직업은 지금 매우 흥미 롭습니다.
	감사합니다.
피터 폴리토	자, 그럼 제가 체크리스트를 작성하도록 하겠습니다.
	확실한.
피터 폴리토	난 아니에요.
	나는 에이전트 시간에 그것을 믿지 않습니다.
	제발 잡아주세요.
피터 폴리토	네, 그리고 그들이 돌아와서 오, 우리는 일시 중지하는 것을 좋아하지 않습니다. 우리가 할 일은 당신이 살아있을 때 할 수 있습니다. 발표하는 사람과 이야기 할 수 있습니다. 그 부분에 대해 말하고 이것이 일어난 일이라고 말하십시오.
	알았어.
	그들이 우리에게 그것을 다시 녹음하라고 요구하지는 않을 것 같지만.
	잘.
	그래, 그들이 하면 큰 문제가 되지 않는다.
피터 폴리토	좋아, 내가 할 다른 모든 것을 내가 할거야.
	녹음을 멈췄으니 이제 시작하겠습니다.
	그리고 좋은.
피터 폴리토	볼 수 있게 해주셔서 감사합니다.
	네, 좋은 점은 제가 근처에 몇 군데 허약한 사람이 있었음에도 불구하고 그는 문제와 소프트웨어가 없었다는 것입니다.
	이제 모든 것이 멋지게 보였습니다. 예, 모든 것을 끌고 거기에 머물렀습니다.
피터 폴리토	알겠습니다.
	아마 디스커버리 서밋에서 당신과 길을 건너 좋은 하루를 보낼 것입니다.
	좋아, 너도 극장이야.
피터 폴리토	좋아, 바이바이 스탠드.
	에 의해.

 

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