안녕하세요, 나의 이름 ~이다 브라이언 프리케.
나는 ㅏ 새로운 주조 제품 관리자 ~에 제이엠피, 초점 맞추기 켜짐 그만큼 JMP 사용자 경험.
이전에, 나 ~였다 ㅏ 소프트웨어 개발자 일하고있는 켜짐 수출 보고
에게 서다 홀로 HTML 파일 파일, JMP 살다, 그리고 JMP 공공의.
입력 이것 프레젠테이션,
나는 가고있다 에게 말하다 ~에 대한 사용 신뢰 곡선
같이 an. 대안 에게 널 H 가설 중요성 테스트
입력 그만큼 문맥 의 예측 모델 상영.
추가의 재료 켜짐 이것 주제 ~ 할 수있다 ~이다 설립하다 켜짐 그만큼 JMP 지역 사회 웹사이트
그리고 그만큼 종이 관련된 ~와 함께 이것 프레젠테이션.
박사 러스 볼핑거, 누구 ~이다 ㅏ 저명한 연구 사람 ~에 제이엠피, ~이다 ㅏ 공동 -작가,
그리고 나 ~ 일 것이다 처럼 에게 감사하다 그에게 ~을위한 그의 기부금.
그만큼 모델 상영 플랫폼 도입 입력 도약 찬성 16,
허용 너 에게 평가하다 그만큼 성능
의 다수의 예측 모델 사용 가로 질러 가다- 확인.
에게 보여 주다 너 어떻게 그만큼 모델 상영 플랫폼 공장,
나는 가고있다 에게 사용 그만큼 당뇨병 데이터 테이블,
어느 ~이다 사용 가능 입력 그만큼 JMP 견본 데이터 도서관.
아픈 선택하다 모델 상영 ~에서 그만큼 분석하다 예측 모델링 메뉴.
JMP 응답하다 ~에 의해 표시 그만큼 모델 상영 대화.
그만큼 첫 번째 삼 기둥 입력 그만큼 데이터 테이블
대표하다 질병 진행 입력 마디 없는, 바이너리, 그리고 서수 형태.
아픈 사용 그만큼 마디 없는 열 명명 된 와이 같이 그만큼 응답 변하기 쉬운.
아픈 사용 모두 그만큼 기둥 ~에서 나이 에게 포도당 입력 그만큼 엑스 요인 역할.
아픈 유형 1-2-3-4 입력 그만큼 세트 무작위의 씨앗 입력 상자 ~을위한 재현성.
아픈 고르다 그만큼 확인하다 상자 다음 에게 케이폴드 가로 질러 가다 확인
그리고 떠나다 케이 세트 에게 다섯.
아픈 유형 삼 ~ 안으로 그만큼 입력 상자 다음 에게 반복 케이 겹.
입력 그만큼 방법 목록, 아픈 선택 해제 신경,
그리고 지금 아픈 고르다 좋아요.
JMP 응답하다 ~에 의해 훈련 그리고 검증 모델 ~을위한 각 의 그만큼 선택된 행동 양식
사용 그들의 기본 매개변수 설정 그리고 가로 질러 가다 확인.
후에 완료 그만큼 훈련 그리고 검증 프로세스,
JMP 디스플레이 그만큼 결과 입력 ㅏ 새로운 창문.
을위한 각 모델링 방법, 그만큼 모델 상영 플랫폼 제공
성능 측정 입력 그만큼 형태 의 가리키다 견적
~을위한 그만큼 계수 의 결정,
어느 ~이다 또한 모두 다 아는 같이 아르 자형 제곱, 그만큼 뿌리 평균 제곱 오류,
그리고 그만큼 기준 편차 ~을위한 그만큼 뿌리 평균 제곱 오류.
지금 아픈 딸깍 하는 소리 고르다 우성.
JMP 응답하다 ~에 의해 하이라이트 그만큼 방법 저것 수행 베스트
가로 질러 그만큼 성능 측정.
뭐야 잃어버린 여기 ~이다 ㅏ 그래픽
에게 보여 주다 당신은 크기 의 그만큼 차이점 ~ 사이 그만큼 우성 방법
그리고 그만큼 다른 행동 양식, ~을 따라 ~와 함께 그만큼 심상
의 그만큼 불확실성 관련된 ~와 함께 그만큼 차이점.
하지만 왜 ~ 아니다 단지 보여 주다 피 가치 나타내는 ~이든 그만큼 차이점 ~이다 중요한?
하지 말아야 할 ㅏ 결정 ~에 대한 ~이든 하나 모델 ~이다 우수한 에게 또 다른
~이다 기반을 둔 켜짐 중요성?
첫 번째,
~부터 ㅏ P 값 제공 ㅏ 개연성 기반을 둔 켜짐 ㅏ 표준화된 차이점,
ㅏ 피 값 ~에 의해 그 자체 잃다 정보 ~에 대한 그만큼 날것의 차이점,
그래서 ㅏ 중요한 차이점 하지 않는다 암시하다 ㅏ 의미있는 차이점.
하지만 ~이다 저것 진짜 ㅏ 문제?
나 평균, 아니다 그것 무의미한 에게 ~이다 관심있는
~와 함께 그만큼 크기 의 ㅏ 차이점 ~ 사이 둘 모델 ~ 전에 중요성 테스트 ~이다 사용 된
에게 결정 ~이든 그만큼 차이점 ~이다 진짜?
그만큼 문제 ~와 함께 저것 선 의 생각 ~이다 저것 이것의 힘, 또는 하나 마이너스 베타,
저것 결정 우리의 능력 에게 바르게 거부하다 ㅏ 없는 가설.
저자 그런 같이 야곱 코헨 그리고 솔직한 슈미트
가지다 제안 저것 전형적인 연구 가지다 ㅏ 힘 에게 감지하다 차이점
입력 그만큼 범위 의 0.4 에게 0.6 .
하자 가정하다 우리 가지다 ㅏ 차이점 어디 그만큼 힘 에게 감지하다 ㅏ 진실 차이점
~이다 0.5 ~에 an. 알파 값 의 0.05 .
저것 제안 우리 ~ 일 것이다 감지하다 그만큼 진실 차이점
켜짐 평균 50퍼센트 의 그만큼 시각.
입력 저것 사례, 중요성 테스트 ~ 일 것이다 식별하다 진짜 차이점
아니요 더 나은 ~보다 뒤집기 an. 편견 없는 동전.
만약에 모두 다른 것들 ~이다 동일한, 유형 하나 그리고 유형 둘 오류 ~이다 동등한.
하지만 중요성 테스트 저것 사용 an. 알파 값 의 .05
자주 암묵적으로 추정하다 T형 워 오류 ~이다 선택할 만한 에게 유형 하나 오류,
특히 만약 그만큼 힘 ~이다 같이 낮은 같이 0.5 .
ㅏ 흔한 제안 에게 주소 이것들 그리고 다른 문제 ~와 함께 중요성 테스트
~이다 에게 보여 주다 그만큼 가리키다 추정 ~을 따라 ~와 함께 신뢰 간격.
하나 반대 에게 행위 그래서 ~이다 저것 ㅏ 가리키다 추정
~을 따라 ~와 함께 95퍼센트 신뢰 간격
~이다 효과적으로 그만큼 같은 물건 같이 중요성 테스트.
조차 만약 우리 추정하다 저것 ~이다 진실, ㅏ 가리키다 추정 그리고 신뢰 간격
아직 넣어 그만큼 크기 의 그만큼 차이점 입력 그만큼 범위 의 그만큼 불확실성
앞 그리고 센터,
반면 ㅏ 고독한 피 값 은폐하다 그들을 둘 다.
다양한 저자, 포함 코헨 그리고 슈미트,
가지다 추천 교체 중요성 테스트
~와 함께 가리키다 견적 그리고 신뢰 간격.
조차 그래서, 그만큼 추천 에게 사용 신뢰 간격
구걸 그만큼 의문, "어느 것 ~하다 우리 보여 주다?"
전시 오직 그만큼 95% 신뢰 간격
~ 일 것이다 ~ 할 것 같은 장려하다 너 에게 해석하다 그것 같이 또 다른 형태 의 중요성 테스트.
그만큼 해결책 제공 ~에 의해 신뢰 곡선
~이다 에게 문자 그대로 보여 주다 모두 신뢰 간격
위로 에게 an. 임의로 높은 신뢰 수준.
그래서 어떻게 ~하다 너 보여 주다 신뢰 곡선 제이엠피?
에게 편리하게 만들다 신뢰 곡선 입력 제이엠피,
설치하다 그만큼 신뢰 곡선 추가하다- 입력 ~에 의해 방문 그만큼 JMP 지역 사회 홈페이지.
유형 "신뢰 곡선" ~ 안으로 그만큼 검색 입력 들.
딸깍 하는 소리 켜짐 그만큼 첫 번째 기입 저것 나타납니다.
지금 딸깍 하는 소리 그만큼 다운로드 상 다음 에게 신뢰 곡선.jmp 추가하다 입력,
그리고 지금 너 ~ 할 수있다 딸깍 하는 소리 켜짐 그만큼 다운로드 파일.
JMP 응답하다 ~에 의해 질문 만약 나 원하다 에게 설치하다 그만큼 추가하다- 입력.
너 ~ 일 것이다 딸깍 하는 소리 "설치하다."
하지만, 아픈 딸깍 하는 소리 "취소," 같이 나 이미 가지다 그만큼 추가하다- 입력 설치되었습니다.
어떻게 ~하다 너 사용 그만큼 추가하다- 입력?
첫 번째, 에게 생성하다 신뢰 곡선 ~을위한 이것 보고서,
고르다 "구하다 결과 테이블"
~에서 그만큼 맨 위 빨간색 삼각형 메뉴 위치한 켜짐 그만큼 모델 화면 보고서 창문.
JMP 응답하다 ~에 의해 생성 ㅏ 새로운 테이블 함유, 의 사이에 다른 사람들,
그만큼 수행원 열:
재판, 어느 포함 그만큼 식별자 ~을위한 삼 세트 의 가로 질러 가다 확인 결과;
겹, 어느 포함 그만큼 식별자 ~을위한 그만큼 다섯 별개의 세트 의 서브샘플
사용 된 ~을위한 확인 입력 각 재판;
방법, 어느 포함 그만큼 행동 양식 사용 된 에게 만들다 모델 ~에서 그만큼 테스트 데이터,
그리고 N, 어느 포함 그만큼 숫자 의 데이터 포인트들 사용 된 입력 그만큼 확인 주름.
메모 저것 그만큼 재판 열 ~ 할 것이다 ~이다 잃어버린 만약 그만큼 숫자 의 반복하다 ~이다 바로 그거죠 하나,
입력 어느 사례 그만큼 재판 열 ~이다 어느 것도 아니다 만들어진 ...도 아니다 필요.
구하다 ~을위한 저것 예외,
이것들 기둥 ~이다 필수적인 ~을위한 그만큼 신뢰 곡선 추가하다- 입력
에게 함수 제대로.
입력 덧셈 에게 이것들 기둥,
너 필요 하나 열 저것 제공 그만큼 미터법 에게 비교하다 행동 양식.
아픈 ~이다 사용 아르 자형 제곱 같이 그만큼 미터법 의 관심 입력 이것 프레젠테이션.
한번 너 가지다 그만큼 모델 화면 그리고 결과 테이블,
딸깍 하는 소리 "추가하다- 인" ~에서 그만큼 JMP의 기본 메뉴 술집 그리고 그럼 선택된 "신뢰 곡선."
그만큼 논리 저것 따르다 ~ 일 것이다 ~이다 더 나은 배치 입력 ㅏ 마법사,
그리고 나 희망 에게 추가하다 저것 기능 입력 ㅏ 미래 풀어 주다 의 그만큼 추가하다- 입력.
같이 그것 이다, 그만큼 첫 번째 대화 저것 나타난다
요청 너 에게 고르다 그만큼 이름 의 그만큼 테이블 저것 ~였다 생성
언제 너 선택한 "구하다 결과 테이블"
~에서 그만큼 모델 상영 보고서 빨간색 삼각형 메뉴.
그만큼 이름 의 그만큼 테이블 입력 이것 사례 ~이다 모델 상영 통계 확인 세트.
다음, ㅏ 대화 ~이다 표시 저것 요청 그만큼 이름 의 그만큼 방법
저것 ~ 할 것이다 제공하다 같이 그만큼 기준선
~에서 어느 모두 그만큼 다른 성능 측정항목 ~이다 정확히 잰.
나 제안하다 시작 ~와 함께 그만큼 방법
저것 ~였다 선택된 언제 너 클릭 그만큼 고르다 우성, 또는 입력 이것 사례,
나 선택된 또는 클릭 고르다 우성 옵션
입력 그만큼 모델 화면 그리고 보고서 창문,
어느 입력 이것 사례 ~이다 맞다 단계 지혜로운.
마침내, ㅏ 대화 ~이다 표시
저것 요청 너 에게 고르다 그만큼 미터법 에게 ~이다 비교 ~ 사이 그만큼 다양한 행동 양식.
같이 말하는 더 일찍, 아픈 사용 아르 자형 제곱 같이 그만큼 미터법 ~을위한 비교.
도약 응답하다 ~에 의해 생성 ㅏ 신뢰 곡선 테이블 저것 포함 피 가치
그리고 동 신뢰 레벨
~을위한 그만큼 평균 미터법 차이점 ~ 사이 그만큼 선택된 기준선 방법
그리고 각 의 그만큼 다른 행동 양식.
더 구체적으로 특별히, 그만큼 생성 테이블 가지다 기둥 ~을위한 그만큼 수행원:
모델, 입력 어느 각 열 포함 그만큼 이름 의 그만큼 모델링 방법
누구의 성능 ~이다 평가 상대적인 에게 그만큼 기준선 방법;
P 값,
입력 어느 각 열 포함 그만큼 개연성 관련된 ~와 함께 그만큼 성능 차이점
~에 최소 같이 극심한 같이 그만큼 가치 표시 입력 그만큼 차이점 입력 아르 자형 정사각형 열;
신뢰 간격, 입력 어느 각 열 포함 그만큼 신뢰 수준 우리 가지다
저것 그만큼 진실 평균 ~이다 포함된 입력 그만큼 관련된 간격.
그리고 마지막으로, 차이점 입력 아르 자형 정사각형, 입력 어느 각 열 ~이다 그만큼 최고 또는 최저한의
의 그만큼 예상되는 차이점 입력 아르 자형 제곱 관련된 ~와 함께 그만큼 신뢰 수준
표시 입력 그만큼 신뢰 간격 열.
에서 이것 테이블, 신뢰 곡선 ~이다 만들어진
그리고 표시 입력 그만큼 그래프 빌더 그래프.
뭐 ~이다 신뢰 곡선?
에게 밝히다 그만큼 열쇠 속성 의 ㅏ 신뢰 곡선,
아픈 숨다 모두 하지만 그만큼 지원하다 벡터 기계 신뢰 곡선
사용 그만큼 현지의 데이터 필터 ~에 의해 클릭 켜짐 지원하다 벡터 기계.
에 의해 기본, ㅏ 신뢰 곡선 오직 쇼 그만큼 윤곽
저것 연결하다 그만큼 과격한 수단 의 각 신뢰 간격.
에게 보다 그만큼 포인트들, 고르다 보여 주다 제어 패널 ~에서 그만큼 빨간색 삼각형 메뉴
위치한 다음 에게 그만큼 텍스트 저것 읽다 그래프 빌드 아르 자형 입력 그만큼 제목 술집.
지금 아픈 옮기다 딸깍 하는 소리 그만큼 포인트들 상.
JMP 응답하다 ~에 의해 표시 그만큼 끝 포인트들 의 그만큼 신뢰 간격
저것 만들다 위로 그만큼 신뢰 곡선.
지금 나 ~ 할 것이다 줌 입력 그리고 조사하다 ㅏ 가리키다.
만약에 너 호버 그만큼 쥐 바늘 ~ 위에 어느 의 이것들 포인트들,
ㅏ 호버 상표 쇼 그만큼 피 값, 신뢰 간격,
차이점 입력 그만큼 크기 의 그만큼 미터법,
그리고 그만큼 방법 사용 된 에게 생성하다 그만큼 모델 존재 비교 에게 그만큼 참조.
지금 나 ~ 할 것이다 회전하다 끄다 그만큼 포인트들 ~에 의해 옮기다 클릭 그만큼 포인트들 상
그리고 클릭 그만큼 완료 단추.
조차 그러나 그만큼 개인 포인트들 ~이다 아니요 더 길게 표시,
너 ~ 할 수있다 아직 보다 그만큼 관련된 호버 라벨
~에 의해 자본 매출 그만큼 쥐 바늘 ~ 위에 그만큼 신뢰 곡선.
그만큼 가리키다 추정 ~을위한 그만큼 평균 차이점 입력 성능
~ 사이 지원하다 벡터 엠 통증 그리고 맞다 단계 지혜로운
~이다 표시 ~에 그만큼 0퍼센트 신뢰 수준,
어느 ~이다 그만큼 평균 값 의 그만큼 차이점 계산 사용 가로 질러 가다 확인.
신뢰 곡선 플롯 그만큼 정도 의 각 신뢰 간격
~에서 그만큼 생성 테이블 ~ 사이 그만큼 영 그리고 99. 99퍼센트 신뢰 수준,
어느 ~이다 an. 임의로 높은 값.
을 따라 그만큼 왼쪽 와이 중심선,
P 값 관련된 ~와 함께 자신감 간격 ~이다 표시.
을 따라 그만큼 오른쪽 와이 중심선,
그만큼 신뢰 수준 관련된 ~와 함께 각 신뢰 간격 표시됩니다.
그만큼 와이 중심선 용도 ㅏ 통나무 규모,
그래서 저것 더 해결 ~이다 표시 ~에 더 높은 신뢰 수준.
에 의해 기본, 둘 참조 윤곽 ~이다 플롯 나란히 ㅏ 신뢰 곡선.
그만큼 세로 선 대표하다 그만큼 전통적인 없는 가설
의 아니요 차이점 입력 효과.
참고하세요 ~ 할 수있다 변화 그만큼 세로 선 위치
그리고 그것에 의하여 그만큼 절대적인 없는 가설
입력 그만큼 엑스 중심선 설정.
그만큼 수평의 선
패스 ~을 통해 그만큼 전통적인 95% 신뢰 간격.
같이 ~와 함께 그만큼 세로 참조 선,
너 ~ 할 수있다 변화 그만큼 수평의 선 위치
그리고 그것에 의하여 그만큼 절대적인 수준 의 중요성,
~에 의해 바꾸다 그만큼 와이 중심선 설정.
만약에 ㅏ 신뢰 곡선 십자가 그만큼 세로 선 ~ 위에 그만큼 수평의 선,
너 할 수 없다 거부하다 그만큼 없는 가설 사용 중요성 테스트.
을위한 예시, 우리 할 수 없다 거부하다 그만큼 없는 가설 ~을위한 지원하다 벡터 기계.
켜짐 그만큼 다른 손,
만약 ㅏ 신뢰 곡선 십자가 그만큼 세로 선 아래에 그만큼 수평의 선,
너 ~ 할 수있다 거부하다 그만큼 없는 가설.
예를 들어 귀무 가설을 기각할 수 있습니다. 부스트 나무.
어떻게 ~이다 신뢰 곡선 계산?
그만큼 현재의 구현 의 신뢰 곡선
가정하다 그만큼 차이점 ~이다 계산 사용 아르 자형 타임스 반복
케이폴드 가로 질러 가다 확인.
그만큼 정도 의 각 신뢰 간격 ~이다 계산
사용 뭐라고 요 ~이다 모두 다 아는 같이 ㅏ 변화 수정됨 리샘플링 T-테스트.
메모 저것 저자 클로드 나도 그리고 요슈아 벤지오
유명한 저것 ㅏ 수정 리샘플링 티- 테스트
~이다 일반적으로 사용 된 입력 케이스 어디 훈련 세트
~이다 다섯 또는 십 타임스 더 큰 ~보다 확인 세트.
을위한 더 세부, 제발 보다 그만큼 종이 관련된 ~와 함께 이것 프레젠테이션.
그래서 어떻게 ~이다 신뢰 곡선 해석?
첫 번째, ㅏ 신뢰 곡선 그래픽으로 묘사하다
그만큼 기본 차이점 입력 그만큼 미터법 의 관심 ~ 사이 ㅏ 주어진 방법
그리고 ㅏ 참조 방법 ~에 그만큼 0퍼센트 신뢰 수준.
우리 ~ 할 수있다 평가하다 ~이든 그만큼 평균 차이점 ~ 사이 행동 양식 ~이다 의미있는.
만약에 그만큼 평균 차이점 아니다 의미있는, 거기 작은 가리키다 입력 더 나아가 분석
의 그만큼 주어진 방법 ~ 대 그만큼 참조 방법 ~와 함께 존경 에게 그만큼 선택된 메트릭.
뭐 구성하다 ㅏ 의미있는 차이점 달려있다 켜짐 그만큼 미터법 의 관심
같이 잘 같이 그만큼 예정된 과학적 또는 공학 애플리케이션.
을위한 예시, 너 ~ 할 수있다 보다 그만큼 모델 개발된 ~와 함께 ㅏ 결정 나무 방법
~이다 켜짐 평균 ~에 대한 14퍼센트 더 나쁜 ~보다 맞다 단계 지혜로운,
어느 틀림없이 ~이다 ㅏ 의미있는 차이점.
만약에 그만큼 차이점 ~이다 의미있는,
우리 ~ 할 수있다 평가하다 어떻게 정확하게 그만큼 차이점 가지다 계속 ~이다 정확히 잰
~에 의해 평가 그만큼 너비 의 그만큼 관련된 신뢰 간격.
을위한 어느 신뢰 간격 ~ 아니다 횡단 그만큼 기본 세로 중심선,
우리 가지다 ~에 최소 저것 수준 의 신뢰 저것 그만큼 평균 차이점 ~이다 0이 아닙니다.
을위한 예시, 그만큼 결정 나무 신뢰 곡선 하지 않는다 가로 질러 가다 그만큼 와이 중심선
~까지 ~에 대한 그만큼 99. 98% 신뢰 수준,
그래서 우리 ~이다 거의 99. 98% 자신감 그만큼 평균 차이점 아니다 동일한 에게 영.
입력 사실, ~와 함께 이것 데이터 세트,
그것 회전 밖 저것 우리 ~ 할 수있다 ~이다 ~에 대한 81% 자신감
저것 맞다 단계 지혜로운 ~이다 ~에 최소 같이 좋은, 만약 ~ 아니다 더 나은,
~보다 모든 방법 다른 ~보다 일반화 회귀 올가미.
지금 하자 고려하다 그만큼 관계 ~ 사이 신뢰 곡선.
만약에 둘 또는 더 신뢰 곡선 상당히 겹치다
그리고 그만큼 평균 차이점 의 각 ~이다 ~ 아니다 의미있게 다른 ~에서 그만큼 다른,
그만큼 데이터 제안하다 각 방법 수행
~에 대한 그만큼 같은 같이 그만큼 다른 ~와 함께 존경 에게 그만큼 참조 모델.
을위한 예시, 우리 ~ 할 수있다 보다 저것 켜짐 평균,
에스 지원 벡터 기계 모델 수행
더 적은 ~보다 0.5% 향상 ~보다 부트스트랩 숲,
어느 ~이다 논쟁의 여지가 ~ 아니다 ㅏ 의미있는 차이점.
그리고 신뢰 간격
~하다 ~ 아니다 겹치다 ~까지 ~에 대한 4퍼센트 신뢰 수준,
어느 제안 이것들 가치 ~ 일 것이다 ~이다 예상되는
만약 둘 다 행동 양식 진짜 ~하다 가지다 ~에 대한 그만큼 같은 차이점 입력 성능
~와 함께 존경 에게 그만큼 참조.
만약에 그만큼 평균 차이점 입력 성능
~이다 ~에 대한 그만큼 같은 ~을위한 둘 신뢰 곡선
하지만 그만큼 신뢰 간격 하지마 겹치다 ~도 많이,
그만큼 데이터 제안 그만큼 모델 공연하다 ~에 대한 그만큼 같은 같이 각 다른
~와 함께 존경 에게 그만큼 참조 모델.
하지만, 우리 ~이다 자신감 의 ㅏ 비 의미있는 차이점.
이 특정한 사례 ~이다 더 희귀한 ~보다 그만큼 다른 사람들, 그리고
나 하지마 가지다 an. 예시 에게 보여 주다 ~와 함께 이것 데이터 세트.
켜짐 그만큼 다른 손,
만약 그만큼 평균 차이점 입력 성능 ~ 사이 ㅏ 쌍 의 신뢰 곡선
~이다 의미있게 다른 그리고 그만큼 신뢰 곡선 가지다 작은 겹치다,
그만큼 데이터 제안 그만큼 모델 공연하다 다르게 ~에서 하나 또 다른
~와 함께 존경 에게 그만큼 참조.
을위한 예시, 그만큼 일반화 회귀 올가미 모델
예측하다 ~에 대한 13. 8퍼센트 더 의 그만큼 변화 입력 그만큼 응답
~보다 하다 그만큼 결정 나무 모델.
게다가, 그만큼 신뢰 곡선 하지마 겹치다
~까지 ~에 대한 그만큼 99. 9퍼센트 신뢰 수준,
어느 제안 이것들 결과 ~이다 상당히 특이한
만약 그만큼 행동 양식 실제로 공연하다 ~에 대한 그만큼 같은 ~와 함께 존경 에게 그만큼 참조.
마침내, 만약 그만큼 평균 차이점 입력 성능
~ 사이 ㅏ 쌍 의 신뢰 곡선
~이다 의미있게 다른 ~에서 하나 또 다른 그리고 그만큼 곡선 가지다 많은 겹치다,
그만큼 데이터 제안 저것 동안 그만큼 행동 양식 공연하다 다르게 ~에서 하나 또 다른
~와 함께 존경 에게 그만큼 참조,
그것 하지 않을 것이다 ~이다 놀라운 만약 그만큼 차이점 ~이다 그만큼 차이점 가짜.
을위한 예시, 우리 ~ 할 수있다 보다 저것 켜짐 평균,
지원하다 벡터 기계 예측 약 1.4% 더 의 그만큼 변화
입력 그만큼 응답 ~보다 했다 케이 가장 가까운 이웃.
하지만, 그만큼 신뢰 간격 시작하다 에게 겹치다
~에 ~에 대한 그만큼 17퍼센트 신뢰 수준,
어느 제안 그것 하지 않을 것이다 ~이다 놀라운 만약 그만큼 차이점 입력 성능
~ 사이 각 방법 입력 그만큼 참조
~이다 실제로 더 작은 ~보다 제안 ~에 의해 그만큼 가리키다 추정.
동시에,
그것 하지 않을 것이다 ~이다 놀라운 만약 그만큼 실제 차이점 ~이다 더 큰 ~보다 정확히 잰,
또는 만약 그만큼 방향 의 그만큼 차이점 ~이다 실제로 반전.
입력 다른 단어, 그만큼 차이점 입력 성능 ~이다 불확실한.
메모 저것 그것 아니다 가능한 에게 평가하다 그만큼 변동성 입력 성능
~ 사이 둘 모델 상대적인 에게 하나 또 다른
언제 그만큼 차이점 ~이다 상대적인 에게 ㅏ 제삼 모델.
에게 비교하다 그만큼 변동성 입력 성능 ~ 사이 둘 행동 양식
상대적인 에게 하나 또 다른,
하나 의 그만큼 둘 행동 양식 ~해야하다 ~이다 그만큼 참조 방법
~에서 어느 그만큼 차이점 ~이다 정확히 잰.
하지만 뭐라고 요 ~에 대한 다수의 비교?
하지마 우리 필요 에게 조정하다 그만큼 P 값
에게 제어 그만큼 가족 지혜로운 유형 하나 오류 비율?
입력 그의 종이 ~에 대한 신뢰 곡선, 다니엘 바 제안
저것 조정 ~이다 필요한 입력 확인 연구
어디 ㅏ 목표 ~이다 미리 지정된, 하지만 ~ 아니다 입력 탐색적 연구.
이 제안 사용 조정되지 않은 P 값 ~을위한 다수의 신뢰 곡선
입력 an. 탐색적 패션
그리고 오직 ㅏ 하나의 신뢰 곡선 생성 ~에서 다른 데이터
에게 확인하다 당신의 발견 의 ㅏ 중요한 차이점 ~ 사이 둘 행동 양식
언제 사용 중요성 테스트.
저것 말했다, 제발 유지하다 입력 정신 그만큼 위험 의 체리 선발
그리고 피 해킹 언제 지휘 탐색적 연구.
입력 요약, 그만큼 모델 상영 플랫폼 도입 입력 JMP 찬성 16
제공 ㅏ 수단 에게 동시에 비교하다 그만큼 성능
의 예측 모델 만들어진 사용 다른 방법론.
JMP 가지다 ㅏ 긴- 서 있는 목표 에게 제공하다 ㅏ 그래프 ~와 함께 모든 통계량,
그리고 신뢰 곡선 돕다 에게 채우다 저것 갭
~을위한 그만큼 모델 상영 플랫폼.
너 ~ 할 것 같다 당연히 예상하다 에게 사용 중요성 테스트 에게 구별 짓다
~ 사이 그만큼 성능 의 그만큼 다양한 행동 양식 존재 비교.
하지만, P 값 가지다 오다 아래에 증가 정밀한 조사 입력 최근의 연령
~을위한 모호한 그만큼 크기 의 성능 차이점.
입력 덧셈,
P 값 ~이다 자주 잘못 해석 같이 그만큼 개연성 그만큼 없는 가설 ~이다 거짓.
대신에, ㅏ P 값 ~이다 그만큼 개연성 의 관찰 ㅏ 차이점 같이 또는 더 극심한,
가정하다 그만큼 없는 가설 ~이다 진실.
그만큼 개연성 의 바르게 거절하다 그만큼 없는 가설
언제 그것 ~이다 거짓 ~이다 단호한 ~에 의해 힘, 또는 하나 마이너스 베타.
나는 주장 저것 그것 ~이다 ~ 아니다 드문 에게 오직 가지다 ㅏ 50퍼센트 가능성
의 바르게 거절하다 그만큼 없는 가설 ~와 함께 an. 알파 값 의 0.05 .
같이 an. 대안, ㅏ 신뢰 간격 ~ 할 수 있었다 ~이다 표시 대신에 의 ㅏ 고독한 P 값.
하지만, 그만큼 의문 ~ 일 것이다 ~이다 왼쪽 열려있는 같이 에게 어느 신뢰 수준 에게 보여 주다.
신뢰 곡선 주소 이것들 우려
~에 의해 전시 모두 신뢰 간격 위로 에게 an. 임의로 높은 수준 의 신뢰.
그만큼 평균 차이점 입력 성능
~이다 분명히 보이는 ~에 0퍼센트 신뢰 수준,
그리고 저것 행위 같이 ㅏ 가리키다 추정.
모두 다른 것들 존재 동일한,
유형 하나 그리고 유형 둘 오류 ~이다 동등한,
그래서 신뢰 곡선 하지마 포함시키다 ㅏ 편견 ...쪽으로 트레이딩 T 응 하나 오류
~을위한 유형 둘.
조차 그래서, ~에 의해 기본, ㅏ 세로 선 ~이다 표시 입력 그만큼 신뢰 곡선 그래프
~을위한 그만큼 기준 없는 가설 의 아니요 차이점.
입력 덧셈, ㅏ 수평의 선 ~이다 표시 저것 묘사하다
그만큼 95% 신뢰 간격,
어느 손쉽게 여유가 있다 ㅏ 전형적인 중요성 테스트 분석 만약 원하는.
그만큼 기본값 ~을위한 이것들 윤곽 ~이다 용이하게 수정
만약 ㅏ 다른 없는 가설 그리고 신뢰 수준 ~이다 원하는.
조차 그래서, 주어진 그만큼 꽤 넓은 그리고 때때로 강조된 제안
에게 바꾸다 중요성 테스트 ~와 함께 가리키다 견적 그리고 신뢰 간격,
그것 5 월 ~이다 베스트 에게 보다 ㅏ 신뢰 곡선 같이 ㅏ 가리키다 추정
~을 따라 ~와 함께 ㅏ 거의 포괄적 인 보다 의 그것의 관련된 불확실성.
만약에 너 가지다 피드백 ~에 대한 그만큼 신뢰 곡선 추가하다- 입력,
제발 떠나다 ㅏ 논평 켜짐 그만큼 JMP C 커뮤니티 대지
그리고 하지마 잊다 에게 투표 ~을위한 이것 프레젠테이션
만약 너 설립하다 그것 흥미로운 그리고 또는 유용한.
감사합니다 너 ~을위한 보고있다 이것 프레젠테이션, 그리고 나 희망 너 가지다 ㅏ 엄청난 일.
