Bien matin. Bien après-midi.
Bien soirée, tout le monde.
Mon nom est Stan Saranovitch,
et je suis le principal analyste à Crucial Connexion, SARL.
Et je suis situé dans Jeffersonville, Indiana, droite à travers le rivière
depuis Louisville, Kentucky, Uni États de Amérique.
Et aujourd'hui Je suis en allant à parler à propos état septique
prédictions depuis clinique données en utilisant JMP Pro 16.
Mais presque tous de quoi je suis en allant à faire
ici volonté être disponible dans le standard version de JMP.
Maintenant allons parler à propos état septique pour un minute.
À commencer désactivé, état septique est un vie menaçant condition lequel se produit quand le le corps
réponse à infection causes tissu dommage et cause organe échec ou même la mort.
Dans fait, état septique frais Uni États
hôpital plus que n'importe lequel autre santé condition.
Donc si nous pourrait prédire état septique et détecter il tôt, nous pourrait améliorer le résultat
de critique se soucier les patients et aussi inférieur le coût de santé se soucier.
Donc étaient en allant à regarder à un données ensemble
aujourd'hui, et ce est un réel données ensemble de clinique données.
Il était collecté depuis deux hôpitaux
dans Boston, Massachusetts, zone dans le Uni États.
Et ces deux données les tables étaient publié comme un concours sur Kaggle par un Cardiologie
groupe, et le résultats étaient finalement publié dans le Cardiologie Journal.
Maintenant, là étaient trois unités impliqué
dans ce étude, et dans ce contexte, je avoir le données pour quoi Bien appel unité
un et unité deux, lequel est données depuis deux USI intensif se soucier unités.
Le troisième groupe de données était pas fait publiquement disponible et était détenu dos
pour le concours, et c'est toujours pas publiquement disponible.
Donc quoi Bien faire maintenant est examiner le données et voir si nous peut prédire
état septique et quoi variables nous devrait être suivant à éviter état septique, lequel,
de cours, peut être un vie menaçant condition.
Maintenant je avoir un données ensemble dans devant de moi,
et ce était téléchargé depuis le Kaggle site et importé dans JMP.
Et allons prendre un plus proche regarder à il.
Généralement je comme à JMP droite dans à le données analyse,
mais dans ce particulier cas, c'est pas en allant à être un bien idée.
Et après nous regarder sur le données, tu vas voir pourquoi.
D'abord de tous, allons regarder sur à le gauche
de le JMP données tableau, et nous avoir le Colonnes fenêtre.
je préférer à faire un parcelle de le travail depuis ici
et ici nous voir un nombre de variables.
Donc allons commencer avec cœur taux
droite ici.
C'est en allant à être un important prédicteur, probablement, mais nous ne le faites pas savoir que.
Et nous avoir le repos de le prédicteurs sur ici.
Et là sont en fait 40 de eux.
Bien, Non, 38, si toi ne le faites pas compter le unités, deux saturation, et cetera.
Et nous pourrait aller à travers le liste droite ici température.
Mais quoi tu vas avis et pour ce, Je suis en allant à avoir à faire défiler
est que le d'abord six ou huit Colonnes sont juste clinique données.
Nous avoir systolique sang pression.
Nous avoir respirations diastolique sang pression.
Et comme nous aller à travers notre données tableau, nous voir quelques laboratoire données.
Étaient parler à propos glucose et lactate
les niveaux, les magnésiums, phosphate, potassium, la bilirubine, et cetera, et cetera.
Et enfin, nous avoir un ensemble de Colonnes,
lequel je deviner nous pourrait appel il démographique données.
Nous avoir le âge droite ici, genre, et quoi unité ils appartenir à.
Maintenant, alors que étaient sur unités, allons prendre un regarder ici.
Nous avoir unité un et unité deux.
Et nous savoir depuis faire notre arrière-plan
recherche et nous tous faire arrière-plan recherche.
Droite avant nous commencer le analyse,
nous savoir que un est un Cardiologie unité et le autre un est un chirurgie unité.
Donc si ils sont dans unité deux, nous avoir un un standard pratique,
et si ils sont dans unité un, lequel ils sont pas, nous avoir un zéro.
Aussi standard pratique.
Mais avis quelque chose autre ici.
Nous avoir un parcelle de Lignes où là est Non unité.
Maintenant, nous ne le faites pas savoir
où que données est venu depuis, pas unité deux.
Et le arrière-plan que était publié sur le câble site raconte nous que le troisième
unité est en allant à être détenu dos à score le modèle.
Donc il n'était pas fait publique.
Donc nous ne le faites pas savoir où que données est venu depuis.
Et Je vais discuter que dans plus loin détail dans un petit peu.
Maintenant allons faire défiler dos sur et regarder à quelques autre des choses à propos ce données tableau.
Nous avoir un entier parcelle de manquant données et quelques de eux allons prendre un regarder à quelques
de le Colonnes ici, et nous peut juste faire défiler vers le bas.
Ici le billérobin direct.
Il y a un nous avait à aller vers le bas 63 Lignes avant nous trouvé un ensemble de données.
Voici un autre un à rangée 113.
Donc il y a pas un entier parcelle de données dans là.
Comme un matière de fait, que colonne est seulement
3% peuplé, et il y a un entier parcelle de autre Colonnes
que sont peuplé à un similaire taux.
Que était le pire exemple, mais ils sont un entier parcelle de cinq et dix.
Et nous aussi avoir le problème avec soumission unité affectation.
Donc laisser moi fermer
que données tableau et je volonté ouvrir un autre un.
Là nous sont.
Maintenant, je fait quelques modifications
à que d'abord tableau et je décidé à sauvegarder quelques temps et pas faire toi s'asseoir à travers
et juste montre moi en cliquant sur Colonnes.
Avis sur ici dans le Colonnes zone, nous avoir ces deux symboles droite ici.
Un se cache Colonnes et le autre un exclut eux depuis le analyse.
Et si tu vas avis ce un particulier
un, et CO2, il était droite à propos ici dans le d'abord
données ensemble et c'est manquant.
Donc nous caché eux et étaient en allant à exclure eux depuis le analyse.
je aussi a fait deux des choses lequel c'est juste personnel à moi.
Nombre un, je déplacé notre cible variable.
Quoi nous vouloir à prédire est état septique
à le gauche, donc que quand je voir le données tableau, je peut juste analyse à travers le Lignes et
voir quelques des relations si il y a quelque chose je vouloir à voir.
Et ils aussi déplacé ce un sur parce que je savait ce
juste depuis tous, pour manque de un mieux terme,
général intuition que ce était en allant à être un important variable et c'est
USI, Los, lequel est intensif se soucier, unité longueur de rester.
Maintenant allons regarder à quelques autre des choses autour ici.
je vouloir à note un autre chose je exclu.
Où était il?
Droite ici. Toi ne peut pas voir il hôpital admission temps.
Et quoi que est, nous pense, est le temps entre ils étaient admis
à le hôpital et le temps ils étaient admis à le USI.
Et un parcelle de ceux Nombres sont négatif, mais il y a rien dans le Documentation
que raconte nous comment toi peut avoir un négatif temps.
Donc je exclu ceux aussi.
Et le autre Lignes que je exclu, comme le pont dans là droite au-dessus de il.
C'est le même accord avec ceux.
Il y a un parcelle de manquant données,
donc je juste exclu ceux.
Et allons voir,
est là rien autre je besoin à faire ici?
Non, c'est temps à faire le analyse.
Mais avant nous faire que, laisser moi dire toi quoi le dans l'ensemble plan est en allant à être.
Et que est après nous examiner le données
et faire le ménage il et préparation il, lequel nous avons déjà fait,
étaient en allant à regarder à le individuel unités.
Étaient en allant à regarder à est état septique,
dans autre mots, si ou pas le personnes développer état septique,
et étaient en allant à faire quelques base de données gestion.
Donc allons obtenir commencé.
Le d'abord chose Identifiant comme à faire
est aller en haut ici à les tables
et alors aller à Sous-ensemble, et nous obtenir le populaire en haut fenêtre depuis JMP.
Il dit créer un nouveau données tableau, et cetera, et cetera.
Donc laisser moi Cliquez sur sur que.
Et de cours, je vouloir à vérifier ce boîte ici que dit Sous-ensemble, Acheter.
Et Je vais Faire défiler vers le bas parce que nous savait là étaient deux unités et là était aussi,
dans effet, un troisième unité, lequel était ni l'un ni l'autre unité un ou unité deux.
Donc laisser moi juste Cliquez sur sur unité un,
et je vouloir à tirer dans tous le Lignes depuis que un.
Et Identifiant comme à garder un Acheter colonne juste comme
un sécurité vérifier, et tu vas trouver dehors pourquoi dans juste un minute ici.
Et nous pourrait garder le dialogue ouvrir.
Mais j'ai courir à travers ce analyse avant,
donc droite maintenant, avec un peu de chance je ne le fera pas faire un erreur.
Il ne le fera pas changement mon esprit.
Et il y aura être Non besoin à garder le dialogue boîte ouvrir.
Et
pour droite maintenant, Bien sauter le sortir tableau nom,
et je ne le faites pas vouloir à lien il à le original données tableau,
mais Je vais viens vers le bas ici à ce boîte et sauvegarder le scénario à le source tableau
et prendre un dernier regarder sur ce et tout regards d'accord.
Et Je vais Cliquez sur le d'accord.
Maintenant laisser moi séparé ces un petit peu.
Souviens-toi, nous avait unité un, unité deux,
et manquant, lequel était ni l'un ni l'autre unité un ou unité deux.
Et j'ai a obtenu trois données les tables ici.
Et à le les titres,
il dit unité un, JMP sonde.
Bien, allons juste regarder à que.
Il dit ici unité un.
Et si je Faire défiler sur,
il dit unité un et unité deux.
Et ce est le raison je gardé le Acheter Colonnes droite ici.
C'est tous manquant, papa.
Et nous faire défiler vers le bas un petit peu juste à double vérifier.
Et Ouais, il regards comme ils sont manquant.
Donc il dit unité un.
Donc quoi nous vouloir à faire est
réétiqueter que droite Cliquez sur, frapper, modifier, et nous peut changement que à manquant.
Et Je vais taper il dans et Bien frapper d'accord,
et nous maintenant savoir quoi que est.
Il dit unité un équivaut à
je mal orthographié il devrait être manquant,
mais Je vais partir il aller pour droite maintenant parce que nous ne peut pas analyser que parce que nous ne le faites pas
savoir où il est venu depuis ou plutôt, nous ne le faites pas vouloir à analyser il.
Donc Je vais juste fermer que dehors et je ne le faites pas vouloir à sauvegarder le changements.
Maintenant, ce un dit unité un équivaut à zéro.
Et Je vais viens sur ici et Ouais, bien sûr assez, il y a zéro dans unité un,
lequel moyens il fait pas appartenir à unité un.
Et sur ici il dit unité deux et il y a un dans le Colonnes.
Faire défiler vers le bas un petit peu juste à faire bien sûr.
Et Ouais, il dit unité deux.
D'accord, donc quoi Bien vouloir à faire est aller en haut
ici et nous peut Cliquez sur que et nous pourrait modifier un, modifier il.
Et maintenant je vouloir à changement que
et Bien faire que.
Et ici où il dit sous-ensemble scénario.
Nous peut aller en haut ici
et je vouloir à changement ce.
je peut modifier que et Je vais changement que à unité, aussi, mais il ne le fera pas faire il droite maintenant.
Et il dit droite ici, si nous vouloir à vérifier, étaient regarder à unité
et droite ici il dit garder par colonne un, unité un, et c'est
le colonne il est.
Donc Je vais juste Annuler dehors de que pour maintenant.
Et c'est le même avec ce données tableau sur ici.
Nous peut aller à source code, ou plutôt le source modifier.
Il dit garder par Colonnes un, Colonnes un,
et Bien Annuler dehors de que.
Et c'est il pour le unités pour droite maintenant.
Maintenant, quoi nous pourrait faire est aller en haut ici
et faire un autre
tableau plate-forme.
Nous avons a obtenu résumé et sous-ensemble et étagère nous pourrait Cliquez sur sur résumé,
et nous pourrait traîner
quoi nous vouloir à résumer dans ici et nous pourrait prendre notre statistiques,
si nous vouloir à compter dans le signifier, standard déviation, le moyen,
excuse moi et entier parcelle de autre truc, mais Bien sauter que pour maintenant
et laisser moi Annuler que dehors
et Je vais fermer ces deux les tables et je ne le fera pas sauvegarder eux parce que je avoir
un couple de les tables vers le bas ici où je déjà a fait ce.
Donc laisser moi prendre viens en haut ici et Je vais Sélectionner unité un
et unité deux et Je vais ouvrir eux.
Maintenant, si nous recherché à voir le différence dans les résultats, pour exemple,
entre unité un et unité deux, nous pourrait analyser les deux de ces statut ensembles
séparément, mais dans le intérêt de temps, nous volonté pas faire que.
Quoi nous volonté faire, nous combiner eux
et analyser eux ensemble.
Maintenant, allons montrer un autre fonctionnalité de JMP
que fait du le données manutention partie de notre emploi facile.
Et laisser moi aller en haut à les tables
et quoi nous vouloir à faire ici est enchaîner et le assistant fenêtre montre en haut.
Il dit combine Lignes depuis plusieurs données les tables.
Nous avoir un nombre de autre sélections nous
pourrait avoir fait à éviter nous ayant à écrire quelques SQL code, quelques SQL code.
Mais ici nous vouloir à enchaîner il.
Et unité un montré en haut sur haut et c'est bien.
Et quoi nous vouloir à faire est enchaîner unité deux.
Donc Je vais Cliquez sur sur que et Je vais Cliquez sur que et allons donner ce un nom.
Allons appel ce.
Comment à propos les deux
ce ou pas? Vérifier il.
Je vais juste vérifier il ici maintenant.
Et nous pourrait créer un source colonne et encore comme un vérifier juste à faire bien sûr
tout est procéder comme nous vouloir il à procéder.
Je vais créer le source colonne et je pourrait garder le dialogue boîte ouvrir.
C'est droite ici.
Mais je volonté fermer il pour maintenant depuis avec un peu de chance je n'a pas faire n'importe lequel erreurs.
Ne le fera pas avoir à aller dos
et Bien Cliquez sur le courir bouton
et allons voir. Il n'a pas viens en haut.
Laisser moi essayer que encore.
Laisser moi fermer que fenêtre.
Bien partir il comme que et allons voir quoi arrive.
Là nous aller.
Doit avoir graisse des doigts ce matin.
Et ce est un combiné données tableau et comme je mentionné, Identifiant comme à garder que ouvrir.
C'est notre source tableau.
Normalement quoi je faire est traîner que quelque part désactivé le bord de le tableau.
Mais pour droite maintenant, Bien partir il là et Bien juste faire défiler vers le bas un petit peu
et nous note que nous avoir unité un, unité un.
Là nous aller. Unité deux.
Donc que sert comme un vérifier.
Donc nous avoir que là.
Maintenant c'est temps enfin à commencer le analyse.
Nous peut faire un nombre de des choses ici.
D'abord de tous, nous note que la plupart de notre variables sont continu
sauf pour notre cible variable, lequel est binaire sur ou désactivé, Oui ou Non, et cetera.
Mais allons juste prendre un regarder à le distributions.
je toujours comme à indiquer ce dehors dans le analyse.
Ce est un de mon préféré caractéristiques à JMP.
Toi peut faire un rapide inspection droite ici
à voir si il y a rien bizarre et allons voir.
D'accord, faire défiler dos sur.
je ne le faites pas voir rien que pops dehors à moi.
Il regards comme unité un et unité deux.
Étaient droite dans là.
Un chose à note droite ici est état septique un il y a.
Il y a un parcelle moins Lignes où le patient est allé dans état septique.
Et allons voir, je pense il était à propos 7%.
Donc étaient regarder à 93 ici et 7% ici.
Donc laisser moi obtenir débarrasser de que.
C'est quoi je comme à faire.
Maintenant allons aller en haut à le analyser menu, et étaient en allant à faire utiliser de ce
joli beaucoup exclusivement depuis maintenant jusqu'à le fin de le présentation.
Donc Je suis en allant à aller vers le bas ici,
Je suis en allant à choisir multivarié méthodes
depuis le baisse vers le bas, et je obtenir un autre baisse vers le bas.
Et quoi Je suis en allant à faire, viens sur, est choisir multivarié.
Et ce fenêtre pops en haut et veut à savoir le pourquoi appel.
Par le chemin, ce est le raison pourquoi je comme
à mettre un autre raison je comme à mettre le cible variable sur sur le gauche.
C'est droite ici,
et nous peut populaire il dans le Oui colonne et nous ne le faites pas avoir à faire défiler et Chasse pour il.
Donc allons voir, nous avons a obtenu tout dans là.
Nous ne le faites pas vouloir unité un ou unité deux.
Quoi autre faire nous avoir?
Genre, âge?
Je vais dire toi quoi, allons
mettre eux tous dans là
et Cliquez sur mon appel
frapper. D'accord.
Et voici quoi nous obtenir.
Nous obtenir un corrélation matrice.
Maintenant allons prendre un petit plus proche regarder à ce.
C'est un petit déroutant parce que nous mettre un entier parcelle de variables dans.
Mais encore, c'est un de le avantages à JMP.
Toi peut populaire eux tous dans là et ne le faites pas avoir à écrire supplémentaire code pour il.
Donc nous avoir notre diagonale ici.
Notre matrice est reflété le long de le diagonale.
Donc c'est le même données haut et bas et quelques différent couleurs ici.
Un moyens un haut corrélation.
C'est statistiquement significatif, lequel est quoi nous attendre.
Le sang pression, pour exemple, devrait être corrélé assez Bien avec lui-même.
Mais nous aussi note que droite ici, droite sous il,
c'est corrélé avec quelque chose appelé Carte, lequel est signifier artériel pression.
Donc c'est signifier entre un systolique et un diastolique.
Donc que fait du sens.
Et nous avoir DBP, lequel est diastolique sang pression.
Donc que fait du sens.
Et il y a pas un entier parcelle nous peut voir ici.
Voici un autre corrélation.
D'accord.
C'est chignon pour le urée contenu.
Sang urée azote est quoi il des stands pour.
C'est le urée contenu de le sang,
lequel est un sous-produit de cellulaire physiologie.
Et que regards comme c'est corrélé
avec quelque chose sur ici, potassium, mais joli beaucoup c'est à propos il.
Voici un Héma critique, lequel regards comme c'est corrélé avec droite sur ici, le HGB.
Si nous lire sur,
tout le monde voir que carré ici?
Prendre un deuxième à regarder à il.
Et HCT est hémacrit, et HGB est hémoglobine.
Et hémoglobine est un direct mesure de hémacrit ou excuse moi, le hémoglobine.
Et le hémochret est le je croire c'est le volume fraction de rouge sang cellules.
Donc toi serait attendre eux à être corrélée.
Donc
pas un entier parcelle à voir ici dehors de que.
Peut comme Bien fermer que.
Suivant, étaient en allant à aller dos en haut à le analyser menu.
Étaient en allant à aller à analyser.
Et depuis le baisse vers le bas, étaient en allant à aller à dépistage.
Et encore, nous avoir un autre baisse vers le bas.
Et allons Flotter sur ce.
C'est appelé prédicteur dépistage.
Il écrans beaucoup prédictions pour leur capacité à prédire un résultat.
Donc nous vouloir à être capable à prédire
si ou pas un particulier patient est
en allant à développer état septique donc que il regards comme un bien choix.
Donc nous Cliquez sur il et ce est le fenêtre que nous obtenir.
Et encore, nous vouloir à savoir est état septique.
Un est Oui, zéro est Non.
Donc nous Cliquez sur que et étaient présenté
avec le gamme encore, le même gamme nous avait avant.
Et allons faire quoi nous a fait avant.
Commencer ici.
Étaient en allant à aller vers le bas ici à genre,
ignorer le unités encore, frapper le changement bouton,
Cliquez sur et nous sélectionner tous de eux et étaient en allant à frapper le X bouton.
Et il y a rien autre là pour nous à prendre note de.
N'a pas regarder comme rien autre à Cliquez sur.
Donc faire que. Bien Cliquez sur.
D'accord.
Et là nous aller.
Et JMP raconte nous que c'est faire un amorcer forêt.
Nous pourrait faire un entier présentation sur amorcer forêt, mais nous ne le faites pas avoir temps.
Dans fait, nous pourrait probablement faire deux ou trois ou quatre.
Et nous sont obtenir là.
C'est notation le résultats et nous juste avoir à attendez.
C'est prise un alors que pour quelques raison.
Et là nous sont.
Allons regarder à quoi nous avoir ici.
Nous avoir le contribution, lequel est le filet contribution, pas escaladé, pas escaladé
à le modèle.
je avoir à utiliser le mot encore portion
que contribue à le modèle.
Et toi peut pense de ce comme un poids
fraction ou si toi préférer, multiplier par 100 dans ton tête à faire il un pour cent.
Et si nous juste prendre un rapide regarder à que, nous voir toi à zéro, 61 et trois.
Donc étaient à zéro, 74, six.
Regards comme il prend nous en haut à zéro, huit ou 80%
explication.
Donc c'est quoi que est.
Donc tous ceux faire sens.
Maintenant allons regarder à que Iculos
avant, je a parlé à propos à l'exclusion que Bien intensif se soucier unité longueur de rester
que prédit quoi regards comme plus que le autres combiné, probablement.
Cependant,
si nous utiliser que, que serait être un petit peu de circulaire raisonnement.
Si personnes développer état septique, ils sont presque certainement en allant à fin en haut dans le USI.
Si ils sont vraiment malade, ils peut être à plus haut risque de développement état septique.
Donc ils sont en allant à fin en haut dans le USI.
Donc si ils sont dans leur USI, ils sont probablement joli malade à commencer avec.
Ils sont déjà développement état septique et ils sont en allant à être dans là pour un alors que.
Donc
allons aller en haut ici dans Exceller.
Que vraiment
n'a pas aide nous aussi beaucoup parce que c'est pas
quelque chose nous peut mesure comme sang pression.
je signifier, ils sont déjà dans là ou ils sont pas dans là.
Donc allons exilé à que et Bien aller en haut ici à analyser
dos vers le bas à dépistage,
prédicteur, dépistage.
Frapper est état septique pour le Oui réponse.
Et allons partir que un dehors.
Allons partir le USI Los dehors et Bien faire tout exactement le même comme avant.
Frapper, changement, genre, sélectionner tout.
Frapper le X bouton.
Rien autre pour nous à faire là.
Il n'a pas regarder comme Frapper.
D'accord.
Et Bien juste attendez pour un petit alors que.
Encore,
regards comme c'est en cours d'exécution un petit peu plus rapide ce temps.
Et ici nous aller.
Maintenant nous avait le USI Los complètement dehors
de le image et nous voir quelque chose autre ici.
Le Chignon sang urée azote regards comme c'est dans le en cours d'exécution pour un significatif
prédicteur après que température, lequel fait du sens.
Si toi développer état septique, toi avoir un infection.
Donc tu es probablement en allant à avoir un température.
Créatinine est un sous-produit de muscle panne.
Donc que fait du sens.
Et souviens-toi, nous a fait notre recherche avant
nous commencé le analyse et après que les respirations, que faire sens.
Peu profond, rapide respiration, hémoglobine contenu, Héma, critique.
D'accord, ils sont très corrélé sang pression.
Et ce GB je n'a pas indiquer dehors avant, mais c'est blanc sang cellule compter.
Donc que fait du sens aussi.
Maintenant nous avoir un décision à faire.
Ce est évidemment
le la plupart éminent ne le faites pas vouloir à dire important.
Étaient pas bien sûr que encore, mais c'est le la plupart éminent.
Après que vient température et créatinine.
Et alors il y a un grand baisse
dans le classements et le importance de le classements dans le portion ici.
Donc nous avoir un décision à faire.
Donc
allons commencer en haut là avec le sang urée azote et allons aller vers le bas.
Allons tirer dans comme beaucoup comme nous peut parce que JMP est en allant à faire ce,
tous le répétitif Tâches,
tous le calculs, facile pour nous par prise eux loin depuis nous.
Donc Changement Cliquez sur.
Allons aller vers le bas à systolique sang pression.
C'est probablement en allant à jouer un rôle
parce que si toi avoir état septique, toi tendre à avoir très faible sang pression.
Dangereux.
Et nous avoir quelques autre des mesures vers le bas ici, mais Bien juste sauter ceux.
Par le chemin, ces deux sont en allant à être corrélée.
Ce un droite ici est le partiel pression de le carbone dioxyde
dans le sang et ce est le carbonate contenu de le sang.
Donc ceux sont en allant à être en rapport.
Donc il n'a pas regarder comme il y a rien autre de importance.
Et JMP met dans un pratique lien là.
Il dit copie choisi.
Donc allons faire que.
je copié le choisi et Je vais juste partir
que ouvrir pour droite maintenant et Bien aller en haut ici à analyser une fois encore.
Et quoi nous vouloir à faire maintenant est ajuster le modèle.
Il dit convient un linéaire régression.
Donc allons aller là.
Et depuis nous copié sélection
dans le précédent fenêtre, JMP rappelé que pour nous.
Et quoi nous vouloir à faire est Cliquez sur le ajouter bouton
et épouser comme eux à construction le modèle effets.
Que moyens nous vouloir à utiliser eux comme un la modélisation variable.
Et quoi autre nous avoir ici.
Avis ce supérieur droite main coin nous avoir quelque chose appelé personnalité.
Donc se concentrer sur que droite main coin pour juste le suivant 30 secondes ou donc.
Et Je vais aller sur ici et frapper son état septique et Bien mettre que dans le vin.
Je vais regarder à le supérieur droite main coin personnalité.
je Cliquez sur le Oui et je obtenir un choix ici.
je obtenir quelques les choix dans le baisse vers le bas menu
et je obtenir un accent fenêtre et Je vais Cliquez sur le baisse vers le bas Triangle ici
et je avoir un entier parcelle de les choix ici et nous ne le fera pas aller sur eux droite maintenant.
Mais probablement quoi je vouloir est un généralisé linéaire modèle.
Et si je Flotter sur il, laisser moi essayer que encore.
Il donne nous un populaire en haut fenêtre.
Il dit convient un généralisé modèle, et essayer il une fois encore.
Et je obtenir à sélectionner le distribution
et le lien et tous que trier de chose, lequel Je vais aller sur dans un couple de secondes
ici, et je obtenir un autre baisse vers le bas ici un lien fonction.
Donc allons commencer avec distribution.
Et
souviens-toi, nous étendu que haut colonne et nous a obtenu notre distributions.
Nous a pris un regarder à il n'a pas regarder comme
il y a rien bizarre là, à moins sur un macro échelle.
Donc allons juste prendre normale.
Et je vouloir logique
pour le lien fonction
parce que nous avons a obtenu un binaire variable que étaient en essayant à prédire.
Et allons voir,
prendre un plus proche regarder.
Rien autre gauche pour moi à faire.
Il n'a pas regarder comme.
Donc Je vais frapper le courir bouton
et ici nous aller.
Voici notre généralisé linéaire modèle ajuster, et il donne nous un résumé en haut.
Ici quoi nous regardé à.
Nous a obtenu un Kaï carré.
je ne le fera pas aller sur que dans n'importe lequel super détail, mais allons faire défiler vers le bas un petit peu plus,
couper que désactivé.
Ici nous avoir un effet résumé.
Et juste par le chemin, si nous Cliquez sur sur ces Triangles,
nous peut cacher eux ou faire eux apparaître encore.
Donc en fonction, dépendemment sur quoi nous vouloir à présent,
Je vais juste partir eux tous ouvrir pour droite maintenant.
Et quoi nous avoir en haut ici est le source.
Et là il est.
Sanglant réinrogène.
Le chignon est en haut là très haut encore, suivi par température, la créatinine,
blanc sang cellule contenu, cœur taux, et quelques sang pression des mesures.
Et tous ce fait du sens depuis quoi nous savoir
à propos état septique et enregistrer valeur est contribution.
Et sur ici nous avoir P valeur et nous voir que ils sont tous très très significatif
en haut à droite à propos ici, le blanc sang cellule contenu.
Et nous voir un bleu doubler ici.
Et quoi que est le enregistrer valeur de deux.
Et le raison nous prendre le enregistrer valeur
est parce que épouser comme à être capable à Biche des choses sur le graphique.
Donc nous mettre il sur un enregistrer compétence et que juste fait du il Plus facile.
Sinon le vaporisateur bar en haut ici serait être désactivé le bord de mon écran.
Et ce bleu doubler ici est
un importance niveau
parce que c'est le enregistrer valeur
et zéro un importance niveau est enregistrer de négatif deux.
Excuse moi, est le valeur de zéro deux, lequel est enregistrer de deux.
Obtenir débarrasser de le négatif signe.
Et c'est quoi ce bleu doubler est.
Donc ces sont tous significatif en haut à HEURE.
Et si nous viens vers le bas ici,
nous avoir le carré résultats et nous voir quelques importance les niveaux ici, aussi.
Et essentiellement, étaient regarder à le respiration,
le chignon et le créatinine et aussi le température.
Ils sont tous très presque oublié le blanc sang cellule contenu vers le bas ici.
Et Je suis en cours d'exécution dehors de temps, donc je ne le fera pas expliquer un entier parcelle à propos que.
Mais si nous faire défiler vers le bas un petit peu plus, nous peut obtenir un estimation
pour notre prédit variables ici.
Ce est un estimation de le exposant et il donne nous plus statistique données sur que.
Et Je suis départ à courir dehors de temps.
Donc laisser moi juste minimiser ceux les fenêtres
et Bien obtenir débarrasser de tous le points forts et allons résumer
quoi nous avait ici.
Ici est notre original, Très nettoyé et réorganisé données tableau.
Nous vouloir à prédire état septique, lequel est binaire.
Et nous gouverné dehors le lentille de rester dans le USI unité que est droite ici Parce que
il n'a pas aide nous et il était gentil de circulaire logique.
Et nous avons a obtenu notre variables dans trois séparé groupes en haut ici.
Nous commencer désactivé avec le clinique et alors nous viens sur ici et nous avait tous
notre sang essais et alors nous avait le démographique données et nous avait deux unités
et nous exclu tous 25 ou 30% de le données Parce que
le données n'était pas attribué à soit unité et nous ne le faites pas savoir où il est venu depuis.
Donc nous a obtenu débarrasser de que et alors nous sous-ensemble tout.
Souviens-toi, nous a obtenu à Bien, en fait, nous a obtenu trois séparé sous-ensembles Parce que
le troisième sous-ensemble était le manquant données unité unité être dans citations.
Et nous est allé depuis là et nous est allé
à le multivarié à regarder pour quelques corrélations.
Alors nous est allé à le analyser dépistage, prédicteur dépistage,
et nous a obtenu quoi nous
figuré était en allant à être notre la plupart précieux prédicteurs à prédire état septique.
Et enfin nous est allé à ajuster modèle et laisser moi
réitérer sur que.
Nous est allé en haut à analyser
ajuster modèle
et nous cliqué que et nous a obtenu ce fenêtre
et nous abandonné tout dans là sauf pour quoi nous recherché à exclure.
Et nous mettre état septique droite ici dans ce oui variable.
Et souviens-toi, ce est le zone que nous avait
à se concentrer sur en haut ici dans le supérieur droite main coin.
Nous avait le personnalité et un couple
de autre sélections à faire, et nous choisi depuis que.
Et nous a obtenu notre résultats, lequel je
est allé sur à propos un minute il y a, et que est le fin de le présentation.
je espoir tout le monde jouit même appris un petit quelque chose depuis il.
Remercier toi pour en train de regarder, écoute, et donnant il ton attention.
