Buona mattina. Buona pomeriggio.
Buona serata, tutti.
Il mio nome è Stan Saranovič,
e io sono il principale analista a Cruciale Connessione, LLC.
e io sono situato in Jeffersonville, Indiana, Giusto attraverso il fiume
da Louisville, Kentucky, Unito stati di America.
e oggi sono andando a parlare di sepsi
predizioni da clinico dati usando JMP Pro 16.
Ma quasi tutti di che cosa io sono andando a fare
qui volere essere a disposizione in il standard versione di JMP.
Adesso andiamo parlare di sepsi per un minuto.
a cominciare spento, sepsi è un vita minaccioso condizione quale si verifica quando il del corpo
risposta a infezione cause fazzoletto di carta danno e causa organo fallimento o Anche Morte.
Nel fatto, sepsi costi Unito stati
Ospedale di più di qualunque Altro Salute condizione.
Così Se noi potevo prevedere sepsi e rilevare esso presto, noi potevo Ottimizzare il risultato
di critico cura pazienti e anche inferiore il costo di Salute cura.
Così erano andando a Guarda a un dati impostare
oggi, e questo è un effettivo dati impostare di clinico dati.
Esso era raccolto da Due ospedali
in Boston, Massachusetts, la zona in il Unito Stati.
e questi Due dati tavoli erano pubblicato come un concorso su Kaggle di un Cardiologia
gruppo, e il risultati erano infine pubblicato in il Cardiologia Rivista.
Adesso, là erano tre unità coinvolti
in questo studia, e in questo contesto, io avere il dati per che cosa bene chiamata unità
uno e unità Due, quale è dati da Due terapia intensiva intensivo cura unità.
Il Terzo gruppo di dati era non fatto pubblicamente a disposizione e era tenuto Indietro
per il concorso, e è ancora non pubblicamente a disposizione.
Così che cosa bene fare adesso è esaminare il dati e vedere Se noi potere prevedere
sepsi e che cosa variabili noi dovrebbe essere a seguire a evitare sepsi, quale,
di corso, potere essere un vita minaccioso condizione.
Adesso io avere un dati impostare in davanti di me,
e questo era scaricato da il Kaggle posto e importato in JMP.
e andiamo prendere un più vicini Guarda a esso.
Solitamente io piace a JMP Giusto in a il dati analisi,
ma in questo particolare Astuccio, quello è non andando a essere un Buona idea.
e dopo noi Guarda terminato il dati, lo farai vedere perché.
Primo di tutti, andiamo Guarda terminato a il sinistra
di il JMP dati tavolo, e noi avere il colonne finestra.
io preferire a fare un quantità di il lavoro da qui
e qui noi vedere un numero di variabili.
Così andiamo cominciare insieme a cuore Vota
Giusto qui.
Quello è andando a essere un importante predittore, probabilmente, ma noi non sapere Quello.
e noi avere il riposo di il predittori terminato qui.
e là sono in realtà 40 di loro.
Bene, no, 38, Se tu non contano il unità, Due saturazione, et cetera.
e noi potevo andare attraverso il elenco Giusto qui temperatura.
Ma che cosa lo farai Avviso e per questo, sono andando a avere a scorrere
è Quello il primo sei o otto colonne sono appena clinico dati.
Noi avere sistolico sangue pressione.
Noi avere respirazioni diastolico sangue pressione.
e come noi andare attraverso nostro dati tavolo, noi vedere alcuni laboratorio dati.
Erano parlando di glucosio e lattato
livelli, magnesio, fosfato, potassio, bilirubina, et cetera, et cetera.
e finalmente, noi avere un impostare di colonne,
quale io indovinare noi potevo chiamata esso demografico dati.
Noi avere il età Giusto qui, Genere, e che cosa unità essi appartenere a.
Adesso, mentre erano su unità, andiamo prendere un Guarda qui.
Noi avere unità uno e unità Due.
e noi sapere da facendo nostro sfondo
ricerca e noi tutti fare sfondo ricerca.
Destra prima noi cominciare il analisi,
noi sapere Quello uno è un Cardiologia unità e il Altro uno è un chirurgia unità.
Così Se Loro sono in unità Due, noi avere un uno standard la pratica,
e Se Loro sono in unità uno, quale Loro sono non, noi avere un zero.
Anche standard la pratica.
Ma Avviso qualche cosa altro qui.
Noi avere un quantità di righe dove là è no unità.
Adesso, noi non sapere
dove Quello dati è venuto da, non unità Due.
e il sfondo Quello era pubblicato su il cavo posto racconta noi Quello il Terzo
unità è andando a essere tenuto Indietro a punto il modello.
Così esso non lo era fatto pubblico.
Così noi non sapere dove Quello dati è venuto da.
e Malato discutere Quello in ulteriore dettaglio in un poco po.
Adesso andiamo scorrere Indietro terminato e Guarda a alcuni Altro cose di questo dati tavolo.
Noi avere un totale quantità di mancante dati e alcuni di loro andiamo prendere un Guarda a alcuni
di il colonne qui, e noi potere appena scorrere fuori uso.
Qui il billerobin diretto.
C'è uno noi avevo a andare fuori uso 63 righe prima noi fondare uno impostare di dati.
Ecco altro uno a riga 113.
Così c'è non un totale quantità di dati in là.
Come un questione di fatto, Quello colonna è solo
3% popolato, e c'è un totale quantità di Altro colonne
Quello sono popolato a un simile Vota.
Quella era il peggio esempio, ma Loro sono un totale quantità di cinque e dieci.
e noi anche avere il problema insieme a sottomissione unità Incarico.
Così permettere me chiudere
Quello dati tavolo e io volere aprire altro uno.
Là noi sono.
Adesso, io fatto alcuni modifiche
a Quello primo tavolo e io deciso a Salva alcuni volta e non Fare tu sedersi attraverso
e appena guarda me cliccando su colonne.
Avviso terminato qui in il colonne la zona, noi avere questi Due simboli Giusto qui.
Uno nasconde colonne e il Altro uno esclude loro da il analisi.
e Se lo farai Avviso questo uno particolare
uno, et CO2, esso era Giusto di qui in il primo
dati impostare e è mancante.
Così noi nascosto loro e erano andando a escludere loro da il analisi.
io anche fatto Due cose quale è appena personale a me.
Numero uno, io mosso nostro obbiettivo variabile.
Che cosa noi volere a prevedere è sepsi
a il sinistra, così Quello quando io Visualizza il dati tavolo, io potere appena scansione attraverso il righe e
vedere alcuni relazioni Se c'è qualche cosa io volere a vedere.
e essi anche mosso questo uno terminato perché io conosceva questo
appena da tutti, per la mancanza di un meglio termine,
generale intuizione Quello questo era andando a essere un importante variabile e quello è
terapia intensiva, Los, quale è intensivo cura, unità lunghezza di stare.
Adesso andiamo Guarda a alcuni Altro cose intorno a qui.
io volere a Nota uno Altro cosa io escluso.
Dove era esso?
Destra qui. Voi non posso vedere esso Ospedale ammissione volta.
e che cosa Quello è, noi pensare, è il volta tra essi erano ammesso
a il Ospedale e il volta essi erano ammesso a il terapia intensiva.
e un quantità di quelli numeri sono negativo, ma c'è niente in il documentazione
Quello racconta noi come tu potere avere un negativo volta.
Così io escluso quelli anche.
e il Altro righe Quello io escluso, piace il ponte in là Giusto sopra esso.
È il stesso affare insieme a quelli.
C'è un quantità di mancante dati,
così io appena escluso quelli.
e andiamo vedere,
è là nulla altro io bisogno a fare qui?
No, è volta a fare il analisi.
Ma prima noi fare Quello, permettere me raccontare tu che cosa il globale Piano è andando a essere.
e Quello è dopo noi esaminare il dati
e pulire esso e prep esso, quale noi abbiamo già fatto,
erano andando a Guarda a il individuale unità.
Erano andando a Guarda a è sepsi,
in Altro parole, se o non il le persone sviluppare sepsi,
e erano andando a fare alcuni Banca dati gestione.
Così andiamo ottenere iniziato.
Il primo cosa ID piace a fare
è andare su qui a Tabelle
e poi andare a sottoinsieme, e noi ottenere il pop su finestra da JMP.
Esso dice creare un nuovo dati tavolo, et cetera, et cetera.
Così permettere me clic su Quello.
e di corso, io volere a dai un'occhiata questo scatola qui Quello dice sottoinsieme, Acquistare.
e Malato Scorrere fuori uso perché noi conosceva là erano Due unità e là era anche,
in effetto, un Terzo unità, quale era nessuno dei due unità uno o unità Due.
Così permettere me appena clic su unità uno,
e io volere a tiro in tutti il righe da Quello uno.
e ID piace a mantenere un Acquistare colonna appena come
un sicurezza dai un'occhiata, e lo farai trovare fuori perché in appena un minuto qui.
e noi potevo mantenere il dialogo aprire.
Ma Io ho correre attraverso questo analisi prima,
così Giusto adesso, fiduciosamente io non lo farà Fare un sbaglio.
Esso non lo farà Cambia mio mente.
e ci sarà essere no bisogno a mantenere il dialogo scatola aprire.
e
per Giusto adesso, bene Salta il produzione tavolo nome,
e io non volere a collegamento esso a il originale dati tavolo,
ma Malato venire fuori uso qui a questo scatola e Salva il sceneggiatura a il fonte tavolo
e prendere uno Ultimo Guarda terminato questo e Tutto quanto sembra Va bene.
e Malato clic il Va bene.
Adesso permettere me separato questi un poco po.
Ricordare, noi avevo unità uno, unità Due,
e mancante, quale era nessuno dei due unità uno o unità Due.
e Io ho avuto tre dati tavoli qui.
e a il titoli,
esso dice unità uno, JMP sonda.
Bene, andiamo appena Guarda a Quello.
Esso dice qui unità uno.
e Se io Scorrere terminato,
esso dice unità uno e unità Due.
e questo è il Motivo io tenuto il Acquistare colonne Giusto qui.
È tutti mancante, papà.
e noi scorrere fuori uso un poco po appena a Doppio dai un'occhiata.
e Sì, esso sembra piace Loro sono mancante.
Così esso dice unità uno.
Così che cosa noi volere a fare è
rietichettare Quello Giusto clic, colpo, modificare, e noi potere Cambia Quello a mancante.
e Malato genere esso in e bene colpo Va bene,
e noi adesso sapere che cosa Quello è.
Esso dice unità uno è uguale a
io digitato male esso dovrebbe essere mancante,
ma Malato partire esso andare per Giusto adesso perché noi non posso analizzare Quello perché noi non
sapere dove esso è venuto da o piuttosto, noi non volere a analizzare esso.
Così Malato appena chiudere Quello fuori e io non volere a Salva il i cambiamenti.
Adesso, questo uno dice unità uno è uguale a zero.
e Malato venire terminato qui e Sì, Sicuro abbastanza, c'è zero in unità uno,
quale significa esso fa non appartenere a unità uno.
e terminato qui esso dice unità Due e c'è uno in il colonne.
Scorrere fuori uso un poco po appena a Fare sicuro.
e Sì, esso dice unità Due.
Bene, così che cosa bene volere a fare è andare su
qui e noi potere clic Quello e noi potevo modificare uno, modificare esso.
e adesso io volere a Cambia Quello
e bene fare Quello.
e qui dove esso dice sottoinsieme sceneggiatura.
Noi potere andare su qui
e io volere a Cambia questo.
io potere modificare Quello e Malato Cambia Quello a unità, anche, ma esso non lo farà fare esso Giusto adesso.
e esso dice Giusto qui, Se noi volere a dai un'occhiata, erano analizzare, cercare, guardare a unità
e Giusto qui esso dice mantenere di colonna uno, unità uno, e quello è
il colonna esso è.
Così Malato appena Annulla fuori di Quello per adesso.
e è il stesso insieme a questo dati tavolo terminato qui.
Noi potere andare a fonte codice, o piuttosto il fonte modificare.
Esso dice mantenere di colonne uno, colonne uno,
e bene Annulla fuori di Quello.
e quello è esso per il unità per Giusto adesso.
Adesso, che cosa noi potevo fare è andare su qui
e fare altro
tavolo piattaforma.
Noi abbiamo avuto sommario e sottoinsieme e cosa no noi potevo clic su sommario,
e noi potevo trascinare
che cosa noi volere a riassumere in qui e noi potevo scegliere nostro statistiche,
se noi volere a contano in il significare, standard deviazione, il medio,
scusa me e totale quantità di Altro roba, ma bene Salta Quello per adesso
e permettere me Annulla Quello fuori
e Malato chiudere questi Due tavoli e io non lo farà Salva loro perché io avere
un coppia di tavoli fuori uso qui dove io già fatto questo.
Così permettere me prendere venire su qui e Malato Selezionare unità uno
e unità Due e Malato aprire loro.
Adesso, Se noi ricercato a vedere il differenza in risultati, per esempio,
tra unità uno e unità Due, noi potevo analizzare entrambi di questi stato imposta
separatamente, ma in il interesse di volta, noi volere non fare Quello.
Che cosa noi volere fare, noi combinare loro
e analizzare loro insieme.
Adesso, andiamo mostrare altro caratteristica di JMP
Quello fare il dati gestione parte di nostro lavoro facile.
e permettere me andare su a tavoli
e che cosa noi volere a fare qui è concatenare e il aiutante finestra Spettacoli su.
Esso dice combina righe da parecchi dati tavoli.
Noi avere un numero di Altro selezioni noi
potevo avere fatto a evitare noi avendo a scrivere alcuni SQL codice, alcuni SQL codice.
Ma qui noi volere a concatenare esso.
e unità uno mostrato su su superiore e quello è Buona.
e che cosa noi volere a fare è concatenare unità Due.
Così Malato clic su Quello e Malato clic Quello e andiamo dare questo un nome.
Andiamo chiamata questo.
Come di entrambi
questo o non? Dai un'occhiata esso.
Malato appena dai un'occhiata esso qui adesso.
e noi potevo creare un fonte colonna e ancora come un dai un'occhiata appena a Fare Sicuro
Tutto quanto è procedendo piace noi volere esso a procedere.
Malato creare il fonte colonna e io potevo mantenere il dialogo scatola aprire.
Quello è Giusto qui.
Ma io volere chiudere esso per adesso da fiduciosamente io no Fare qualunque errori.
Non lo farà avere a andare Indietro
e bene clic il correre pulsante
e andiamo vedere. Esso no venire su.
Permettere me Tentativo Quello ancora.
Permettere me chiudere Quello finestra.
Bene partire esso piace Quello e andiamo vedere che cosa accade.
Là noi andare.
dovere avere Grasso dita questo mattina.
e questo è un combinato dati tavolo e come io menzionato, ID piace a mantenere Quello aprire.
È nostro fonte tavolo.
Normalmente che cosa io fare è trascinare Quello in qualche luogo spento il bordo di il tavolo.
Ma per Giusto adesso, bene partire esso là e bene appena scorrere fuori uso un poco po
e noi Nota Quello noi avere unità uno, unità uno.
Là noi andare. Unità Due.
Così Quello servi come un dai un'occhiata.
Così noi avere Quello là.
Adesso è volta finalmente a cominciare il analisi.
Noi potere fare un numero di cose qui.
Primo di tutti, noi Nota Quello più di nostro variabili sono continuo
tranne per nostro obbiettivo variabile, quale è binario su o spento, sì o no, et cetera.
Ma andiamo appena prendere un Guarda a il distribuzioni.
io sempre piace a punto questo fuori in il analisi.
Questo è uno di mio preferito caratteristiche a JMP.
Voi potere fare un Presto ispezione Giusto qui
a vedere Se c'è nulla strano e andiamo vedere.
Bene, scorrere Indietro terminato.
io non vedere nulla Quello schiocca fuori a me.
Esso sembra piace unità uno e unità Due.
Erano Giusto in là.
Uno cosa a Nota Giusto qui è sepsi uno c'è.
C'è un quantità meno righe dove il paziente andato in sepsi.
e andiamo vedere, io pensare esso era di 7%.
Così erano analizzare, cercare, guardare a 93 qui e 7% qui.
Così permettere me ottenere sbarazzarsi di Quello.
Quello è che cosa io piace a fare.
Adesso andiamo andare su a il analizzare menù, e erano andando a Fare utilizzo di questo
bella molto esclusivamente da adesso fino a quando il fine di il presentazione.
Così sono andando a andare fuori uso qui,
sono andando a scegliere multivariato metodi
da il far cadere fuori uso, e io ottenere altro far cadere fuori uso.
e che cosa sono andando a fare, venire su, è scegliere multivariato.
e questo finestra schiocca su e vuole a sapere il perché chiamata.
Di il strada, questo è il Motivo perché io piace
a mettere altro Motivo io piace a mettere il obbiettivo variabile terminato su il sinistra.
È Giusto qui,
e noi potere pop esso in il Y colonna e noi non avere a scorrere e Caccia per esso.
Così andiamo vedere, noi abbiamo avuto Tutto quanto in là.
Noi non volere unità uno o unità Due.
Che cosa altro fare noi avere?
Genere, età?
Malato raccontare tu che cosa, andiamo
mettere loro tutti in là
e clic mio chiamata
colpo. Bene.
e ecco che cosa noi ottenere.
Noi ottenere un correlazione matrice.
Adesso andiamo prendere un poco più vicini Guarda a questo.
È un poco confuso perché noi mettere un totale quantità di variabili in.
Ma ancora, quello è uno di il vantaggi a JMP.
Voi potere pop loro tutti in là e non avere a scrivere extra codice per esso.
Così noi avere nostro diagonale qui.
I nostri matrice è riflessa lungo il diagonale.
Così è il stesso dati superiore e parte inferiore e alcuni diverso colori qui.
Uno significa un alto correlazione.
È statisticamente significativo, quale è che cosa noi aspettare.
Il sangue pressione, per esempio, dovrebbe essere correlato abbastanza bene insieme a si.
Ma noi anche Nota Quello Giusto qui, Giusto sotto esso,
è correlato insieme a qualche cosa chiamata Carta geografica, quale è significare arterioso pressione.
Così quello è significare tra un sistolico e un diastolico.
Così Quello fare senso.
e noi avere DBP, quale è diastolico sangue pressione.
Così Quello fare senso.
e c'è non un totale quantità noi potere vedere qui.
Ecco altro correlazione.
Bene.
Quello è panino per il urea contenuto.
Sangue urea azoto è che cosa esso sta per.
Quello è il urea contenuto di il sangue,
quale è un sottoprodotto di cellulare fisiologia.
e Quello sembra piace è correlato
insieme a qualche cosa terminato qui, potassio, ma bella molto quello è di esso.
Ecco un Ema critico, quale sembra piace è correlato insieme a Giusto terminato qui, il HGB.
Se noi leggere terminato,
tutti vedere Quello quadrato qui?
Prendere un secondo a Guarda a esso.
e HCT è emacrito, e HGB è emoglobina.
e emoglobina è un diretto misurare di emacrito o scusa me, il emoglobina.
e il emocromo è il io credere è il volume frazione di rosso sangue cellule.
Così tu volevo aspettare loro a essere correlato.
Così
non un totale quantità a vedere qui fuori da di Quello.
Maggio come bene chiudere Quello.
Prossimo, erano andando a andare Indietro su a il analizzare menù.
Erano andando a andare a analizzare.
e da il far cadere fuori uso, erano andando a andare a selezione.
e ancora, noi avere altro far cadere fuori uso.
e andiamo Passa il mouse terminato questo.
È chiamata predittore selezione.
Esso schermi molti predizioni per loro capacità a prevedere un risultato.
Così noi volere a essere capace a prevedere
se o non un particolare paziente è
andando a sviluppare sepsi così Quello esso sembra piace un Buona scelta.
Così noi clic esso e questo è il finestra Quello noi ottenere.
e ancora, noi volere a sapere è sepsi.
Uno è sì, zero è no.
Così noi clic Quello e erano presentata
insieme a il allineare ancora, il stesso allineare noi avevo prima.
e andiamo fare che cosa noi fatto prima.
Cominciare qui.
Erano andando a andare fuori uso qui a Genere,
ignorando il unità ancora, colpo il spostare pulsante,
clic e noi Selezionare tutti di loro e erano andando a colpo il X pulsante.
e c'è niente altro là per noi a prendere Nota di.
Non lo fa Guarda piace nulla altro a clic.
Così fare Quello. Bene clic.
Bene.
e là noi andare.
e JMP racconta noi Quello è facendo un bootstrap foresta.
Noi potevo fare un totale presentazione su bootstrap foresta, ma noi non avere volta.
Nel fatto, noi potevo probabilmente fare Due o tre o quattro.
e noi sono ottenere là.
È segnare il risultati e noi appena avere a aspettare.
È prendendo un mentre per alcuni Motivo.
e là noi sono.
Andiamo Guarda a che cosa noi avere qui.
Noi avere il contributo, quale è il netto contributo, non scalato, non scalato
a il modello.
io avere a utilizzo il parola ancora porzione
Quello contribuisce a il modello.
e tu potere pensare di questo come un peso
frazione o Se tu preferire, moltiplicare di 100 in il tuo testa a Fare esso un per cento.
e Se noi appena prendere un Presto Guarda a Quello, noi vedere tu a zero, 61 e tre.
Così erano a zero, 74, sei.
Sembra piace esso prende noi su a zero, otto o 80%
spiegazione.
Così quello è che cosa Quello è.
Così tutti quelli Fare senso.
Adesso andiamo Guarda a Quello Iculos
prima, io parlato di escluso Quello bene intensivo cura unità lunghezza di stare
Quello prevede che cosa sembra piace di più di il altri combinato, probabilmente.
Tuttavia,
Se noi utilizzo Quello, Quello volevo essere un poco po di circolare ragionamento.
Se le persone sviluppare sepsi, Loro sono quasi di certo andando a fine su in il terapia intensiva.
Se essi sono veramente malato, essi Maggio essere a più alto rischio di sviluppando sepsi.
Così essi sono andando a fine su in il terapia intensiva.
Così Se Loro sono in loro terapia intensiva, Loro sono probabilmente bella malato a inizio insieme a.
Loro sono già sviluppando sepsi e Loro sono andando a essere in là per un mentre.
Così
andiamo andare su qui in Eccellere.
Quella veramente
non lo fa aiuto noi anche molto perché è non
qualche cosa noi potere misurare piace sangue pressione.
io significare, Loro sono già in là o Loro sono non in là.
Così andiamo esilio a Quello e bene andare su qui a analizzare
Indietro fuori uso a selezione,
predittore, selezione.
Colpo è sepsi per il Y risposta.
e andiamo partire Quello uno fuori.
Andiamo partire il terapia intensiva Los fuori e bene fare Tutto quanto Esattamente il stesso come prima.
Colpo, spostare, Genere, Selezionare Tutto quanto.
Colpo il X pulsante.
Niente altro per noi a fare là.
Esso non lo fa Guarda piace Colpo.
Bene.
e bene appena aspettare per un poco mentre.
Ancora,
sembra piace è in esecuzione un poco po Più veloce questo volta.
e qui noi andare.
Adesso noi avevo il terapia intensiva Los completamente fuori
di il foto e noi vedere qualche cosa altro qui.
Il Panino sangue urea azoto sembra piace è in il in esecuzione per un significativo
predittore dopo Quello temperatura, quale fare senso.
Se tu sviluppare sepsi, tu avere un infezione.
Così sei probabilmente andando a avere un temperatura.
Creatinina è un sottoprodotto di muscolo guasto.
Così Quello fare senso.
e ricordare, noi fatto nostro ricerca prima
noi iniziato il analisi e dopo Quello respirazioni, Quello Fare senso.
Poco profondo, rapido respirazione, emoglobina contenuto, Ema, critico.
Bene, Loro sono altamente correlato sangue pressione.
e questo GBC io no punto fuori prima, ma quello è bianco sangue cellula contano.
Così Quello fare senso anche.
Adesso noi avere un decisione a Fare.
Questo è ovviamente
il più prominente non volere a dire importante.
Erano non Sicuro Quello ancora, ma è il più prominente.
Dopo Quello arriva temperatura e creatinina.
e poi c'è un grande far cadere
in il classifiche e il importanza di il classifiche in il porzione qui.
Così noi avere un decisione a Fare.
Così
andiamo cominciare su là insieme a il sangue urea azoto e andiamo andare fuori uso.
Andiamo tiro in come molto come noi potere perché JMP è andando a Fare questo,
tutti il ripetitivo compiti,
tutti il calcoli, facile per noi di prendendo loro lontano da noi.
Così Spostare clic.
Andiamo andare fuori uso a sistolico sangue pressione.
Quello è probabilmente andando a giocare a un ruolo
perché Se tu avere sepsi, tu tendere a avere molto basso sangue pressione.
Pericoloso.
e noi avere alcuni Altro misurazioni fuori uso qui, ma bene appena Salta quelli.
Di il strada, questi Due sono andando a essere correlato.
Questo uno Giusto qui è il parziale pressione di il carbonio biossido
in il sangue e questo è il carbonato contenuto di il sangue.
Così quelli sono andando a essere imparentato.
Così esso non lo fa Guarda piace c'è nulla altro di importanza.
e JMP mette in un maneggevole collegamento là.
Esso dice copia selezionato.
Così andiamo fare Quello.
io copiato il selezionato e Malato appena partire
Quello aprire per Giusto adesso e bene andare su qui a analizzare una volta ancora.
e che cosa noi volere a fare adesso è adatto il modello.
Esso dice si adatta un lineare regressione.
Così andiamo andare là.
e da noi copiato selezione
in il precedente finestra, JMP ricordato Quello per noi.
e che cosa noi volere a fare è clic il Inserisci pulsante
e lo faremmo piace loro a costruire il modello effetti.
Quella significa noi volere a utilizzo loro come un modellazione variabile.
e che cosa altro noi avere qui.
Avviso questo superiore Giusto mano angolo noi avere qualche cosa chiamata personalità.
Così messa a fuoco su Quello Giusto mano angolo per appena il prossimo 30 secondi o così.
e Malato andare terminato qui e colpo la sua sepsi e bene mettere Quello in il vino.
Malato Guarda a il superiore Giusto mano angolo personalità.
io clic il Y e io ottenere un scelta qui.
io ottenere alcuni scelte in il far cadere fuori uso menù
e io ottenere un enfasi finestra e Malato clic il far cadere fuori uso triangolo qui
e io avere un totale quantità di scelte qui e noi non lo farà andare terminato loro Giusto adesso.
Ma probabilmente che cosa io volere è un generalizzato lineare modello.
e Se io Passa il mouse terminato esso, permettere me Tentativo Quello ancora.
Esso dà noi un pop su finestra.
Esso dice si adatta un generalizzato modello, e Tentativo esso una volta ancora.
e io ottenere a Selezionare il distribuzione
e il collegamento e tutti Quello ordinare di cosa, quale Malato andare terminato in un coppia di secondi
qui, e io ottenere altro far cadere fuori uso qui un collegamento funzione.
Così andiamo cominciare insieme a distribuzione.
e
ricordare, noi allargato Quello superiore colonna e noi avuto nostro distribuzioni.
Noi ha preso un Guarda a esso no Guarda piace
c'è nulla strano là, a meno su un macro scala.
Così andiamo appena scegliere normale.
e io volere logica
per il collegamento funzione
perché noi abbiamo avuto un binario variabile Quello erano provando a prevedere.
e andiamo vedere,
prendere un più vicini Guarda.
Niente altro sinistra per me a fare.
Esso non lo fa Guarda piace.
Così Malato colpo il correre pulsante
e qui noi andare.
Ecco nostro generalizzato lineare modello adatto, e esso dà noi un sommario su.
Qui che cosa noi guardato a.
Noi avuto un Kai quadrato.
io non lo farà andare terminato Quello in qualunque grande dettaglio, ma andiamo scorrere fuori uso un poco po di più,
taglio Quello spento.
Qui noi avere un effetto sommario.
e appena di il strada, Se noi clic su questi triangoli,
noi potere nascondere loro o Fare loro apparire ancora.
Così dipendente su che cosa noi volere a regalo,
Malato appena partire loro tutti aprire per Giusto adesso.
e che cosa noi avere su qui è il fonte.
e là esso è.
Sanguinoso reinrogeno.
Il panino è su là molto alto ancora, seguito di temp, creatinina,
bianco sangue cellula contenuto, cuore Vota, e alcuni sangue pressione misurazioni.
e tutti questo fare senso da che cosa noi sapere
di sepsi e tronco d'albero di valore è contributo.
e terminato qui noi avere P valore e noi vedere Quello Loro sono tutti molto altamente significativo
su a Giusto di qui, il bianco sangue cellula contenuto.
e noi vedere un blu linea qui.
e che cosa Quello è il tronco d'albero di valore di Due.
e il Motivo noi prendere il tronco d'albero di valore
è perché lo faremmo piace a essere capace a Dai cose su il grafico.
Così noi mettere esso su un tronco d'albero abilità e Quello appena fare esso Più facile.
Altrimenti il spray sbarra su qui volevo essere spento il bordo di mio schermo.
e questo blu linea qui è
un significato livello
perché è il tronco d'albero di valore
e zero uno significato livello è tronco d'albero di negativo Due.
Scusa me, è il valore di zero Due, quale è tronco d'albero di Due.
Ottenere sbarazzarsi di il negativo cartello.
e quello è che cosa questo blu linea è.
Così questi sono tutti significativo su a risorse umane.
e Se noi venire fuori uso qui,
noi avere il quadrato risultati e noi vedere alcuni significato livelli qui, anche.
e fondamentalmente, erano analizzare, cercare, guardare a il respirazione,
il panino e il creatinina e anche il temperatura.
Loro sono tutti altamente quasi dimenticato il bianco sangue cellula contenuto fuori uso qui.
e sono in esecuzione fuori di volta, così io non lo farà spiegare un totale quantità di Quello.
Ma Se noi scorrere fuori uso un poco po di più, noi potere ottenere un stima
per nostro previsto variabili qui.
Questo è un stima di il esponente e esso dà noi di più statistico dati su Quello.
e sono di partenza a correre fuori di volta.
Così permettere me appena minimizzare quelli finestre
e bene ottenere sbarazzarsi di tutti il mette in risalto e andiamo ricapitolare
che cosa noi avevo qui.
Qui è nostro originale, Altamente pulito e riorganizzato dati tavolo.
Noi volere a prevedere sepsi, quale è binario.
e noi governato fuori il lente di stare in il terapia intensiva unità Quello è Giusto qui Perché
esso no aiuto noi e esso era tipo di circolare logica.
e noi abbiamo avuto nostro variabili in tre separato gruppi su qui.
Noi cominciare spento insieme a il clinico e poi noi venire terminato qui e noi avevo tutti
nostro sangue prove e poi noi avevo il demografico dati e noi avevo Due unità
e noi escluso tutti 25 o 30% di il dati Perché
il dati non lo era assegnato a o unità e noi non sapere dove esso è venuto da.
Così noi avuto sbarazzarsi di Quello e poi noi sottoinsieme Tutto quanto.
Ricordare, noi avuto a bene, in realtà, noi avuto tre separato sottoinsiemi Perché
il Terzo sottoinsieme era il mancante dati unità unità essendo in citazioni.
e noi andato da là e noi andato
a il multivariato a Guarda per alcuni correlazioni.
Quindi noi andato a il analizzare selezione, predittore selezione,
e noi avuto che cosa noi
figurato era andando a essere nostro più prezioso predittori a prevedere sepsi.
e finalmente noi andato a adatto modello e permettere me
ribadire su Quello.
Noi andato su a analizzare
adatto modello
e noi cliccato Quello e noi avuto questo finestra
e noi scaricati Tutto quanto in là tranne per che cosa noi ricercato a escludere.
e noi mettere sepsi Giusto qui in questo y variabile.
e ricordare, questo è il la zona Quello noi avevo
a messa a fuoco su su qui in il superiore Giusto mano angolo.
Noi avevo il personalità e un coppia
di Altro selezioni a Fare, e noi selezionato da Quello.
e noi avuto nostro risultati, quale io
andato terminato di un minuto fa, e Quello è il fine di il presentazione.
io speranza tutti gode Anche imparato un poco qualche cosa da esso.
Grazie tu per Guardando, ascoltando, e dando esso il tuo Attenzione.
