Bien mañana. Bien tarde.
Bien noche, todos.
Mi nombre es estan Saranovich,
y I soy el principal analista en Crucial Conexión, LLC.
Y I soy situado en jeffersonville, Indiana, bien al otro lado de el río
de luisville, Kentucky, Unido Estados de America.
Y hoy Soy yendo a hablar acerca de septicemia
predicciones de clínico datos usando JMP Pro dieciséis.
Pero casi todo de qué I soy yendo a hacer
aquí voluntad ser disponible en el estándar versión de JMP.
Ahora vamos hablar acerca de septicemia para a minuto.
A comenzar apagado, septicemia es a vida amenazante condición cual ocurre cuando el del cuerpo
respuesta a infección causas tejido daño y causa Organo falla o incluso muerte.
En hecho, septicemia costos Unido Estados
hospital más que cualquier otro salud condición.
Entonces si nosotros podría predecir septicemia y detectar él temprano, nosotros podría mejorar el resultado
de crítico cuidado pacientes y también más bajo el costo de salud cuidado.
Entonces eran yendo a mirar en a datos colocar
hoy, y este es un actual datos colocar de clínico datos.
Él era recogido de dos hospitales
en Bostón, Massachusetts, área en el Unido Estados.
Y estos dos datos mesas eran publicado como a concurso en Kaggle por a Cardiología
grupo, y el resultados eran eventualmente publicado en el Cardiología Diario.
Ahora, allá eran tres unidades involucrado
en este estudiar, y en este contexto, I tener el datos para qué Bueno llamar unidad
uno y unidad dos, cual es datos de dos UCI intensivo cuidado unidades.
El tercero grupo de datos era no hecho en público disponible y era sostuvo atrás
para el concurso, y es aún no en público disponible.
Entonces qué Bueno hacer ahora es examinar el datos y ver si nosotros poder predecir
septicemia y qué variables nosotros debería ser siguiente a evitar septicemia, cual,
de curso, poder ser a vida amenazante condición.
Ahora I tener a datos colocar en frente de a mí,
y este era descargado de el Kaggle sitio y importado en JMP.
Y vamos llevar a cerca mirar en él.
Generalmente I como a JMP bien en a el datos análisis,
pero en este particular caso, eso es no yendo a ser a bien idea.
Y después nosotros mirar encima el datos, tu lo harás ver por qué.
Primero de todo, vamos mirar encima en el izquierda
de el JMP datos mesa, y nosotros tener el columnas ventana.
I preferir a hacer a lote de el trabajar de aquí
y aquí nosotros ver a número de variables.
Entonces vamos comenzar con corazón tasa
bien aquí.
Eso es yendo a ser un importante vaticinador, probablemente, pero nosotros no saber eso.
Y nosotros tener el descansar de el predictores encima aquí.
Y allá son de hecho 40 de a ellos.
Bien, No, 38, si tú no contar el unidades, dos saturación, y etcétera.
Y nosotros podría ir a través de el lista bien aquí temperatura.
Pero qué tu lo harás aviso y para este, Soy yendo a tener a Desplazarse
es eso el primero seis o ocho columnas son justo clínico datos.
Nosotros tener sistólica sangre presión.
Nosotros tener respiraciones diastólica sangre presión.
Y como nosotros ir al otro lado de nuestro datos mesa, nosotros ver alguno laboratorio datos.
Eran hablando acerca de glucosa y lactato
niveles, magnesio, fosfato, potasio, bilirrubina, y etcétera, y etcétera.
Y finalmente, nosotros tener a colocar de columnas,
cual I adivinar nosotros podría llamar él demográfico datos.
Nosotros tener el edad bien aquí, género, y qué unidad ellos pertenecer a.
Ahora, mientras eran en unidades, vamos llevar a mirar aquí.
Nosotros tener unidad uno y unidad dos.
Y nosotros saber de haciendo nuestro fondo
investigación y nosotros todo hacer fondo investigación.
Bien antes nosotros comenzar el análisis,
nosotros saber eso uno es a Cardiología unidad y el otro uno es a cirugía unidad.
Entonces si ellos son en unidad dos, nosotros tener a uno estándar práctica,
y si ellos son en unidad uno, cual ellos son no, nosotros tener a cero.
También estándar práctica.
Pero aviso algo demás aquí.
Nosotros tener a lote de filas dónde allá es No unidad.
Ahora, nosotros no saber
dónde eso datos vino de, no unidad dos.
Y el fondo eso era publicado en el cable sitio dice a nosotros eso el tercero
unidad es yendo a ser sostuvo atrás a puntaje el modelo.
Entonces él no fue hecho público.
Entonces nosotros no saber dónde eso datos vino de.
Y Enfermo conversar eso en más detalle en a pequeño poco.
Ahora vamos Desplazarse atrás encima y mirar en alguno otro cosas acerca de este datos mesa.
Nosotros tener a entero lote de desaparecido datos y alguno de a ellos vamos llevar a mirar en alguno
de el columnas aquí, y nosotros poder justo Desplazarse abajo.
Aquí el billerobin directo.
hay uno nosotros tenía a ir abajo 63 filas antes nosotros encontró uno colocar de datos.
Aquí está otro uno en fila 113.
Entonces hay no a entero lote de datos en allá.
Como a asunto de hecho, eso columna es solo
3% poblado, y hay a entero lote de otro columnas
eso son poblado en a similar tasa.
Eso era el el peor ejemplo, pero ellos son a entero lote de cinco y diez.
Y nosotros también tener el problema con envío unidad asignación.
Entonces dejar a mí cerca
eso datos mesa y I voluntad abierto otro uno.
Allá nosotros son.
Ahora, I hecho alguno modificaciones
a eso primero mesa y I decidido a ahorrar alguno tiempo y no hacer tú sentarse a través de
y justo mirar a mí haciendo clic en columnas.
Aviso encima aquí en el columnas área, nosotros tener estos dos simbolos bien aquí.
Uno se esconde columnas y el otro uno excluye a ellos de el análisis.
Y si tu lo harás aviso este uno particular
uno, y CO2, él era bien acerca de aquí en el primero
datos colocar y es desaparecido.
Entonces nosotros escondido a ellos y eran yendo a excluir a ellos de el análisis.
I también hizo dos cosas cual es justo personal a a mí.
Número uno, I movido nuestro objetivo variable.
Qué nosotros desear a predecir es septicemia
a el izquierda, entonces eso cuando I vista el datos mesa, I poder justo escanear al otro lado de el filas y
ver alguno relaciones si hay algo I desear a ver.
Y ellos también movido este uno encima porque I sabía este
justo de todo, para falta de a mejor término,
general intuición eso este era yendo a ser un importante variable y eso es
UCI, los, cual es intensivo cuidado, unidad longitud de permanecer.
Ahora vamos mirar en alguno otro cosas alrededor aquí.
I desear a nota uno otro cosa I excluido.
Dónde era ¿él?
Bien aquí. Tú no poder ver él hospital admisión tiempo.
Y qué eso es, nosotros pensar, es el tiempo entre ellos eran aceptado
a el hospital y el tiempo ellos eran aceptado a el UCI.
Y a lote de aquellos números son negativo, pero hay nada en el documentación
eso dice a nosotros cómo tú poder tener a negativo tiempo.
Entonces I excluido aquellos también.
Y el otro filas eso I excluido, como el puente en allá bien arriba él.
Es el mismo trato con aquellos.
hay a lote de desaparecido datos,
entonces I justo excluido aquellos.
Y vamos ver,
es allá cualquier cosa demás I necesidad a hacer ¿aquí?
No, es tiempo a hacer el análisis.
Pero antes nosotros hacer eso, dejar a mí decir tú qué el en general plan es yendo a ser.
Y eso es después nosotros examinar el datos
y limpio él y deberes él, cual hemos ya hecho,
eran yendo a mirar en el individual unidades.
Eran yendo a mirar en es septicemia,
en otro palabras, si o no el gente desarrollar septicemia,
y eran yendo a hacer alguno base de datos gestión.
Entonces vamos conseguir comenzó.
El primero cosa Identificación como a hacer
es ir arriba aquí a Mesas
y entonces ir a Subconjunto, y nosotros conseguir el estallido arriba ventana de JMP.
Él dice crear a nuevo datos mesa, y etcétera, y etcétera.
Entonces dejar a mí hacer clic en eso.
Y de curso, I desear a controlar este caja aquí eso dice Subconjunto, Comprar.
Y Enfermo Desplazarse abajo porque nosotros sabía allá eran dos unidades y allá era también,
en efecto, a tercero unidad, cual era ni unidad uno o unidad dos.
Entonces dejar a mí justo hacer clic en unidad uno,
y I desear a jalar en todo el filas de eso uno.
Y Identificación como a mantener a Comprar columna justo como
a seguridad controlar, y tu lo harás encontrar afuera por qué en justo a minuto aquí.
Y nosotros podría mantener el diálogo abierto.
Pero He correr a través de este análisis antes,
entonces bien ahora, con un poco de suerte I no hacer a error.
Él no cambiar mi mente.
Y habrá ser No necesidad a mantener el diálogo caja abierto.
Y
para bien ahora, Bueno saltar el producción mesa nombre,
y I no desear a enlace él a el original datos mesa,
pero Enfermo venir abajo aquí a este caja y ahorrar el guion a el fuente mesa
y llevar uno último mirar encima este y todo aspecto bueno.
Y Enfermo hacer clic el bueno.
Ahora dejar a mí separado estos a pequeño poco.
Recordar, nosotros tenía unidad uno, unidad dos,
y desaparecido, cual era ni unidad uno o unidad dos.
Y He consiguió tres datos mesas aquí.
Y en el títulos,
él dice unidad uno, JMP Investigacion.
Bien, vamos justo mirar en eso.
Él dice aquí unidad uno.
Y si I Desplazarse encima,
él dice unidad uno y unidad dos.
Y este es el razón I conservó el Comprar columnas bien aquí.
Es todo desaparecido, papá.
Y nosotros Desplazarse abajo a pequeño poco justo a doble controlar.
Y sí, él aspecto como ellos son desaparecido.
Entonces él dice unidad uno.
Entonces qué nosotros desear a hacer es
reetiquetar eso bien hacer clic, golpear, editar, y nosotros poder cambiar eso a desaparecido.
Y Enfermo tipo él en y Bueno golpear bueno,
y nosotros ahora saber qué eso es.
Él dice unidad uno es igual
I mal escrito él debería ser desaparecido,
pero Enfermo dejar él ir para bien ahora porque nosotros no poder analizar eso porque nosotros no
saber dónde él vino de o bastante, nosotros no desear a analizar él.
Entonces Enfermo justo cerca eso afuera y I no desear a ahorrar el cambios.
Ahora, este uno dice unidad uno es igual cero.
Y Enfermo venir encima aquí y sí, seguro suficiente, hay cero en unidad uno,
cual medio él hace no pertenecer a unidad uno.
Y encima aquí él dice unidad dos y hay uno en el columnas.
Desplazarse abajo a pequeño poco justo a hacer seguro.
Y sí, él dice unidad dos.
Bueno, entonces qué Bueno desear a hacer es ir arriba
aquí y nosotros poder hacer clic eso y nosotros podría editar uno, editar él.
Y ahora I desear a cambiar eso
y Bueno hacer eso.
Y aquí dónde él dice subconjunto guion.
Nosotros poder ir arriba aquí
y I desear a cambiar este.
I poder editar eso y Enfermo cambiar eso a unidad, también, pero él no hacer él bien ahora.
Y él dice bien aquí, si nosotros desear a controlar, eran mirando en unidad
y bien aquí él dice mantener por columna uno, unidad uno, y eso es
el columna él es.
Entonces Enfermo justo Cancelar afuera de eso para ahora.
Y es el mismo con este datos mesa encima aquí.
Nosotros poder ir a fuente código, o bastante el fuente editar.
Él dice mantener por columnas uno, columnas uno,
y Bueno Cancelar afuera de eso.
Y eso es él para el unidades para bien ahora.
Ahora, qué nosotros podría hacer es ir arriba aquí
y hacer otro
mesa plataforma.
hemos consiguió resumen y subconjunto y cualquier cosa nosotros podría hacer clic en resumen,
y nosotros podría arrastrar
qué nosotros desear a resumir en aquí y nosotros podría elegir nuestro Estadísticas,
si nosotros desear a contar en el significar, estándar desviación, el medio,
disculpar a mí y entero lote de otro cosa, pero Bueno saltar eso para ahora
y dejar a mí Cancelar eso afuera
y Enfermo cerca estos dos mesas y I no ahorrar a ellos porque I tener
a pareja de mesas abajo aquí dónde I ya hizo este.
Entonces dejar a mí llevar venir arriba aquí y Enfermo Seleccionar unidad uno
y unidad dos y Enfermo abierto a ellos.
Ahora, si nosotros buscado a ver el diferencia en resultados, para ejemplo,
entre unidad uno y unidad dos, nosotros podría analizar ambos de estos estado conjuntos
por separado, pero en el interés de tiempo, nosotros voluntad no hacer eso.
Qué nosotros voluntad hacer, nosotros combinar a ellos
y analizar a ellos juntos.
Ahora, vamos espectáculo otro característica de JMP
eso marcas el datos manejo parte de nuestro trabajo fácil.
Y dejar a mí ir arriba a mesas
y qué nosotros desear a hacer aquí es concatenar y el ayudante ventana muestra arriba.
Él dice combina filas de varios datos mesas.
Nosotros tener a número de otro trozos escogidos nosotros
podría tener hecho a evitar a nosotros teniendo a escribir alguno SQL código, alguno SQL código.
Pero aquí nosotros desear a concatenar él.
Y unidad uno presentado arriba en arriba y eso es bien.
Y qué nosotros desear a hacer es concatenar unidad dos.
Entonces Enfermo hacer clic en eso y Enfermo hacer clic eso y vamos dar este a nombre.
vamos llamar este.
Cómo acerca de ambos
este o ¿no? Controlar él.
Enfermo justo controlar él aquí ahora.
Y nosotros podría crear a fuente columna y de nuevo como a controlar justo a hacer seguro
todo es proceder como nosotros desear él a proceder.
Enfermo crear el fuente columna y I podría mantener el diálogo caja abierto.
Eso es bien aquí.
Pero I voluntad cerca él para ahora desde con un poco de suerte I no hacer cualquier errores.
No tener a ir atrás
y Bueno hacer clic el correr botón
y vamos ver. Él no venir arriba.
Dejar a mí intentar eso de nuevo.
Dejar a mí cerca eso ventana.
Bien dejar él como eso y vamos ver qué sucede.
Allá nosotros ir.
Debe tener gordo dedos este mañana.
Y este es a conjunto datos mesa y como I mencionado, Identificación como a mantener eso abierto.
Es nuestro fuente mesa.
Normalmente qué I hacer es arrastrar eso en algún lugar apagado el borde de el mesa.
Pero para bien ahora, Bueno dejar él allá y Bueno justo Desplazarse abajo a pequeño poco
y nosotros nota eso nosotros tener unidad uno, unidad uno.
Allá nosotros ir. Unidad dos.
Entonces eso sirve como a controlar.
Entonces nosotros tener eso allá.
Ahora es tiempo finalmente a comenzar el análisis.
Nosotros poder hacer a número de cosas aquí.
Primero de todo, nosotros nota eso mayoría de nuestro variables son continuo
excepto para nuestro objetivo variable, cual es binario en o apagado, Sí o No, y etcétera.
Pero vamos justo llevar a mirar en el distribuciones.
I siempre como a punto este afuera en el análisis.
Este es uno de mi favorito características a JMP.
Tú poder hacer a rápido inspección bien aquí
a ver si hay cualquier cosa extraño y vamos ver.
Bueno, Desplazarse atrás encima.
I no ver cualquier cosa eso estallido afuera en a mí.
Él aspecto como unidad uno y unidad dos.
Eran bien en allá.
Uno cosa a nota bien aquí es septicemia uno hay.
hay a lote menos filas dónde el paciente fue en septicemia.
Y vamos ver, I pensar él era acerca de 7%.
Entonces eran mirando en 93 aquí y 7% aquí.
Entonces dejar a mí conseguir deshacerse de eso.
Eso es qué I como a hacer.
Ahora vamos ir arriba a el analizar menú, y eran yendo a hacer usar de este
bonito mucho exclusivamente de ahora hasta el fin de el presentación.
Entonces Soy yendo a ir abajo aquí,
Soy yendo a elegir multivariado métodos
de el gota abajo, y I conseguir otro gota abajo.
Y qué Soy yendo a hacer, venir en, es elegir multivariado.
Y este ventana estallido arriba y quiere a saber el por qué llamar.
Por el forma, este es el razón por qué I como
a poner otro razón I como a poner el objetivo variable encima en el izquierda.
Es bien aquí,
y nosotros poder estallido él en el Y columna y nosotros no tener a Desplazarse y Caza para él.
Entonces vamos ver, hemos consiguió todo en allá.
Nosotros no desear unidad uno o unidad dos.
Qué demás hacer nosotros ¿tener?
Género, ¿edad?
Enfermo decir tú qué, vamos
poner a ellos todo en allá
y hacer clic mi llamar
golpear. Bueno.
Y aquí está qué nosotros conseguir.
Nosotros conseguir a correlación matriz.
Ahora vamos llevar a pequeño cerca mirar en este.
Es a pequeño confuso porque nosotros poner a entero lote de variables en.
Pero de nuevo, eso es uno de el ventajas a JMP.
Tú poder estallido a ellos todo en allá y no tener a escribir extra código para él.
Entonces nosotros tener nuestro diagonal aquí.
Nuestro matriz es reflejado a lo largo de el diagonal.
Entonces es el mismo datos arriba y abajo y alguno diferente colores aquí.
Uno medio a alto correlación.
Es estadísticamente significativo, cual es qué nosotros esperar.
El sangre presión, para ejemplo, debería ser correlacionado equitativamente Bueno con sí mismo.
Pero nosotros también nota eso bien aquí, bien bajo él,
es correlacionado con algo llamado Mapa, cual es significar arterial presión.
Entonces eso es significar entre a sistólica y a diastólica.
Entonces eso marcas sentido.
Y nosotros tener PAD, cual es diastólica sangre presión.
Entonces eso marcas sentido.
Y hay no a entero lote nosotros poder ver aquí.
Aquí está otro correlación.
Bueno.
Eso es bollo para el urea contenido.
Sangre urea nitrógeno es qué él se encuentra para.
Eso es el urea contenido de el sangre,
cual es a subproducto de celular fisiología.
Y eso aspecto como es correlacionado
con algo encima aquí, potasio, pero bonito mucho eso es acerca de él.
Aquí está a hema crítico, cual aspecto como es correlacionado con bien encima aquí, el HGB.
Si nosotros leer encima,
todos ver eso cuadrado ¿aquí?
Llevar a segundo a mirar en él.
Y HCT es hemacrita, y HGB es hemoglobina.
Y hemoglobina es a directo medida de hemacrita o disculpar a mí, el hemoglobina.
Y el hemocreta es el I creer es el volumen fracción de rojo sangre células.
Entonces tú haría esperar a ellos a ser correlacionado.
Entonces
no a entero lote a ver aquí afuera de eso.
Puede como Bueno cerca eso.
Próximo, eran yendo a ir atrás arriba a el analizar menú.
Eran yendo a ir a analizar.
Y de el gota abajo, eran yendo a ir a poner en pantalla.
Y de nuevo, nosotros tener otro gota abajo.
Y vamos Flotar encima este.
Es llamado vaticinador poner en pantalla.
Él pantallas muchos predicciones para su capacidad a predecir un resultado.
Entonces nosotros desear a ser capaz a predecir
si o no a particular paciente es
yendo a desarrollar septicemia entonces eso él aspecto como a bien elección.
Entonces nosotros hacer clic él y este es el ventana eso nosotros conseguir.
Y de nuevo, nosotros desear a saber es septicemia.
Uno es Sí, cero es No.
Entonces nosotros hacer clic eso y eran presentado
con el rango de nuevo, el mismo rango nosotros tenía antes.
Y vamos hacer qué nosotros hizo antes.
Comenzar aquí.
Eran yendo a ir abajo aquí a género,
postergación el unidades de nuevo, golpear el cambio botón,
hacer clic y nosotros seleccionar todo de a ellos y eran yendo a golpear el X botón.
Y hay nada demás allá para a nosotros a llevar nota de.
No mirar como cualquier cosa demás a hacer clic.
Entonces hacer eso. Bien hacer clic.
Bueno.
Y allá nosotros ir.
Y JMP dice a nosotros eso es haciendo a oreja bosque.
Nosotros podría hacer a entero presentación en oreja bosque, pero nosotros no tener tiempo.
En hecho, nosotros podría probablemente hacer dos o tres o cuatro.
Y nosotros son conseguir allá.
Es puntuación el resultados y nosotros justo tener a esperar.
Es tomando a mientras para alguno razón.
Y allá nosotros son.
vamos mirar en qué nosotros tener aquí.
Nosotros tener el contribución, cual es el neto contribución, no escamoso, no escamoso
a el modelo.
I tener a usar el palabra de nuevo parte
eso contribuye a el modelo.
Y tú poder pensar de este como a peso
fracción o si tú preferir, multiplicar por 100 en su cabeza a hacer él a por ciento.
Y si nosotros justo llevar a rápido mirar en eso, nosotros ver tú en cero, 61 y tres.
Entonces eran en cero, 74, seis.
Aspecto como él acepta a nosotros arriba a cero, ocho o 80%
explicación.
Entonces eso es qué eso es.
Entonces todo aquellos hacer sentido.
Ahora vamos mirar en eso Ículos
antes, I habló acerca de Excluyendo eso Bueno intensivo cuidado unidad longitud de permanecer
eso predice qué aspecto como más que el otros conjunto, probablemente.
Sin embargo,
si nosotros usar eso, eso haría ser a pequeño poco de circular razonamiento.
Si gente desarrollar septicemia, ellos son casi ciertamente yendo a fin arriba en el UCI.
Si ellos son en realidad enfermo, ellos puede ser en más alto riesgo de desarrollando septicemia.
Entonces ellos son yendo a fin arriba en el UCI.
Entonces si ellos son en su UCI, ellos son probablemente bonito enfermo a comenzar con.
Ellos son ya desarrollando septicemia y ellos son yendo a ser en allá para a mientras.
Entonces
vamos ir arriba aquí en Sobresalir.
Eso en realidad
no ayuda a nosotros también mucho porque es no
algo nosotros poder medida como sangre presión.
I significar, ellos son ya en allá o ellos son no en allá.
Entonces vamos exilio a eso y Bueno ir arriba aquí a analizar
atrás abajo a poner en pantalla,
vaticinador, poner en pantalla.
Golpear es septicemia para el Y respuesta.
Y vamos dejar eso uno afuera.
vamos dejar el UCI Los afuera y Bueno hacer todo exactamente el mismo como antes.
Golpear, cambio, género, seleccionar todo.
Golpear el X botón.
Nada demás para a nosotros a hacer allá.
Él no mirar como Golpear.
Bueno.
Y Bueno justo esperar para a pequeño mientras.
De nuevo,
aspecto como es correr a pequeño poco más rápido este tiempo.
Y aquí nosotros ir.
Ahora nosotros tenía el UCI Los completamente afuera
de el imagen y nosotros ver algo demás aquí.
El Bollo sangre urea nitrógeno aspecto como es en el correr para a significativo
vaticinador después eso temperatura, cual marcas sentido.
Si tú desarrollar septicemia, tú tener un infección.
Entonces estás probablemente yendo a tener a temperatura.
creatinina es a subproducto de músculo descomponer.
Entonces eso marcas sentido.
Y recordar, nosotros hizo nuestro investigación antes
nosotros comenzó el análisis y después eso respiraciones, eso hacer sentido.
Poco profundo, rápido respiración, hemoglobina contenido, hema, crítico.
Bueno, ellos son altamente correlacionado sangre presión.
Y este WBC I no punto afuera antes, pero eso es blanco sangre celúla contar.
Entonces eso marcas sentido también.
Ahora nosotros tener a decisión a hacer.
Este es obviamente
el mayoría prominente no desear a decir importante.
Eran no seguro eso todavía, pero es el mayoría prominente.
Después eso llega temperatura y creatinina.
Y entonces hay a grande gota
en el clasificaciones y el importancia de el clasificaciones en el parte aquí.
Entonces nosotros tener a decisión a hacer.
Entonces
vamos comenzar arriba allá con el sangre urea nitrógeno y vamos ir abajo.
vamos jalar en como mucho como nosotros poder porque JMP es yendo a hacer este,
todo el repetitivo tareas,
todo el cálculos, fácil para a nosotros por tomando a ellos lejos de a nosotros.
Entonces Cambio hacer clic.
vamos ir abajo a sistólica sangre presión.
Eso es probablemente yendo a jugar a role
porque si tú tener septicemia, tú tender a tener muy bajo sangre presión.
Peligroso.
Y nosotros tener alguno otro mediciones abajo aquí, pero Bueno justo saltar aquellos.
Por el forma, estos dos son yendo a ser correlacionado.
Este uno bien aquí es el parcial presión de el carbón dióxido
en el sangre y este es el carbonato contenido de el sangre.
Entonces aquellos son yendo a ser relacionado.
Entonces él no mirar como hay cualquier cosa demás de importancia.
Y JMP pone en a práctico enlace allá.
Él dice Copiar seleccionado.
Entonces vamos hacer eso.
I copiado el seleccionado y Enfermo justo dejar
eso abierto para bien ahora y Bueno ir arriba aquí a analizar una vez de nuevo.
Y qué nosotros desear a hacer ahora es adaptar el modelo.
Él dice encaja a lineal regresión.
Entonces vamos ir allá.
Y desde nosotros copiado selección
en el anterior ventana, JMP recordado eso para a nosotros.
Y qué nosotros desear a hacer es hacer clic el agregar botón
y casarse como a ellos a construir el modelo efectos.
Eso medio nosotros desear a usar a ellos como a modelado variable.
Y qué demás nosotros tener aquí.
Aviso este superior bien mano esquina nosotros tener algo llamado personalidad.
Entonces enfocar en eso bien mano esquina para justo el próximo 30 segundos o entonces.
Y Enfermo ir encima aquí y golpear su septicemia y Bueno poner eso en el vino.
Enfermo mirar en el superior bien mano esquina personalidad.
I hacer clic el Y y I conseguir a elección aquí.
I conseguir alguno opciones en el gota abajo menú
y I conseguir un énfasis ventana y Enfermo hacer clic el gota abajo triángulo aquí
y I tener a entero lote de opciones aquí y nosotros no ir encima a ellos bien ahora.
Pero probablemente qué I desear es a generalizado lineal modelo.
Y si I Flotar encima él, dejar a mí intentar eso de nuevo.
Él da a nosotros a estallido arriba ventana.
Él dice encaja a generalizado modelo, y intentar él una vez de nuevo.
Y I conseguir a seleccionar el distribución
y el enlace y todo eso clasificar de cosa, cual Enfermo ir encima en a pareja de segundos
aquí, y I conseguir otro gota abajo aquí a enlace función.
Entonces vamos comenzar con distribución.
Y
recordar, nosotros expandido eso arriba columna y nosotros consiguió nuestro distribuciones.
Nosotros tomó a mirar en él no mirar como
hay cualquier cosa extraño allá, en el menos en a macro escala.
Entonces vamos justo elegir normal.
Y I desear lógica
para el enlace función
porque hemos consiguió a binario variable eso eran intentando a predecir.
Y vamos ver,
llevar a cerca mirar.
Nada demás izquierda para a mí a hacer.
Él no mirar como.
Entonces Enfermo golpear el correr botón
y aquí nosotros ir.
Aquí está nuestro generalizado lineal modelo adaptar, y él da a nosotros a resumen arriba.
Aquí qué nosotros miró en.
Nosotros consiguió a Kai cuadrado.
I no ir encima eso en cualquier excelente detalle, pero vamos Desplazarse abajo a pequeño poco más,
cortar eso apagado.
Aquí nosotros tener un efecto resumen.
Y justo por el forma, si nosotros hacer clic en estos triangulos,
nosotros poder esconder a ellos o hacer a ellos aparecer de nuevo.
Entonces dependiente en qué nosotros desear a presente,
Enfermo justo dejar a ellos todo abierto para bien ahora.
Y qué nosotros tener arriba aquí es el fuente.
Y allá él es.
Sangriento reinrógeno.
El bollo es arriba allá muy alto de nuevo, seguido por temperatura, creatinina,
blanco sangre celúla contenido, corazón tasa, y alguno sangre presión mediciones.
Y todo este marcas sentido de qué nosotros saber
acerca de septicemia y registro valer es contribución.
Y encima aquí nosotros tener PAG valor y nosotros ver eso ellos son todo muy altamente significativo
arriba a bien acerca de aquí, el blanco sangre celúla contenido.
Y nosotros ver a azul línea aquí.
Y qué eso es el registro valer de dos.
Y el razón nosotros llevar el registro valer
es porque casarse como a ser capaz a Gama cosas en el grafico.
Entonces nosotros poner él en a registro habilidad y eso justo marcas él más fácil.
De lo contrario el rociar bar arriba aquí haría ser apagado el borde de mi pantalla.
Y este azul línea aquí es
a significado nivel
porque es el registro valer
y cero uno significado nivel es registro de negativo dos.
Disculpar a mí, es el valor de cero dos, cual es registro de dos.
Conseguir deshacerse de el negativo firmar.
Y eso es qué este azul línea es.
Entonces estos son todo significativo arriba a HORA.
Y si nosotros venir abajo aquí,
nosotros tener el cuadrado resultados y nosotros ver alguno significado niveles aquí, también.
Y básicamente, eran mirando en el respiración,
el bollo y el creatinina y también el temperatura.
Ellos son todo altamente casi olvidó el blanco sangre celúla contenido abajo aquí.
Y Soy correr afuera de tiempo, entonces I no explicar a entero lote acerca de eso.
Pero si nosotros Desplazarse abajo a pequeño poco más, nosotros poder conseguir un estimar
para nuestro predicho variables aquí.
Este es un estimar de el exponente y él da a nosotros más estadístico datos en eso.
Y Soy a partir de a correr afuera de tiempo.
Entonces dejar a mí justo minimizar aquellos ventanas
y Bueno conseguir deshacerse de todo el reflejos y vamos resumen
qué nosotros tenía aquí.
Aquí es nuestro original, Altamente limpiado y reorganizado datos mesa.
Nosotros desear a predecir septicemia, cual es binario.
Y nosotros gobernó afuera el lente de permanecer en el UCI unidad eso es bien aquí Porque
él no ayuda a nosotros y él era amable de circular lógica.
Y hemos consiguió nuestro variables en tres separado grupos arriba aquí.
Nosotros comenzar apagado con el clínico y entonces nosotros venir encima aquí y nosotros tenía todo
nuestro sangre pruebas y entonces nosotros tenía el demográfico datos y nosotros tenía dos unidades
y nosotros excluido todo 25 o 30% de el datos Porque
el datos no fue asignado a cualquiera unidad y nosotros no saber dónde él vino de.
Entonces nosotros consiguió deshacerse de eso y entonces nosotros subconjunto todo.
Recordar, nosotros consiguió a Bueno, de hecho, nosotros consiguió tres separado subconjuntos Porque
el tercero subconjunto era el desaparecido datos unidad unidad ser en citas.
Y nosotros fue de allá y nosotros fue
a el multivariado a mirar para alguno correlaciones.
Entonces nosotros fue a el analizar poner en pantalla, vaticinador poner en pantalla,
y nosotros consiguió qué nosotros
figurado era yendo a ser nuestro mayoría valioso predictores a predecir septicemia.
Y finalmente nosotros fue a adaptar modelo y dejar a mí
reiterar en eso.
Nosotros fue arriba a analizar
adaptar modelo
y nosotros hizo clic eso y nosotros consiguió este ventana
y nosotros objeto de dumping todo en allá excepto para qué nosotros buscado a excluir.
Y nosotros poner septicemia bien aquí en este y variable.
Y recordar, este es el área eso nosotros tenía
a enfocar en arriba aquí en el superior bien mano esquina.
Nosotros tenía el personalidad y a pareja
de otro trozos escogidos a hacer, y nosotros seleccionado de eso.
Y nosotros consiguió nuestro resultados, cual I
fue encima acerca de a minuto atrás, y eso es el fin de el presentación.
I esperanza todos disfruta incluso aprendió a pequeño algo de él.
Agradecer tú para mirando, escuchando, y donación él su atención.
