こんにちは、私の名前はライアンパーカー、そして私は興奮したになれここ今日
と粘土バーカーに共有とあなたいくつかの新しいツールそれ私たちは持っています追加したにヘルプあなた
分析するスペクトルデータとの機能的データ冒険者でJMPプロ17.
それで何する私たちは平均によるスペクトルデータ？
私たちは持っているある多くのアプリケーション
からケモメトリクスそれ持っているやる気のあるある多くのこれ仕事。
しかし私するだろうただ始めるオフによる言ってる
だった本当に心配したについてデータそれ持っているシャープピーク。
これ5月ない必然的になれスペクトルデータ、しかしこれらはのタイプのデータ
私たちが持っていたものある難しい時間モデリングでFE上にこれポイント。
そしてそれで私たちは本当に欲しかったに集中の上試しています
に開ける上これらアプリケーションそして作るそれある多くより簡単ににハンドルこれらシャープピーク。
多分潜在的不連続性。
ただこれら大きい、波状の特徴のデータ。
どこでこれ特定の例、と分光法データ、
だった考えについて構成の材料、
そしてこれらピークできる代表するこれら組成物、
そして私たちは欲しいになれできるに試すに定量化するそれらの。
それで別の応用質量分析によるもので、
そしてここあなたできる見るこれらとてもシャープピーク。
彼らは全て以上の場所でこれら違う機能。
しかしこれらピークは代表するタンパク質からこれらスペクトル、
そして彼らはできるヘルプあなた、のために例、
比較する違い間ものからある忍耐強いと癌
そして患者それなし癌に理解する違い。
つまり、もう一度言いますが、
その本当に重要それ私たちは試すにモデルこれらピーク良い
それでそれ私たちはできる定量化するこれら違い。
アン例それ粘土は行くに見せる来るからクロマトグラフィー。
これはどこだった試していますに...
でこれ場合、
私たちは欲しいに見てで定量化するの違い間のオリーブ油
対他の野菜油。
そしてそれでのコンポーネントのこれらもの代表されるによる全てのこれらピーク、
私たちは必要に、また、試すにモデルこれら良い。
の初めもの私欲しいにカバーは四新しいツールに前処理あなたのデータ、
スペクトルデータ前にあなた得るにのモデリングステージ。
の初め1つはの標準普通変化させます。
それでとの標準普通変化させて、だった考えについて
標準化するそれぞれ関数による彼らの個人平均そして分散。
それでだった行くに取る毎関数1つである時間、
引き算オフの平均、分けるによるの分散、
それでそれ彼らは全て持っている平均ゼロそして分散1つ。
これはの代替にの既存 道具私たちは持っている標準化された、
どれのはただ探しているであるグローバル平均で分散
それでそれのデータ彼ら自身持っているされたスケーリングされた、
しかしある側面、のように手段、はまだそこには、
一方との標準普通変化させて、私たちは欲しいに取り除くそれのために毎関数。
の次道具の乗法 Sキャッター修正。
それは似ているに標準普通変化させて、
の結果終わり上いるの同じ、似ている。
しかしでこれ場合、だった考えについてデータどこ私たちは持っているライト散らばる。
それでいくつかののこれらスペクトルデータ来るどこ私たちは持っているに心配について
私たちのライト散らばるから全ての個人機能いる違う
からある参照関数それだった興味があるで。
いつものこれはの平均。
それで何良いするは私たちは意思セットある単純モデル
間の個人機能にこれ平均関数。
あなたが知っている、係数を取得します
それ私たちはできる引き算オフこれ平均特徴、
分けるによるのスロープ特徴、
得る私たちにそれ似ている標準化するのデータ、
そしてでこれ場合、集中したの上これライト散らばる。
わかった、それででこれポイント、
だった考えについて何もし私たちは持っているノイズで私たちのデータ？
何もし私たちは必要にスムーズそれ？
それでのモデルそれ私たちは欲しいにフィット、のためにスペクトルデータ、
これらウェーブレット、彼らはしないでくださいスムーズのデータのためにあなた。
それでもしあなた持っているうるさいデータ、あなた本当に欲しいに試すにハンドルそれ初め、
そしてそれはどこのサビツキー・ゴレイフィルター来るで。
何これは行くにするはフィットn-程度多項式
以上指定された帯域幅
に試すに探すの最高モデルそれ意思スムーズあなたのデータ。
それで私たちは検索以上あるグリッドのためにあなた、
選ぶの最高1つ、そしてそれから現在の結果にあなた。
そして私する欲しいに注記それのデータは必須になれの上ある通常グリッド、
しかしもしあなたしないでください持っている1つ、 FDE意思作成する1つのためにあなた。
私たちは持っているある減らすオプション
それあなたできる使用もしあなた欲しいいくつかのより細かいコントロール以上これ、
しかしによるデフォルト、
私たちはは行くに見てでの最長の関数、
選ぶそれとして私たちの番号のグリッドポイント、
そして作成するある通常グリッドからそれのためにあなた。
しかしのニースものについてのS avitzky-Golay フィルター
はなぜならのの工事とこれら多項式、
私たちは持っている簡単アクセスにの初めまたは2番派生語。
平もしあなたしないでください持っているスペクトルデータそしてあなた欲しいに導関数にアクセスする
これ意思なれあなたの小道にするそれ。
そしてもしあなたするリクエスト、言う、の2番誘導体、
私たちの検索取得制約されたにのみ多項式
それによって私たちはできるようになります与えるあなたある2番誘導体、のために例。
しかしこれするだろうなれの方法にそれにアクセスして、
平もしあなたそうではなかった平心配したについてスムージング。
あなたできる今得るに派生製品。
の最後前処理道具病気カバーはベースライン修正。
それででベースライン修正、
あなたは心配したについて持っているいくつかの特徴のあなたのデータ
それあなたするだろうただ考慮するあるベースラインそれあなた欲しいに取り除く
前にあなたモデルあなたのデータ。
それでのアイデアここは私たちは欲しいにフィットあるベースラインモデル。
私たちは持っている線形、二次関数、あなたのための指数関数的なオプション、
それで私たちは欲しいにフィットこれに私たちのデータそしてそれから引き算それオフ。
しかし私たちは知るそこにはは重要特徴、
通常これらピーク、
それで私たちは欲しいにない使用それらの部品ののデータ
いつ私たちは実はフィットこれらベースラインモデル。
それで私たちは持っているのオプションここのために修正地域。
私考えるのためにのほとんど一部あなたするだろうおそらく使用全体関数。
それで何これただ手段は、何一部は私たちは行くに引き算オフ？
それでもしあなた選択する内で地域
物だけ内でこれら青行は行くになれ差し引かれた。
しかし私はすでに追加した四ここ。
毎時間あなたクリック追加の上ベースライン領域、
あなたは行くに得るあるペアのこれら青行そしてあなたできる引っ張る周りの彼ら
にの重要部品のあなたのデータ、そして何これ意思するは、
いつあなた試すにフィット、言う、ある線形ベースラインモデル、
その行くに無視するのデータポイントそれは内でこれら二青線。
それで、関数1つ、私たちはセットある線形モデル、
しかし私たちは除外する全てこれらシャープピークそれ私たちは本当に欲しい、
それだった興味があるで。
そしてそれでそれから私たちは取るの結果からこの線形モデル
そして引き算それオフからの全体関数。
の代替にそれはのアンカーポイント、
そしてそれはもしあなた言う、私本当にするだろうのように
この特定の点についてになれ含まれていますでのベースラインモデル。
いつものこれはもしあなた持っている小さいデータ
そしてあなた知る、わかった、私欲しいこれら少しポイント。
これらは鍵。 これら代表するのベースライン。
もし私だったできるにフィットします、ご存知のとおり、言ってくださいこれらの点への二次モデル、
それは何私欲しいに引き算オフ。
それでそのの代替。
いつあなたクリックそれらの、彼らはそうするだろう見せる上として赤としての代替にこれ青。
しかしこれ意思許可するあなたに正しいあなたのデータ
取り除くのベースライン前に進んでいます。
それでそれ取得私たちにどうやって私たちはモデルスペクトルデータ今でJMPプロ17、
そしてだったを使用してウェーブレット。
のニースものについてウェーブレットは私たちは持っているあるバラエティのオプションに選ぶから。
それでこれらグラフ代表する何は呼ばれた母親ウェーブレット
そして彼らはは使用済みに構築する
の基礎それ私たちは使用、それモデルのデータ。
それでの最も単純なはこのハールウェーブレット、どれのは本当にただステップ機能、
多分難しいに見るそれここ、しかしこれらはただステップ機能。
しかしこれ双直交、それもっているある多くの少しジャンプする
そしてあなたできる始めるに想像する、
わかった、私できる見るなぜこれら作るそれある多くより簡単に
に捕獲ピークで私のデータ
他のよりものハールウェーブレット。
全てこれら持っているパラメーターそれは変化の形そしてのサイズのこれら、
それで私はただ選択されたあるカップルここにただ見せるあなたの違い。
しかしあなたできる本当に見るどこ、
わかった、もし私置くある多くのこれら一緒に、
私できる理解するなぜこれは
おそらくある多くより良いにモデル全てこれらピークの私のデータ。
それで、これがの例に説明するそれ
と1つの私たちの新しいサンプルデータ、
NMRデザインの実験。
それでこれはただから1つ関数どこしましょう始めるとB-スプライン。
これは選別のの行くにのためにほとんどデータ場所に始めるでFDE。
しかし私たちはできる見るそれその本当に持っているある難しい時間
ピッキング上の上これらピーク。
さて、次のようなものがあります。私たちは持っている提供されたあなたツール
に変化どこ結び目は次のとおりですでこれら野獣系モデル。
それであなたできたするいくつかのカスタマイズ。
おそらくフィットこれある多くより良いよりものデフォルト。
しかしのアイデアはそれ今あなたは持っていたに行くそして動く周りのもの
そして多分それ作品のためにいくつかの機能、しかしない他、
そしてあなた必要あるもっと自動化された方法。
それでそれは1つ代替にそれはP-Sp線。
それはやってるそれある少し少しのためにあなた、
しかしそのまだないとても捕獲するのピーク多分として良いとしてウェーブレット。
そのおそらくやってるの最高のためにこれらのデータ。
相対的にウェーブレットそしてほとんどあるモデル-無料アプローチ
どこ私たちはモデルのデータただ直接の上私たちの形コンポーネント、
これ直接機能的なPCA。
その多分ある橋間P スプラインそしてB スプライン
どこそのないとてもとして良いとしてP -スプラインしかしそのより良いよりもB -スプライン
しかしこれはただある素早い例にハイライト
どうやってウェーブレットできる本当になれある多くより速くそして強力な。
何は私たちはやってるでFDE?
私たちは構築するあるバラエティのウェーブレットの種類
そして彼らの関連するパラメーターそしてフィット彼らのためにあなた。
それで似ているにのS avitzky-Golay フィルター、
私たちはする必要とするそれのデータはの上ある通常グリッド。
そして良いニュース、良い作成する1つのためにあなた。
しかしのコースあなたできる行くに減らすのコントロールそれもしあなたするだろうのように。
しかし今のニースものについて一度データはの上のグリッド、
私たちはできる使用ある変換それは素晴らしい速い。
それでP -スプラインするだろうまた、のためにこれらデータ、
なれ何あなたするだろう本当に欲しいに持っているに使用、
しかし、フィットするまでに長い時間がかかる場合があります。
特にもしあなた持っているある多くの機能
そしてあなた持っているある多くのデータポイントあたり関数。
しかし私たちのウェーブレットモデルは行くに本質的に最後
それで全てのの違う基礎機能
それ構築するこれ特定のウェーブレットタイプとパラメータ
そして何それは行くに許可する私たちにするはただ本当に力
ある多くのそれらの係数それしないでください本当に平均何でもにゼロ
にヘルプ作成するあるまばらな表現のためにのモデル。
それでそれらの五違うウェーブレット種類それ私示した前に、
それらのは利用可能、そして一度私たちはフィット彼ら全て、
だった行くに構築するモデル選択基準
そして選ぶの最高のためにあなたによるデフォルト。
あなたできるクリックを通してこれらとしてオプションに見る他のフィットします。
そしてある多くの回これら初め少しは行くに見てとても似ている
そしてその本当にただある案件の、
そこにははあるアプリケーションどこ彼らは知る、
「分かった、私は本当に欲しいこれウェーブレット タイプ」
それで彼らはそうするだろう選ぶの最高1つのそれタイプでの使用終了。
それでのニースものについてこれらモデルは彼らは起こるの上ある解決。
彼らはモデリング違う解像度ののデータ。
それで私たちは持っているこれら係数プロットどこでの上彼らは見せている
低頻度、より大きな規模トレンド、のようにの全体平均、
そしてとしてあなた行く下での...
または私推測あなた行く上での決議、
しかし下でのプロット、
あなたは行くに見てで高い-頻度アイテム、
そしてこれらは行くになれものそれはハプニングの上とても短い秤、
それであなたできる見るどこそのピッキング上ある多くの違う特徴。
でこれ場合、時間がかかります...
あ多くのこれらはゼロのためにの最高決議。
それでそのピッキング上いくつかの天秤それはでのとても終わりのこれ関数。
そのピッキング上いくつかののこれら違いここ。
しかしこれ与えるあなたあるセンスの親切のどこものはで起こっている
両方位置そしてそれからはそれ高周波または低頻度
部品ののデータ。
それでの最後もの私たちは持っています追加したに完了のウェーブレットモデル
それはある少し少し違うから何私たちは持っている今は呼ばれたウェーブレットDOE。
それでもしあなたは使用済みFDE前に、
あなたはおそらく試してみた機能的なデザインの実験
そしてそれは行くに許可するあなたに取る機能的な原理コンポーネントスコア、
接続するデザインの経験要因にの形のあなたの機能。
しかし今、ウェーブレットモデルで特定の、
彼らは係数、なぜなら彼らはする代表する解像度そして場所、
これらできるなれもっと解釈可能なそして彼らは持っているもっと直接インパクト
に理解何ですかハプニングでのデータ、
それ5月なれある機能的な原理成分
そうではありませんとして簡単に接続すると。
私たちは持っているこれエネルギー関数そしてその標準化されたに見せるあなた、
"わかった、これ解決で3.5」
ただ代表するもっとの上これ終わりポイント。
それは...
それはどこのほとんど違いはで全ての私たちの機能、
そしてその代表するについて12%。
それであなたできるスクロール下。
私たちは行く上にどこ私たちは得る90%のこれエネルギー、
どれのはただの二乗係数価値観
それ私たちはただ標準化されたここ。
しかしエネルギーはただどうやって大きいこれらの係数は
相対的にすべてそれ以外？
しかしこれ、似ているに機能的エネルギー省、
あなたできる変化の要因、見るどうやっての形変化、
そして私たちは持っているケースどこ両方ウェーブレットエネルギー省
そして機能的エネルギー省うまくできた。
時々ウェーブレット DOEただ得るの構造より良い。
しません許可するのためにいくつかの多分ネガティブポイント
それ機能的エネルギー省かもしれない許可するでこれ例。
それでそのただ彼らは両方そこには、彼らは両方速い。
つまり、あなたはできる使用両方の彼らに試すに分析するの結果のウェーブレットモデル。
しかしそれは私の素早い概要。
それで今私ただ欲しいに振り向くそれ以上に粘土に見せるあなたいくつかの例
ウェーブレットの使用モデルといくつかの例データセット。
ありがとう、ライアン。
それで、としてライアン示した以前、私たちは見つかったの例
どこ皆さんだった試していますに使用ケモメトリクスメソッド
に分類する違う野菜油。
それで私は得たのデータセット開かれた上ここ。
ここ私たちは持っている私たちのそれぞれ行ののデータセットはある関数、
それでそれぞれ行でのデータセットを表しますある特定の油、
そしてとして私たちは行く横切ってのテーブル、それはのクロマトグラム。
それで私は開かれたこれ上でFDEただに保存ある少し分。
のウェーブレットフィッティングは本当に速い、
しかし私考えた結婚したただ行く先にそして始めるとのフィット開ける。
それでここにあります何私たちのデータセット見た目のように。
あなたできる見るそれらの赤曲線はオリーブ油。
の緑曲線はないオリーブ油。
それで私たちはできる見るあるよ絶対にいくつかの違い
間の二違う種類の油そして彼らのクロマトグラム。
それで、としてライアン言った、私たちはただ行くにの赤い三角メニュー
そして私たちは聞くのためにウェーブレットそしてそれ意思選ぶの最高ウェーブレットのためにあなた。
しかしのように私言った、私はすでに終わりそれ、
それで私たちはできるスクロール下そして見てでのフィット。
ここ私たちは見るの最高ウェーブレットそれ私たちは見つかっただった呼ばれたのシムレット 20、
そして私たちは持っています得たグラフのそれぞれフィットここ要約したのためにあなた。
としてあなたできる見る、のウェーブレット持っているフィットこれらデータ本当に良い。
しかしでこれ場合、
だったないひどく興味があるでフィッティングの個人フィットします。
私たちは欲しいに見るもし私たちはできる使用これら個人クロマトグラム
に予測するかどうかまたはないの油はのオリーブ油またはないのオリーブ油。
それで何私たちはできるするは、
私たちはできる保存外これらウェーブレット係数、
どれの私たちは持っています得たある大きいテーブルここ、そしてあるよ何千ものの彼ら。
で事実、あるよ1つのために毎ポイントで私たちの関数。
それでここ私たちは持っています得た4,000ポイントでそれぞれ関数。
これテーブルはかわいい巨大な。 あるよ4,000ウェーブレット係数。
しかしとしてライアンだったと言って、あなたできる見るそれ私たちは持っていますゼロ化されたいくつかのの彼ら外。
それでこれらウェーブレット係数落とす外のの関数。
それでそれはどうやって私たちは得るスムージング。
私たちはフィット私たちのデータ本当に良い、
しかしゼロ調整外いくつかののそれらの係数は何滑らかにするの機能アウトします。
それでどうやってできる私たちは使用これら価値観に予測するかどうかまたはない私たちは持っているのオリーブ油？
良い、あなたできる来るここにの関数要約そして聞くのために保存概要。
それで何その終わりはそれ節約します外の機能的な主要コンポーネント。
しかしここでの終わりののテーブル、それまた節約します外これらウェーブレット係数。
それでこれらはのちょうど同じ価値観
私たちが見たことでそれウェーブレット係数テーブルでのプラットホーム。
それでさせて自分近いこれ1つ。
私は得た私の自分の列に並んだ上ただそれでそれ私しないでください持っている何でも予想外の起こる。
それでここにあります私のバージョンのそれテーブル。
そして何私たちは欲しいにするは私たちは欲しいに使用
全てのこれらウェーブレット係数に予測するかどうか
の曲線はからのオリーブ油またはからある違うタイプの油。
それで何私は行くにするは、
私は行くに打ち上げの一般化された回帰プラットホーム、
そしてもしあなたはこれまで使用済みそれ前に、
そのの場所私たちは行くに建てる線形モデルそして一般化する線形モデル
を使ってバラエティの違う変数選択テクニック。
それでここ私の応答はタイプ。
私欲しいに予測する何タイプの油私たちは見ています
そして私欲しいに予測するそれを使用して全てのそれらのウェーブレット係数。
それで私プレス走る。
でこれ場合、私は行くに使用の弾性ネット
なぜならそれ起こるになれ私のお気に入り変数選択方法。
そして私は行くにプレス行く。
それで本当に素早く、私たちは取った全てそれらのウェーブレット係数
そして私たちは持っている見つかったのものそれ本当にするある良い仕事の区別する
間オリーブ油そして非-オリーブ油。
それでで事実、もし私たちは見てでの混乱マトリックス、
どれのは、これはある方法に見てでどうやって頻繁私たちは予測するきちんと、右？
それでのために全て49他のオリーブ油、
私たちは正しく特定されたそれらのとしてないオリーブ油。
そしてのために全て71オリーブ油、私たちは正しく特定されたそれらのとしてオリーブ油。
それで私たちは実は予測されたこれら完璧に
そして私たちはのみ必要なあるかわいい小さいサブセットのそれらのウェーブレット係数。
それで私しませんでしたカウント、しかしそれ見た目のようにについてあるダース。
それで私たちは始めましたと何千もののウェーブレット係数そして私たちは煮たそれ下
ちょうどに12またはそれでそれだった役に立つのために予測する私たちの応答。
それで何私考えるは本当にいいねは、
私たちはできる解釈するこれらウェーブレット係数にの範囲、右？
それでこれ係数ここは解決二で位置3001。
それでそれ言う私たちあるよ何か行くの上でそれ一部のの曲線
それは差別化に役立ちます間オリーブ油そしてないオリーブ油。
それで何私は終わりは、
私はまた作成したあるグラフの私たちのデータを使用して...
良い、あなたはそうします見る。
それで何私は終わりはここの青曲線はのオリーブ油。
の赤曲線はの非-オリーブ油、
そしてこれはの平均クロマトグラム。
それで平均化する以上全ての私たちのサンプル。
そしてこれら破線の行はの場所
どこのウェーブレット係数はゼロ以外。
それでこれらはのものそれは役に立つのために差別的な間油。
そしてとしてあなたできる見る、いくつかののこれらゼロ以外の係数ライン上とピーク
そしてのデータそれ本当に傾向があるに作るセンス、右？
それで、これが、
ここにあります1つのの非-ゼロ係数、そしてあなたできる教えてその右であるピーク
どこオリーブ油はピーキング、しかし非オリーブ油はない、右？
それでそれ5月なれ意味のあるに誰か
それ研究クロマトグラフィーそしてオリーブ油で特定の。
しかしそれで私たちはのようにこれ例なぜなら
そのある本当に良い例のどうやってウェーブレットフィットこれらクロマトグラム本当に良い。
そしてそれから私たちはできる使用のウェーブレット係数にする何かそれ以外、右？
それでないのみ持っている私たちはフィットの曲線本当によく、
しかしそれから私たちは持っています取られたの情報からそれらの曲線
そして私たちは持っています終わりある本当に良い仕事の差別的な間違う油。
そしてそれで私は得た1つもっと例。
ライアンそして私は両方大きいファンのディズニー世界、
それでこれはないあるクロマトグラム。
これはない分光法。
しかしその代わり私たちは見つかったあるデータセットそれ見た目で待って回でディズニー世界、
それで私たちはダウンロードされたあるサブセットの待って回
のためにある乗る呼ばれたディズニーののセブン小人たち、心電車。
そしてもしあなたはこれまでされたにディズニー世界、
あなた知るそのある本当にいいねローラーコースター右そこにはでファンタジーランド。
しかしそれまた傾向があるに持っている本当に長さ待って回ですよね？
あなた過ごすある多くの時間待っているあなたの振り向く。
それで私たちは欲しかったに見るもし私たちはできた使用ウェーブレットに分析するこれらデータ
そして使用しますのウェーブレットエネルギー省関数に見るもし私たちはできる形外
もしあるよ日々のの週または月または年
どこ待って回は特に高いまたは低い。
それで私たちはできる打ち上げFDE。
ほら、あなたできるほら、できました
それぞれ日で私たちのデータセット、私たちは持っているの待って回
その時からの公園開いて、ここ、
にの時間それの公園閉まる以上ここ。
そしてに作るこれデモある少し少しより簡単に、
私たちは持っています洗練されたのデータセットにクリーンそれ上いくつかの。
それでこれはないその通りのデータ、
しかし私考えるいくつかのののトレンドそれだった行くに見るはまだ真実。
それで何私は行くにするは私は行くに聞くのためにウェーブレット、
そしてそれは取るある2番に走る、しかしないあまりにも長さ。
それで今私たちは持っています見つかったそれある違う基礎関数はの最高。
そのドーベシー 20
そして私謝るもし私しませんでした発音するそれ右。
私はされた避ける発音するそれ言葉で公共、
しかし今それはないの場合もう。
それで私たちは持っています見つかったそれは私たちのお気に入りウェーブレットそして何だった行くにする
はだった行くに行くにのウェーブレットエネルギー省分析、
そしてその行くに使用これら補足変数
それ私たちは持っています指定された日のの週、年そして月
できるかどうか確認するために探すトレンドで私たちの曲線を使用してそれらの変数。
それで良い聞くのためにウェーブレットエネルギー省、
そして何ですかハプニングでの背景はだったモデリングそれらのウェーブレット係数
を使用しての一般化された回帰プラットホーム、それでそれはハプニング後ろにのシーン、
そしてそれからそれ意思置くそれ全て一緒にであるプロファイラーのために私たち。
それでここ私たちは持っていますわかりました、これは私たちの時間の日変数。
私たちはできる見るそれでの朝。
の待って回選別の始める、ご存知のように、周りの時間。
それ取得より長いです全体を通しての日、あなたが知っている、
ピークに達するでについて80分、ほとんどの時間そしてある半分待って。
そしてそれから、としてあなたするだろう期待する、
としての日行きますの上そして子供たち得る疲れたそして行くにベッド、
待って回得るある少し少し短いそれまでの終わりのの日。
今、何私たちは考えだった面白い
探していますでいくつかののこれら効果、のように年そして月。
それで私たちはできる見るで2015年、の待って回選別の徐々に行った上、右、それまで2020年。
そしてそれから何起こりましたで2020年？ 彼らは増加したで2月、
そして、衝撃的なことに、彼らは落としたとてもある少しで行進そして4月。
そして私考える私たちは全て知るなぜそれかもしれない持っている起こりましたで2020年。
なぜならのCOVID、少ない人々だった行くにディズニー世界。
で事実、それだったシャット下のためにあるその間。
それであなたできるとても明らかに見るあるCOVID効果の上ディズニー世界待って回
本当に素早くを使用してウェーブレットDOE。
1つのの他のものそれは面白い
は私たちはできる見てで何時間の年は最高に行く。
それ見た目のように待って回傾向があるになれより低いで9月、
そして以来ディズニー世界はでフロリダ、ご存知の通り、
それはピークハリケーン季節、そして子供たちしないでください傾向があるになれ外の学校。
それでその本当にいいねに見るそれ私たちのモデル選んだそれ上かわいい簡単ですよね？
それで、でも、しないでください始める行くにディズニー世界で9月。
それは私たちの時間。 私たちはしないでください欲しいそれ取得混雑した。
しかしうん、それでとただある少しクリック、私たちはだったできる
に学ぶとてもある少しものについて待って回、
セブンドワーフ私の電車でディズニー。
しかし私たちは本当に欲しかったにハイライト
これらの方法があったことを集中したの上クロマトグラフィーそして分光分析、
しかしあるよある多くのアプリケーションどこあなたできる使用ウェーブレット、
そして私考えるそれは全て私たちは持っている。
それで感謝あなた。 そして感謝しますあなた、ライアン。
