안녕하세요 모든 사람.
나의 이름 ~이다 미콜 트레솔디.
오늘 나의 말하다 ~ 할 것이다 잘 ~에 대한 코딩 ~와 함께 마디 없는 그리고 혼합물 변수
에게 탐구하다 블랙 베리 ~의 그만큼 입력 공간.
전에 그만큼 도약 ~ 안으로 그만큼 주제 그렇지만,
ID 좋다 에게 주다 당신의 짧은 개요 ~의 무엇 나의 프레젠테이션 ~일 것이다 외모 좋다.
아픈 시작 ~에 의해 나누는 그리고 발표 에게 너 에게 작은 조금 ~의 에게 일반적인 아이디어
~의 무엇 그만큼 물체 ~의 그만큼 프로젝트 ~였다 그리고 그만큼 목적 저것 ~였다 운전 그것,
그리고 그 다음에 아픈 통과하다 혼 에게 현재의 그만큼 초기의 접근하다
저것 우리 가지고 갔다 처음에는 에게 추구하다 이것 목적.
아픈 그 다음에 보여주다 너 그렇지만,
저것 수행원 이것 초기의 접근하다, 우리 하다 맞닥뜨리다 일부 문제.
~에 저것 가리키다 ~에 그만큼 문제 인턴십,
잘 필요 에게 가다 뒤쪽에 에게 그만큼 시작 ~의 그만큼 문제 환경,
그리고 노력하다 에게 외모 ~에 저것 ~에서 에게 약간 다른 관점,
~에 에게 방법 저것 우리 ~할 수 있다 피규어 밖으로 안 대안 방법
~의 찾고 ~에 우리의 입력 변수.
~ 안에 행위 이것, 잘 잘 변경 우리의 날짜 구조.
하지만 아픈 보여주다 너 어떻게 우리 ~할 수 있다 실제로 짓다 안 동등한 통계적으로 모델
~에 에게 방법 저것 우리 ~ 할 것이다 메모 잘 ~에 필요 ~의 가고 있다 그리고 모으다 어느 추가의 날짜,
하지만 실제로 잘 할 수 할 수 있는 에게 재분석 정확한 같은 날짜,
그리고 아직 잘 할 수 있는 에게 바라건대 극복하다 우리의 초기의 문제
그리고 찾다 일부 유용한 지도 에게 가다.
이것 ~이다 그만큼 개요 ~의 그만큼 프레젠테이션.
허락하다 내 자신 시작 ~에 의해 기부 너 그만큼 일반적인 아이디어 ~의 그만큼 프로젝트.
언제 그만큼 클라이언트 첫 번째 도달 밖으로 에게 우리를, 그들 가졌다 무엇 마음에
~에 자귀 ~의 데 일부 재료 그들 필요한 에게 혼합 함께,
~에 에게 방법 저것 그만큼 결정적인 공식화 전시됨 일부 최적의 속성.
블랙 베리 구체적으로,
어느 공식화 ~였다 가고 있다 에게 잘 판단하다 ...에 둘 속성,
그리고 각 ~의 이것들 속성 가졌다 에게 만나다 일부 확실한 최적성 기준.
처럼 그만큼 단지 정해진, 그만큼 문제 그 자체, ~이다 미리 일반적인 ~에 그것은 본성 .
잘 가지다 일부 재료, 사용하여 그만큼 흔한 유추,
우리 ~할 수 있다 생각하다 ~에 대한 우리 스스로 ~에 그만큼 주방 데 일부 재료
그리고 데 에게 피규어 밖으로 에게 방법 에게 혼합 그들을.
~ 안에 방법 저것, ~에 그만큼 끝, 우리의 케이크 ~ 할 것이다 외모 멋진
그리고 또한 맛 좋은.
이것 ~이다 그만큼 일반적인 뼈대.
지금, 문학 내 자신 주다 너 일부 블랙 베리 세부 ~에 대한 이것 특정한 케이크.
그만큼 레시피 전화 ~을 위한 네 재료,
요인 에게, 요인 비, 요인 씨, 그리고 요인 디.
을 위한 요인 에게, 비, 그리고 씨,
실제로 그만큼 양 에게 놓다 ~에 그만큼 레시피 ~이다 존재 미리 결정된.
우리 ~하지 않다 가지다 자유 거기.
혼 그만큼 다른 손, 무엇 우리 필요 에게 결정하다 그렇지만
~이다 어떻게 이었다 가고 있다 에게 만들다 저것들 재료, 만약에 너 좋다.
거기 ~이다 다수의 방법 ~의 만들기 저것들 재료
왜냐하면 우리 가지다 다수의 날것의 재료 저것 우리 ~할 수 있다 고용
에게 도착하다 에게 저것들 재료.
그 다음에 오직 ~ 후에 데 이것들 재료 준비가 된 ~을 위한 사용,
우리 ~할 수 있다 실제로 고용 그들을 ~에 그만큼 결정적인 레시피.
이것 ~이다 ~을 위한 요인 에게, B, C.
을 위한 요인 디 혼 그만큼 다른 손, 거기 ~이다 오직 하나 날것의 재료 우리 ~할 수 있다 사용.
오직 하나 방법 ~의 만들기 그것.
무엇 우리 필요 에게 결정하다 ~이다 어떻게 많이
이었다 가고 있다 에게 놓다 에게 요인 디 ~에 그만큼 결정적인 레시피.
단지 에게 요약, ~에 자귀 ~의 결정 -만들기 문제,
잘 필요 에게 결정하다 네 것들,
어떻게 우리 만들다 요인 에게, 어떻게 우리 만들다 요인 비,
어떻게 우리 만들다 요인 씨,
그리고 어떻게 많이 ~의 요인 디 이었다 가고 있다 에게 놓다 ~에 그만큼 레시피.
좋아요, 지금 아픈 필요 에게 잘 에게 작은 블랙 베리 특정한
~에 기부 너 일부 블랙 베리 세부
~에 대한 어떻게, 무엇 ~이었다 이것들 방법 ~의 만들기 요인 에게, 비, 그리고 씨.
그만큼 클라이언트, 언제 그들 왔다 에게 우리를,
그들 가졌다 비교적 약간의 옵션 ~에 정신 ~을 위한 이것.
을 위한 요인 에게, 그들 구함 에게 고려하다 둘 날것의 재료.
어느 하나 오직 사용하여 날것의 재료 A1, 또는 오직 사용하여 날것의 소재 A2.
을 위한 요인 비, 온스 다시, 오직 둘 날것의 재료, 비 1 그리고 비 2.
그만큼 가능한 방법 ~의 만들기 요인 비,
그것 ~였다 어느 하나 그만큼 둘 으깬 감자 블렌드 ~의 비 1 그리고 비 2,
또는 에게 50-50 혼합하다 ~의 비 1 그리고 B2.
요인 씨 우리는 지금 삼 열 재료 ~이다 사용 가능 ~을 위한 만들기 그것.
다시 말하지만 그만큼 삼 으깬 감자 블렌드, 씨 1, 씨 1, C3,
또는 ~처럼 에게 네번째 옵션, ~이다 50-50 혼합하다 ~의 씨 1 그리고 씨 2.
와 함께 존경 에게 그만큼 요인 디 수량,
어느 나는 가고 있다 에게 나타내다 ~에 의해 ~에서 지금 에, ~에 의해 엑스 1,
그들 구함 에게 시험 네 가능한 수준.
4개 가능한 금액, 다섯, 10, 15, 그리고 20.
에 관하여 그만큼 응답 변수, 저것들 ~이다 약간 블랙 베리 똑바로
~에 그만큼 감각 저것 우리 오직 가지다 둘 ~의 그들을,
둘 다 우리의 마디 없는 변수.
각 ~의 그들을, ~처럼 그만큼 ~였다 말하는 ~에 그만큼 시작,
가졌다 에게 만나다 확실한 최적성 한계점, 최적성 기준.
을 위한 Y1 가졌다 에게 잘 ~ 위에 17. 을 위한 Y2 가졌다 에게 잘 ~ 위에 2.6.
지금 우리 가지다 혼 우리의 왼쪽,
우리의 입력 변수 저것 우리 필요 에게 결정하다 어떻게 에게 운동 그리고 달라지다
~에 만들기 그만큼 레시피.
혼 그만큼 오른쪽 옆,
우리 가지다 그만큼 속성 저것 이었다 관심 있는 안에.
무엇 우리 . 에게 하다 ~였다
에게 그는 제안했다 우리의 클라이언트 에게 하다 디자인된 실험
~에 에게 방법 저것 우리 ~일 것이다 가다 밖으로 그리고 만들다 일부 ~의 이것들 요리법,
만들다 일부 ~의 이것들 제제 그리고 잘 할 수 있는, ~에서 그만큼 모은 날짜,
~ 후에 녹음 그만큼 속성 ~을 위한 [들리지 않음 00:06:32] ,
실제 관찰됨 제제,
에게 이해하다 그리고 미루다 그만큼 관계 받다
저것 ~이었다 연결 그만큼 입력 변수.
어떻게 우리 ~이었다 만들기 우리의 레시피 그리고 응답 변수.
어떻게 그만큼 속성 실제로 ~이었다 실행 그들 자신
~을 위한 다른 조합 ~의 그만큼 입력.
궁극적으로 저것 그만큼 목적 ~의 그만큼 프로젝트 ~였다 ~에 사리,
에게 피규어 밖으로 ~이든 거기 ~였다 안 최적의 레시피,
의미 에게 레시피 저것 누구의 속성
둘 다 만났다 그들의 각각의 최적성 기준.
주어진 이것 프레임워크, 주어진 이것 환경,
지금 그것은 예쁜 분명한 저것 엑스 1 ~이다 가고 있다 에게 잘 에게 양적 변수.
하지만 어떻게 ~에 대한 요인 에게, 비, 그리고 씨?
주어진 그만큼 사실 저것 우리 ~할 수 있다 혼합 이것들 날것의 재료 .
~이다 우리 가고 있다 에게 대하다 그들을 ~처럼 범주형 또는 ~이다 우리 가고 있다 에게 대하다 그들을 ~처럼 숫자?
~에 이것 인턴십, 왜냐하면 그만큼 고객 ~였다 특히 관심 있는 ~에
관찰하다 그만큼 성능 ~의 이것들 특정한 작곡 ~의 그만큼 날것의 재료
~을 위한 만들기 그만큼 다양한 요인 에게, 비, 그리고 씨,
우리 . 에게 수용하다 그들의 요청 그리고 코딩된 그들을 ~처럼 범주형 변수
~에 에게 방법 저것 우리 ~이었다 확신하는 저것 저것들 특정한 작곡
~이었다 가고 있다 에게 보여주다 위로 ~에 그만큼 설계 ~의 실험.
다시, 범주형 변수 수단 저것, 그리고 ~에 이것 주택,
각 수준 ~의 그만큼 범주형 대응하다 에게 에게 가능한 방법
~의 만들기 그만큼 재료 또는 요인.
우리 끝 위로 ~와 함께 삼 범주형 변수
~와 함께 둘, 삼, 그리고 네 레벨 각기.
지금, 회전 밖으로 저것 실제로
이것 범주형 코딩 접근하다 ~였다 또한 예쁜 도움이 되는 ~에 그만큼 논의
~의 어떻게 우리 구함 에게 지정하다 그만큼 통계적 모델
저것, ~에 원칙, ~였다 추정된 에게,
또는 ~에 최소 추정 에게 잘 포괄적인 충분한
에게 설명하다 그리고 포착 그만큼 관계 받다
~ 사이 그만큼 요인 그리고 그만큼 응답, 그만큼 속성.
을 위한 그만큼 클라이언트, ~였다 특히 쉬운
~을 위한 데 이것 범주형 코딩 에게 식별하다 그리고 지정하다
무엇 일종의 상호작용 회전 WHO 그들 ~이었다 기대하는 에게 그렇다면
~에 자귀 ~의 설명하다 그리고 잘 관련 있는 ~에 설명하다 그만큼 관계.
그만큼 결정적인 통계적 모델
저것 우리 끝났다 위로 지정 그만큼 설계 ~의 실험,
구성된 ~의 기본 효과, 둘 -방법 상호 작용, 모두 ~의 그들을,
이차 그리고 큐빅 자귀 ~을 위한 그만큼 계속 변하기 쉬운
~와 함께 그만큼 덧셈 ~의 그만큼 상호 작용 ~의 그만큼 이차 ~와 함께 하나 ~의 그만큼 요인.
지금, ~의 강의,
우리 또한 가졌다 일부 강제 ~에 그만큼 숫자 ~의 실험 사용 가능.
왜냐하면 우리 확실히 ~하지 않다 가지다 무한 양 ~의 자원,
알아요 우리 놓다 에게 강제 ~의 51 달리다,
그리고 이것 ~이다 그만큼 암사슴 저것 JMP 준 우리를
할 수 있는 에게 추정 그만큼 통계적 모델 우리 단지 지정,
그리고 또한 잘 할 수 있는 에게 잘 이내에 그만큼 제약
저것 혼 우리의 자원.
지금 ~와 함께 이것, 그만큼 오직 물건 저것 ~였다 왼쪽 에게 하다
~였다 가다 그리고 만들다 이것 51 공식.
상상하다 저것 이었다 감독자 빠른, 그리고 모든 것 ~이다 마법,
그리고 우리 가지다 이미 갖다 총
그리고 만들어진 모두 ~의 우리의 처지 모은 날짜 .
지금 우리 ~이다 ~에 좋은 모양 ~을 위한
추정 그만큼 가우스 모델 저것 우리 지정.
이것들 ~이다 그만큼 결과 ~을 위한 그만큼 첫 번째 속성, Y 1.
우리 ~할 수 있다 그렇다면 저것 거기 ~이다 에게 예쁜 좋은 맞다 ~ 사이 예측하다 그리고 실제 가치.
에게 또한, 만약에 우리 외모 ~에 그만큼 측정항목, 그만큼 보고, 그만큼 모델 요약,
저것들 외모 예쁜 만족스럽다.
그만큼 같은 ~이다 진실 만약에 우리 외모 ~에 지금 ~에 그만큼 두번째 재산 Y2,
다시, 예쁜 좋은 맞다.
우리 ~이다 행복하다 ~와 함께 우리의 모델, 그리고 우리 생각하다 우리 했다 에게 좋은 직업
~에 캡처 그만큼 관계.
지금 기억하다 저것 무엇 우리 정말 원하다 에게 발견하다 이다, ~에 사리,
거기 ~이다 어느 최적의 레시피 저것 ~할 수 있다 만나다 둘 다 기준 ~을 위한 우리의 속성.
어떻게 ~이다 우리 가고 있다 에게 하다 이것?
어떻게 ~이다 우리 가고 있다 에게 설립하다 만약에 그런 에게 최적의 레시피 존재한다 또는 아니다?
잘, ~에 JMP 프로 16, 이것 ~이다 에게 감독자 쉬운 작업,
왜냐하면 우리 ~할 수 있다 시뮬레이션 수천 ~의 잠재적인 대안 요리법
~에 의해 사용하여 그만큼 프로파일러 특징 옵션.
을 위한 각 ~의 이것들 가상의 요리법,
우리 ~할 수 있다 자동으로 가지다 ~에 그만큼 같은 테이블
그만큼 예측됨 평균 값 ~을 위한 그만큼 둘 속성,
알아요 저것 그것 온다 슈퍼 내추럴 그리고 감독자 쉬운
에게 그렇다면 만약에 거기 ~이다 어느 최적의 레시피.
단지 에게 주다 너 안 아이디어 어떻게 빠른 저것 이다,
그만큼 원하다 에게 보여주다 너 살다, 어떻게 우리 ~할 수 있다 하다 이것.
이것 ~이다 나의 암사슴 범주형 테이블, 어디 그만큼 가지다 나의 요인 에게, 비, 그리고 씨.
X1 ~이다 나의 오직 양적 입력 변수.
그만큼 가지다 나의 녹음된 가치 ~을 위한 그만큼 둘 속성, Y1 그리고 Y2.
지금 상상해보세요 저것 우리 가지다 이미 달리다 그만큼 모델, 추정된 모델
그리고 저장됨 그만큼 예측 방식 ~을 위한 그만큼 둘 변수 여기.
우리 ~할 수 있다 가다 여기 그리고 가장 밝은 부분 이것들 둘 열.
가다 에게 그래프, 선택하다 프로파일러,
그리고 그 다음에 놓다 저것들 둘 예측 방식 ~에 그만큼 와이 예측 공식 상자
그리고 딸깍 하는 소리 좋아요.
이것 ~이다 그만큼 보통의 방법 우리 얻다 에게 프로파일러 대화 상자.
~ 안에 사리, 우리 ~할 수 있다 , 용이하게 놀다 약 그리고 바꾸다 그만큼 다양한,
하지만 레벨 ~의 그만큼 입력 ~에 에게 방법 저것 우리 ~할 수 있다 실제로 그렇다면
어떻게 이것 영향 우리의 예측 ~을 위한 그만큼 둘 속성.
하지만, 무엇 그만큼 원하다 에게 보여주다 너 오늘
~이다 어떻게 우리 ~할 수 있다 실제로 묻다, 가고 있다 에게 그만큼 빨간색 삼각형,
묻다 JMP 에게 산출 에게 무작위의 테이블, 그리고 우리 ~할 수 있다 만들다 그것 ~처럼 큰 ~처럼 우리 좋다.
나는 가고 있다 에게 시작 ~와 함께 30,000 행, 단지 에게 시작,
아픈 보여주다 너, 그렇다면,
하지 않았다 정말, 걸렸다 아니요 시간 ~을 위한 JMP 에게 주다 우리를 이것 30,000 행
어디 각 테이블, 어디 각 열 해당 에게 에게 가상의 레시피
저것 우리 아직 필연적으로 본 ~에 그만큼 암사슴.
이것 ~이다 그만큼 힘 ~의 데 이것 특징 ~에 JMP,
저것 우리 ~할 수 있다 탐구하다 그만큼 입력 공간 ~에 문자 그대로 아니요 시간.
지금, 만약에 우리 ~이다 관심 있는 ~에 봄
~이든 거기 ~이다 하나 레시피 저것 ~이다 최적,
그 다음에 우리 ~할 수 있다 가다 여기, 그래프 빌더,
그리고 놓다 그만큼 예측 가치 ~을 위한 Y1, 예측 가치 ~을 위한 Y2.
그리고 그 다음에 단지 에게 지원 우리의 심상,
나는 가고 있다 에게 놓다 에게 수직의 중심선
~에 일치 ~의 그만큼 최적의 한계점 ~을 위한 Y2,
그리고 비슷하게 수평의 선 마킹 그만큼 최적의 한계점 ~을 위한 Y1.
이것 높은 사분면 나타냅니다 그만큼 최적의 지역,
왜냐하면 둘 다 속성 ~이다 만족스러운 그만큼 최적성 기준.
안타깝게도, 저것 우리 ~할 수 있다 그렇다면 ~에서 여기
저것 우리 ~하지 않다 찾다 어느 레시피 저것 이다, ~에 사리,
할 수 있는 에게 풀다 둘 다 그만큼 기준.
이것 ~이다 좋다, 좋아요, 메모 매우 좋은 소식.
지금 문학 내 자신 가다 뒤쪽에 에게 나의 프레젠테이션 매우 빠른.
우리 ~할 수 있다 그렇다면, ~에 사리,
저것 우리 ~하지 않다 가지다 어느 속성 선 이것 사분면
~와 함께 그만큼 행복하다 녹색 스마일리.
무엇 하다 우리 하다 ~에 이것 가리키다?
하다 우리 주다 위로? 의 강의 메모.
무엇 우리 ~할 수 있다 하다 이다, ~에 사리, 가다 뒤쪽에 에게 그만큼 시작 ~의 그만큼 문제
그리고 노력하다 에게 그렇다면 만약에 우리 ~할 수 있다 변화 어느 ~의 우리의 초기의 선택
저것 우리 처음으로 만든 ~에 접근 그만큼 문제.
~ 안에 특정한, 너 ~할 것 같다 잘 기억하다 저것 우리 ~이었다 미정
~이든 우리 ~일 것이다 대하다 그만큼 요인 에게, 비, 그리고 씨
~처럼 범주형 또는 ~처럼 숫자.
알아요 하다 우리 가지다 치료됨 그들을 ~처럼 범주형.
알아요 하다, 요인 에게 ~처럼 존재 에게 범주형 변수, ~와 함께 둘 레벨,
어느 하나 오직 사용하여 A1 또는 오직 사용하여 A2.
하지만, 왜냐하면 ~에 사리, 그만큼 고객 ~이었다 열려 있는
에게 혼합 그만큼 날것의 재료 에게 만들다 요인 에게.
알아요 저것 ~였다 안 옵션.
그 다음에 무엇 우리 ~할 수 있다 생각하다 ~의
~이다 대체 이것 요인 에게 ~와 함께 변수
저것 지금 그만큼 부르다 A1 콘텐츠, 어느 ~이다 에게 양적 변수,
어느 나타냅니다 어떻게 많이 ~의 A1 나는 가고 있다 에게 놓다
~ 안으로 그만큼 혼합물 ~의 A1 그리고 A2용 만들기 요인 에게.
그만큼 번역,
그만큼 변환 ~ 사이 범주형 레벨 그리고 숫자 가치,
그것은 거의 즉각적인 .
만약에 나는 오직 사용하여 A1, 나는 가고 있다 에게 사용 100%의 A1 ~에 나의 혼합물.
알아요 그만큼 ~할 수 있다 대기열 A1 내용물 에게 잘 동일한 에게 하나.
혼 그만큼 반대 옆, 만약에 나는 오직 사용하여 A2,
이것 수단 저것 그만큼 가지다 A1 제로 내용물 ~에 나의 혼합물,
그리고 그러므로 A1 내용물 ~이다 가고 있다 에게 잘 동일한 에게 영.
너 ~할 것 같다 가지다 추측 저것 암묵적으로,
우리 ~이다 또한 정의 A2 내용물 에게 잘 동일한 에게 1 - A1 내용물.
하지만 우리 ~하지 않다 정말 필요 저것
왜냐하면 우리 ~이다 오직 찾고 ~에 둘 혼합물 변수.
왜 ~이다 우리 행위 이것?
잘, 그만큼 이점 ~이다 분명한 .
와 함께 요인 A,
우리 ~이었다 제한된 ~에 찾고 ~에 어느 하나 A1 내용물 에게 잘 동일한 에게 영 또는 하나.
지금 저것 이었다 고려하면 계속 코딩,
그만큼 A1 내용물 ~할 수 있다 가져가다 어느 값 ~ 사이 영 그리고 하나.
이것, ~의 강의,
나타냅니다 안 막대한 도약 ~에 그만큼 유연성 ~의 우리의 모델
그리고 안 무한 ~에 그만큼 감각 저것 지금 우리 ~이다 열려 있는
에게 문자 그대로 무한 블랙 베리 혼합물 그리고 무한 블랙 베리 방법 ~의 만들기 요인 A.
비슷하게, 요인 비 ~이다 범주형 ~와 함께 삼 수준.
알아요 하다 그것은 계속 ~ 이다 이것 방법,
코딩된 오직 지하 1층, 오직 지하 2층 또는 50-50 혼합하다.
하지만 수행원 그만큼 비슷한 논리,
우리 ~할 수 있다 지금 소개하다 B1으로 콘텐츠, 마디 없는 변하기 쉬운.
에게 얻다, 그만큼 변환 ~이다 가고 있다 에게 잘 정확히 그만큼 같은.
50-50 혼합하다 ~의 비 1 그리고 비 2 ~ 할 것이다 잘 변환됨 ~에 0.5
왜냐하면 나는 사용하여 50 % ~의 비 1 그리고 50 % ~의 비 2.
다시, 비 2 목차 ~이다 1 - B 1 목차.
에게 얻다, 그만큼 이점 ~이다 저것 이었다 메모 경계 에게 도약 ~에서 영 에게 0.5,
또는 에게 영 에게 하나 반드시,
하지만 우리 ~할 수 있다 탐구하다 그만큼 전체 스펙트럼 ~의 가치
~에서 영 에게 하나.
요인 씨 ~이다 ~할 것 같은 블랙 베리 교활한,
왜냐하면 우리 하다 가지다 삼 가능한 날것의 재료 에게 혼합 위로.
에게 티 이것 인턴십,
우리 필요 에게 소개하다 메모 단지 하나, 하지만 실제로 삼 마디 없는 변수
저것 게다가 존재 마디 없는, 가지다 또한 그만큼 혼합물 제약.
의미 모두 타임스, 그들 필요 에게 잘 무엇 에게 하나.
하지만 그만큼 변환
~ 사이 그만큼 레벨 ~의 요인 씨 그리고 그만큼 삼 새로운 혼합물 변수
다음 정확히 그만큼 같은 논리.
그건 감독자 쉬운.
이것 ~이다 단지 에게 심상 ~의 어떻게 우리 하다 그만큼 변환 ~의 그만큼 수준.
이것 ~이다 어떻게 그만큼 암사슴 포인트들 저것 우리 이미 가지다 그만큼 날짜 혼.
우리 ~하지 않다 필요 아무것 또 다른.
~이다 좌석 이내에 그만큼 마디 없는 코딩 공간.
지금, 그만큼 오직 블랙 베리
. 단계 ~에 통과 ~에서 그만큼 범주형 코딩
에게 사용 에게 마디 없는 코딩 ~이다 어떻게, ~에 사리,
우리 전환하다 이것 그만큼 통계적 모델
저것 우리 사용 에게 설계 그만큼 실험 그리고 그 다음에 에게 분석하다 그만큼 날짜.
어떻게 ~이다 우리 가고 있다 에게 하다 이것?
잘, 그만큼 더 쉽게 방법 ~이다 에게 단지 하다 그것 ~에 많은 작은 단계.
무엇 이었다 가고 있다 에게 하다 ~이다 시작 ~와 함께 우리의 기본 효과 모델,
에게 작은 ~에 의해 작은 ~에 그만큼 다른 요인.
우리 시작 ~와 함께 요인 A, 어느 가졌다 오직 둘 수준.
지금 ~에 그만큼 마디 없는 코딩, 무엇 이었다 가고 있다 에게 놓다 ~이다 A1 내용물.
이었다 오직 가고 있다 에게 놓다 그만큼 선의 용어 ~의 이것 A1 내용물.
~ 안에 사리, 우리 오직 가졌다 하나 계수 ~을 위한 요인 A ~에 그만큼 범주 코딩 모델.
비슷하게, 지금 이었다 가고 있다 에게 가지다 하나 하나의 계수 ~을 위한 A1 콘텐츠.
지금 만약에 너 ~하지 않다 믿다 내 자신, 이것, 그것은 안 동등한 모델.
나는 가고 있다 에게 보여주다 너 에게 커플 ~의 예.
상상 해봐 우리 원하다 에게 피규어 밖으로
그만큼 영향 ~의 사용하여 오직 A2 ~을 위한 만들기 요인 A,
그 다음에 저것 수단 저것 A1 콘텐츠 ~이다 영.끝.
에서 그만큼 범주형 코딩 모델,
이었다 가고 있다 에게 단지 외모 ~에 그만큼 가로채기 용어,
왜냐하면 이것 추가의 용어 참조 에게 언제 우리 사용 A1.
혼 이것 다른 옆,
~을 위한 마디 없는 코딩 모델,
이었다 가고 있다 에게 놓다 그만큼 가로채기, ~의 강의,
그리고 그 다음에 그만큼 A1 내용물 계수, 하지만 지금 우리 ~ 할 것이다 곱하다 그것 ~에 의해 영
왜냐하면 A1 내용물 ~이다 영.
아니다 심지어 행위 어느 수학,
너 ~할 수 있다 정말 그렇다면 저것 이것들 둘 숫자 ~이다 정확히 그만큼 같은.
비슷하게, 만약에 우리 원하다 에게 그렇다면 , 무엇입니까? 그만큼 영향 ~의 사용하여 오직 A1
지금 ~에 이것 시간, A1 콘텐츠 ~이다 가고 있다 에게 잘 동일한 에게 하나.
지금 ~을 위한 범주형,
나는 가고 있다 에게 합집합 위로 그만큼 가로채기 용어 ...을 더한 그만큼 요인 A 계수 일치
회계 ~을 위한 그만큼 차이점 그리고 그만큼 레벨 ~의 그만큼 요인.
혼 이것 다른 그래도 측면,
우리 ~이다 가고 있다 에게 언제나 포함 그만큼 가로채기.
에게 티 이것 가리키다, 잘 곱하다 그만큼 A1 내용물 계수 ~에 의해 하나
왜냐하면 그만큼 콘텐츠 ~이다 하나.
다시 말하지만 심지어 어느 수학,
그만큼 둘 숫자 여기 ~이다 그만큼 같은 ~처럼 그만큼 둘 숫자 여기.
정확히 동등한.
지금 ~와 함께 요인 비, 우리 가졌다 삼 수준.
어떻게 ~이다 우리 가고 있다 에게 하다 저것?
잘, 왜냐하면 그것 가지다 삼 레벨, 지금 우리 캔트 단지 추가하다 그만큼 선의 용어,
하지만 우리 또한 필요 에게 추가하다 그만큼 이차 용어.
우리 가졌다 둘 계수 전에, 그리고 이었다 가고 있다 에게 가지다 둘 계수
지금도 ~와 함께 그만큼 마디 없는 코딩.
에게 얻다, 만약에 너 ~하지 않다 믿다 내 자신, 이것 ~이다 안 동등한 모델,
우리는 할 수 있다 일하다 밖으로 ~에 최소 하나 예, 어느 공장 정확히 ~처럼 ~ 전에 그리고.
만약에 그만큼 오직 가지다 지하 2층, 비 1 목차 ~에 영,
수단 저것 둘 계수 ~이다 가고 있다 에게 가지다 영 무게
~에 컴퓨팅 그만큼 영향.
그러므로 그만큼 둘 숫자 ~이다 오직 단지 둘 저것 아레스, ~에 사실 그만큼 같은.
나는 메모 가고 있다 에게 가다 ~ 안으로 이것 다시,
오직 비 1 ~이다 동등한 에게 B1 목차 동일한 하나에게.
그만큼 최대 흥미로운 이다,
이것 저것 ~에 최소 필요하다 너 에게 하다 일부 요약.
어디 비 1 내용물 ~이다 가고 있다 에게 잘 0.5, 왜냐하면 우리 ~이다 고려하면 50-50 혼합하다.
너 ~할 수 있다 확인하다 용이하게
저것 이것들 둘 숫자 여기 합산 위로
~이다 동등한 에게 이것 다른 옆 ~의 그만큼 방정식
어디 우리 놓다 0.5 그리고 0.5 제곱,
왜냐하면 지금 우리의 비 1 목차 ~이다 동일한 에게 0.5.
지금 ~을 위한 요인 씨, 우리 가졌다 네 수준.
우리 특히 기억하다, 우리 가졌다 삼 가능한 날것의 재료.
우리 가졌다 에게 소개하다 삼 혼합물 변수.
모든 시간 우리 하다 가지다 에게 거래 ~와 함께 혼합물 변수 것들,
그것은 약간 복잡한
왜냐하면 그들 ~이 되다 아주 청소기 ~와 함께 어느 끊임없는 용어.
~ 안에 퍼팅 그만큼 씨 1, 씨 2, 그리고 씨 삼,
그만큼 합집합 ~의 그들을 삭제하다 또는 필요하다 우리를 에게 삭제 그만큼 끊임없는 용어.
하지만 다른 ~보다 저것, 모든 것 다음 예쁜 많이 그만큼 같은.
우리 가졌다 삼 계수 여기,
그리고 이었다 아직 가고 있다 에게 가지다 삼 계수 여기
왜냐하면 우리 가지다 4개, 하지만 우리 ~이다 구하는 빨간색 ~의 그만큼 가로채기.
알아요 아직 그만큼 같은 균형.
에게 얻다, 나는 메모 가고 있다 에게 가다 attraverso 모두 ~의 그만큼 예,
하지만 당신은 블랙 베리 ~보다 환영 에게 외모 ~에 그만큼 슬라이드 오프라인
그리고 확인하다 저것 저것들 아레스, ~에 사리, 준다 너 언제나 그만큼 같은 답변.
이것들 ~이다 모두 그만큼 예.
지금 ~와 함께 알아요 많이 일하다, 우리 가지다 설립하다 그만큼 변환 ~의 그만큼 기본 효과.
어떻게 우리 실제로 전환하다 각 분리된 요인
~ 안으로 사용하여 그만큼 새로운 마디 없는 변수?
지금 우리의 원래의 모델, 그렇지만, 포함됨 블랙 베리 ~보다 단지 기본 효과.
~ 안에 사리, 우리 가졌다 그만큼 둘 -방법 상호 작용.
지금 그만큼 아이디어 여기 ~이다 저것 모든 시간 요인 A 나타나고,
나는 가고 있다 에게 대리자 그것으로 A1 내용물.
모든 시간 요인 비 나타나고,
나는 가고 있다 에게 대리자 그것
~와 함께 그만큼 B1 2개 내용물 그리고 비 1 내용물 제곱.
비슷하게 ~을 위한 요인 씨,
나는 가고 있다 에게 대리자 그것 ~와 함께 그만큼 네 자귀 저것 나는 놓다 여기.
그만큼 같은 보유 언제 나는 상호 작용 ~와 함께 엑스 1,
그리고 모든 것 ~이다 매우 많이 ~에 그만큼 같은 맛,
논리적으로 다음 그만큼 같은 계획.
그만큼 오직 주의 저것 너 원하다 에게 잘 알고 있는 ~의
그리고 잘 특히 친절한 ~에 대한
~이다 저것 모든 시간 너 상호작용하다 3명까지 혼합물 변수,
어디 저것들 ~이다 당신의 삼 혼합물 변수,
저것들 기본 효과 저것 너 원래 가졌다 지금 필요 에게 잘 제외된 ~에서 그만큼 모델,
그렇지 않으면, 그만큼 모델 습관 잘 실현 가능 한.
그건 그만큼 오직 주의 저것 너 필요 에게 잘 주의 깊은 에 대한.
기타 ~보다 저것, 이었다 준비가 된 에게 가다.
우리는 갖다 우리의 동등한 마디 없는 모델.
지금 무엇 우리 ~할 수 있다 하다 이다, ~에 사리, 다시, 확인하다 저것 모든 것 ~이다 아직 같은.
그만큼 얻다 정확히 그만큼 같은 예측,
어느 하나 사용하여 그만큼 범주형 코딩 또는 가고 있다 그리고 사용하여 그만큼 마디 없는 코딩.
지금 너 ~할 것 같다 묻다 내 자신, 왜 ~이다 너 가고 있다 ~ 안으로 알아요 많이 문제
그리고 가고 있다, 행위 알아요 많이 메시지 만약에 것들 ~이다 정확히 똑같다?
잘, 그만큼 이점 ~이다 즉각적인 에게 그렇다면,
그리고 너 ~할 수 있다 정말 고마워하다 그것 만약에 너 시작 찾고 ~에 그만큼 프로파일러.
이것 ~이다 그만큼 프로파일러, 어떻게 그것 외모, 언제 너 사용 그만큼 범주형 코딩 .
너 가지다 에게 도약 ~ 사이 그만큼 다른 수준.
너 ~하지 않다 가지다 그만큼 가장 희미한 아이디어 무엇 ~할 수 있다 일어나다 ~에 사이.
와 더불어 마디 없는 코딩 에 다른 손,
그건 정확히 무엇 너 ~할 수 있다 하다.
너 ~할 수 있다 탐구하다 방법 블랙 베리 ~의 그만큼 다른 가능한 방법
~의 만들기 그만큼 다양한 재료 요인 A, 비, 그리고 씨
~에 에게 방법 저것 ~ 전에 그것 ~였다 단지 밖으로 ~의 범위.
~ 안에 인위적인 자귀, 수단 저것 우리 가지다 방법 블랙 베리 힘 ~의 보간.
이것 그렇지 않다 ~처럼 무료, ~의 강의.
무엇 너 지불하다, 그만큼 가격 ~의 ~이다 ~에 사리,
저것 너 ~이다 암묵적으로 만들기 일부 가정.
그만큼 가정 문안 인사 그만큼 방법 저것 그만큼 다양한 새로운 마디 없는 변수
저것 우리 가지다 소개 ~이다 관련된 에게 그만큼 응답.
~ 안에 에게 방법, 우리 ~이다 암묵적으로 가정 저것
그만큼 처지 ~ 사이 에게 1 목차 그리고 우리의 속성 ~이다 선의.
그만큼 관계 ~ 사이 지하 1층 온텐트 ~이다 이차 및 알아요 앞으로.
만약에 너 생각하다 저것 저것들 가정 ~하지 않다 정말 잡고 있다 ~에 당신의 주택,
그 다음에 ~의 강의, 그만큼 전체 절차 ~이다 수상한.
너 ~하지 않다 원하다 에게 추구하다 이것.
하지만 만약에 너 ~하지 않다 가지다 어느 이유 왜 너 않을 것이다 믿다 이것,
또는 ~에 최소 왜 너 않을 것이다 ~에 최소 탐구하다 이것 가능성,
그 다음에, 지금 우리 ~할 수 있다 가다 뒤쪽에 그리고 하다 그만큼 같은 운동
그리고 탐구하다 다시 그만큼 입력 공간, 하지만 ~와 함께 방법 블랙 베리 유연성.
다시, 하자 그렇다면 만약에 우리 ~할 수 있다 찾다 저것 안 최적의 레시피
~와 함께 이것 새로운 마디 없는 혼합물 코딩.
어떻게 이었다 가고 있다 에게 하다? 잘, 정확히 같은 방법.
할거다 사용 그만큼 JMP 프로파일러 특징
그리고 사용 그만큼 시뮬레이션 그리고 그렇다면 만약에 우리 ~할 수 있다 찾다 아무것.
지금 문학 내 자신 가다 여기.
이것 ~이다 나의 암사슴 마디 없는 테이블.
마디 없는, 왜냐하면 지금 너 ~할 수 있다 그렇다면 저것
이것들 ~이다 모두 코딩된 ~처럼 마디 없는 변수 .
그들 가지다 그만큼 파란색 삼각형 다음 에게 그들 자신 .
그만큼 씨 1, 씨 2, 씨 삼 ~이다 또한 이것들 별,
나타내는 저것 그들은 코딩된 ~처럼 혼합물 변수 ~에 JMP.
지금 상상하다 저것 다시,
우리 가지다 이미 장착 우리의 모델 ~와 함께 그만큼 맞다 모델 플랫폼 게임.
우리 저장됨 우리의 예측 방식 지금 ~와 함께 그만큼 마디 없는 코딩.
무엇 이었다 가고 있다 에게 하다 같은 물건,
그래프 프로파일러, 선택하다 저것들, 그리고 여기 우리 가다.
여기 ~이다 우리의 예측 프로파일러.
지금 우리 ~할 수 있다 놀다 방법 블랙 베리 ~와 함께 그만큼 프로파일러 그리고 그렇다면 모두 다른 조합
없이 데 에게 도약 ~ 사이 다른 옵션.
지금, 온스 다시, 빨간색 삼각형, 산출 무작위의 테이블.
단지 ~을 위한 만들기 것들 공정한, 나는 가고 있다 에게 묻다 3,000 행.
다시, 아니요 시간, 문자 그대로 깜박거리다 ~의 안 눈.
JMP 준다 너 3,000 열 테이블
어디 지금 모든 레시피는 다시 한번 죄송합니다.
모든 행 ~이다 다시, 에게 잠재적인 가상의 레시피
저것 우리 아직 정말 본, 필연적으로 본 ~에 우리의 암사슴
하지만 그것 아직 실현 가능 한,
왜냐하면 그것 아직 인사 그만큼 강제 저것 우리 가졌다 ~에 그만큼 시작.
온스 다시,
에게 피규어 밖으로 ~이든 무엇 좋은 ~이다 사건,
또는 ~에 최소 ~이든 이내에 이것 30,000 제제,
우리 하다 찾다 무엇 저것 ~이다 최적.
나는 가고 있다 에게 건설하다 그만큼 같은 그래프.
지금 너 ~할 수 있다 그렇다면 저것 우리의 포인트들 ~이다 모두 분산된 그리고 ~이다 메모 정렬됨 더 이상.
다시, 장착 그만큼 중심선 단지 에게 지원 우리의 심상.
이것 ~이다 그만큼 멋진 물건.
와 함께 이것 방법 ~의 코딩 그리고 찾고 ~에 블랙 베리 ~의 그만큼 입력 공간,
우리 하다 찾다 약간의 제제 저것 ~인 것 같다 에게 잘 유망하다.
의 강의, 우리 필요 에게 유지하다 ~에 정신 저것 이것 우리의 예측 가치.
모든 것 ~이다 아직 의존 혼 우리의 날짜, 혼 우리의 통계적 모델 분석,
하지만 ~이다 아직 블랙 베리 유망한 ~보다 전에.
우리 하다 찾다 무엇 ~에 그만큼 최적의 지역 한정된 ~에 의해 이것들 둘 중심선.
빠르게, 가고 있다 뒤쪽에 에게 나의 프레젠테이션,
그만큼 원하다 에게 그리다 에게 결정적인 결론 여기,
어느 이다, ~에 사리, 저것, 사용하여 그만큼 범주형 코딩,
우리 할 수 없었다 찾다 어느 레시피 저것 ~에 최소 혼 그만큼 예측 옆,
할 수 있었다, ~에 사리, 만나다 둘 다 그만큼 최적성 기준.
잘, 온스 우리 회전하다 에게,
이해 밖으로 어떻게 에게 대기열 이것들 다른 범주형 변수
~ 안으로 마디 없는 그리고 혼합물 변수
그리고 악용하다 그만큼 JMP 힘 ~의 기부 우리를 수천 그리고 수천 ~의 제제,
우리 하다 찾다 에게 약간의 저것 ~에 사실 만나다 그만큼 명세서.
우리 ~이었다 행복하다 저것 ~에 최소 우리 ~할 수 있었다 가다 뒤쪽에 에게 우리의 클라이언트 말하다,
바라보다, 대신에 ~의 기부 위로 혼 당신의 프로젝트,
노력하다 에게 만들다 이것들 제제 그리고 그렇다면 어떻게, ~에 사리,
~이든 그만큼 실제 속성 하다 만나다 당신의 기준 또는 아니다,
하지만 ~에 최소 그것 준다 우리를 일부 지도 ~의 개선 어디 에게 가다.
와 함께 이것, ID 좋다 에게 끝 나의 프레젠테이션.
감사합니다 나의 동료, 통 신지에
그리고 모두 ~의 나의 협력자 ~에 다우 화학적인.
감사합니다 너, 모두 ~의 너 ~을 위한 보고 있다 나의 프레젠테이션.
아픈 잘 블랙 베리 ~보다 행복하다
에게 답변 어느 질문 너 ~할 것 같다 가지다 ~에 이것 가리키다.
감사합니다 너.
