歡迎到我們的推介會在BPC-統計：
加速過程表徵
和敏捷發展的一個自動化工具放。
出色地展示你我們的協作的旅行
的這默克和阿蘇戈發展團隊。
這曾是製成可能的經過專家見解、管理層贊助、
和這許多貢獻從我們的過程同事。
我們不能誇大那足夠的。
我是賽斯克拉克.
而我是梅麗莎馬茨克。
是在這研究羧甲基纖維素鈉統計數據團體在默克研究實驗室。
和今天，出色地拿你透過這我們面臨的挑戰，
這選擇我們必須做，
和這結果的我們的選擇。
和希望，那慣於拿也很長，我們很快就會到達最好的部分，
A示範的這解決方案BPC-統計。
所以讓我們去先和得到開始了。
這單複製抗體或者單株抗體聯準會-批次處理
包括的大約20步或20單元營運
穿過這上游細胞生長過程和下游純化過程。
每個步能有向上到50化驗
為了這評估的流程和產品品質.
過程表徵是這評估的流程範圍效果在品質.
我們的重點是這統計數據工作流程
聯繫和這單株抗體過程表徵。
這統計數據工作流程包括學習規劃使用聲音美國能源部原則，
強壯的數據管理，統計造型和模擬。
這是全部到支援參數分類
和這發展的這控制戰略。
這目標為了這控制策略就是發表聲明
關於如何這品質是到是受控，
到維持安全和功效透過持續的表現和能力。
到做這，我們使用這統計模型發達從這設計學習。
範圍分類是不是統計分析，
但它能是想法的作為一個鍛鍊
翻譯具有統計意義的到幾乎有意義的。
這幾乎有意義的效果
將用於指導和告知中小企業（主題專家）決定
到是製成期間這發展的這控制戰略。
和這翻譯從具有統計意義與實質意義
是完畢透過A簡單的計算。
它是這改變的這屬性意思是，即參數效應，
相對的到這不同之處在這過程平均值
和這屬性驗收標準。
和取決於在如何大部分驗收標準範圍
被利用這範圍影響
確定是否流程有一個幾乎有意義的影響在品質.
所以我們有A定義的問題 -
這單株抗體PC統計工作流程
和學習設計透過控制戰略。
如何是我們去到實施這統計數據工作流程在A方式
那這流程科學家們和工程師將要積極地參加在
並擁有這些組件的個人電腦，讓我們，統計學家，
提供監督和指導和允許我們到延長我們的資源。
我們有到選擇A統計軟體包括資料管理，
美國能源部，繪圖，線性混合模型能力。
的課程，它是可擴展的透過自動化，
直覺、互動和合身-為了-目的沒有A很多的定制。
和聯合管理計劃曾是一個明顯的清除選擇為了那。
為什麼？
因為它有廣泛的客製化和自動化透過JSL；
許多的我們的工程師，
這已經是他們現在的了去-到軟體為了統計分析;
我們有現存的經驗我們組織的培訓；
和它是一個行業-領導美國能源部和數據互動性。
這分析器和模擬器在特別的是非常出色地適合為了個人電腦學習。
也,這腳本那是產生的是標準，可重現，便攜的分析。
是使用聯合管理計劃到執行學習規劃，
數據管理，統計造型和模擬
為了一單元手術或者一步那可以有向上到50回應。
這結果的這分析是轉到研究報告
和用過的為了範圍分類。
和我們有到做全部這些20次。
和我們有到做這為了多種的專案.
所以你能想像它是巨大的數量的工作。
什麼時候我們開始了正在做這最初，我們是發現那我們在做
A很多的編輯的腳本前這自動化。
我們有到編輯腳本到延長將現有分析複製到其他回覆中，
我們有到編輯腳本到添加凡條件，
我們有到編輯腳本到延長這楷模到大的規模。
我們想到停止編輯腳本。
許多的你可能是熟悉的和這模擬器放向上能是非常乏味。
你有到放這分配為了每個個人過程範圍。
你有到放這添加隨機的噪音，
和你有到放這數位的模擬運行和所以在和所以在。
那裡是許多不同的腳步，
包括這可能性的如果我們想改變的話編輯腳本
從一個內部的轉換到這明確的轉換。
這模擬器是正在做添加隨機的噪音
在A紀錄-普通的類型基礎，為了例子，這紀錄轉換。
我們想到停止那手動的放向上。
我們的過程同事和我們花了大量的時間
編譯資訊為了這影響比率計算
那我們使用到製作範圍分類決定。
我們是使用簡介到核實那些
和組裝全部這資訊進入A熱地圖
那然後會是非常乏味鍛鍊
到分解這資訊後退到這原來的文件。
我們想到停止這手動的範圍分類鍛煉。
的課程，最後的但不是至少，我們有到報告我們的結果。
和這報告涉及複製、
或者在至少在這過去的涉及複製和貼上從其他專案.
和然後，的課程，你有複製並貼上錯誤，
複製和貼上從傑普,
你可能放這錯誤的輪廓或者這錯誤的屬性和所以在。
我們想到停止全部這複製和貼。
我們清楚地有到交易和這結果的我們的選擇到使用JMP。
這分析過程曾是勞動-密集，需要幾週，有時幾個月
完成一個分析為了一單元手術。
它曾是易於到人類錯誤和通常必需的廣泛的重工。
它擺出姿勢到是一個特殊的挑戰到火車同事到自己的這分析。
我們發達A想像和腦中的加速度
到使能夠我們的同事
與一個標準化然而靈活的平台方法
到這流程表徵和統計數據工作流程。
所以我們有沿著這方式一些指導原則。
作為我們提及前，我們通緝停止編輯 JMP 腳本
所以任何常規分析，不編輯是必需的。
和我們的聯合管理計劃分析，他們需要獨立思考，
他們需要到是便攜的沒有必須安裝 BPC-Stats
所以那他們居住在僅有的要求這聯合管理計劃版本他們是用過的。
我們集持續的回饋,我們不斷地更新，
我們不斷地被追蹤的不斷地提出問題，更新中有時日常的，
會議每週和阿蘇戈我們的發展團隊。
我們的介面，我們製成當然那他們是可以理解。
我們使用紅綠燈染色這樣的作為綠色為善，
黃色的為了警告，和問題標記的和紅色的。
我們有二外部的方法或者輸入進入這系統，
一個外部的標準化，哪個患病的展示A位元之後，
在哪裡這過程團隊
定義這標準要求為了這分析文件。
和我們的幫助文件，我們決定到移動他們全部外在地
以便他們能繼續到發展作為使用者在這系統進化了。
我們壞了我們的發展進入二主要開發週期。
早期的發展循環，
在哪裡我們發展證明的概念所以我們會有A問題，
我們會發展A證明的概念在職的原型到地址那問題。
我們會迭代在它直到它正在解決問題
和它曾是合理地穩定的。
和然後我們搬家了它進入這後期開發週期
和繼續這敏捷發展，在哪裡在這案件，
我們應用它到實際的專案工作和做過非常小心第二-人評論
到製作當然全部這結果是正確的和繼續到精煉這模組
基於回饋超過和超過再次到達，得到A更多的穩定的和更好的狀態。
一的這些證明的概念令人驚嘆的因素那我們做過在這非常開始
曾是這熱地圖工具，
匯集了各種資訊在這儀表板
它保存了這團隊的數量龐大的時間。
患病的展示你一個例子的這個稍後再說。
但你能看這引號在這正確的-手邊，
他們是非常興奮的關於這。 他們實際上幫助了設計它。
和所以我們得到早期的訂婚，我們得到動機為了額外的資金
和A很多的激動產生的經過這最初的證明的概念。
在概括，我們有A問題到解決，PC統計工作流程。
我們有A選擇到製作和我們選擇了JMP。
和我們的結果複製和貼上，手動的，錯誤，廣泛的返工。
我們有到發展A解決方案，和那曾是BPC-統計。
我是極為快樂的到結尾這我們談話的一部分
和讓賽斯拿你透過A示範的BPC-統計。
我們有A核示範那我們已經工作過出去
和是實際上去到開始在這結尾。
在這結尾，哪個是那證明概念熱地圖工具
那我們有簡要地顯示A的圖片是什麼時候這科學家們有完全的
全部的他們的分析和這文件是全部完全的，
這資訊為了影響比率是全部可用
和集進入A好的概括文件，
哪個我是顯示這裡。
在哪裡為了每個屬性在每個過程因素，
我們有資訊關於這分析器，
它是預料到的方法和範圍作為這流程範圍變化。
所以我們能計算變化穿過那過程因素在這屬性
和我們能計算那影響比那我們提及早些時候。
現在，我是去到跑步這工具和出色地看什麼它做。
所以第一的，它拉向上一的我們的早期的創新經過這科學家們。
我們有組織的全部這資訊那我們有穿過多種的學習。
現在，這是顯示三種不同的工藝腳步這裡
你可以看到這X-軸，我們有流程腳步鋪設出去。
在每個流程步，我們有不同的學習那是貢獻到那，
我們有多種的流程參數，
和他們是全部交叉的具有這些屬性那我們使用
來評估品質的這產品那是存在產生的。
和我們得到這熱地圖這裡。
這白色的空間表明地方
哪裡的流程範圍任何一個掉落出去的這模型或者曾是不是評估。
和然後這有色那些是在哪裡我們實際上有楷模建造的。
和的課程，這強度的這熱
是取決於在這實際的影響比率。
這曾是偉大的解決方案為了這科學家們，
但它仍然不是足夠的因為我們有幹擾到這討論。
我們可以看在這和說，好的，有某物去在這裡，
我們有這高的影響比率，
然後他們會有到追蹤向下在哪裡是那未來從。
哦，它是在這學習。 它是這過程範圍。
我有到去到這文件。
我看向上那文件，我尋找這腳本之中這許多腳本。
我跑步這腳本，
我有到尋找這回覆然後最後我得到到這模型。
我們提高這所以那現在它是只是一個簡單的點選和這模型是拉向上。
這相關的模型是拉向上以下。
你可以看在哪裡那影響比率的一是未來從。
在這裡，差距之間這預料到的過程意思是
和這屬性限制是這空間正確的這裡。
和這過程範圍趨勢正在採取向上本質上這全部的空間。
那是為什麼我們得到那影響比率的一。
然後這科學家們能也運行他們的模擬器
那有到過建造或是已經這裡，準備好到去。
他們能跑步模擬場景到看什麼這缺點費率是。
他們能玩大約和這製程參數
到建立已證實的可接受的範圍那有降低缺點費率。
他們能看在互動，這貢獻從那。
他們能也放在筆記超過在右邊
和節省那在A紀錄檔案
到保持追蹤的這他們正在做出的決定。
和注意那全部的這是設計的到支援他們，
維持他們的科學的對話，並防止這中斷到那。
他們能重點他們的努力在特別的腳步。
所以如果我點選在A步，它縮小向下到那。
也,因為我們的限制趨向到處於不斷變化之中，
我們有這機會到更新那些
和我們能更新他們在這飛到看什麼這結果是。
和你能看這裡如何這影響改變
和現在我們有這低的-影響比
和說，如何做那實際上看在這模型？
這限制的到過現在更新了，你能看有很多更多的房間
和那是為什麼我們得到那降低影響比率和出色地得到降低失敗費率。
那曾是這熱地圖工具和它是一個巨大的勝利
和高度有動力額外的投資進入這自動化。
我開始了在這結尾，
現在我是去到移動到這流程統計工作流程的開始，
哪個是在設計。
什麼時候我們工作和這上游團隊，
他們有A很多的生物反應爐那他們跑步在每個的這些運行。
這是本質上A中央合成的設計。
每個的這些運行是A生物反應爐和那生物反應爐有時去向下
因為的污染或者其他問題那本質上是遺失的在隨機的。
所以我們建成A模擬
將此評估為潛在的損失被稱為評價損失運行。
和我們能指定如何許多運行是丟失的。
我是只是去到放某物小的在這裡進行演示
和展示這小的形象的。
什麼它是正在做是它是去透過隨機選擇點
到消除從這設計在計算中方差通貨膨脹因素，
哪個能是用過的到評估多線性度
和如何出色地我們能估計模型參數。
和什麼時候它是完畢，它產生A概括報告。
這那些不是非常有用因為我模擬很少，
但我有其他例子這裡。
這是500模擬在A大設計。
和你能看我們得到這個好的概括這裡。
如果我們失去一生物反應堆，我們基本上有零機率
得到極端變異數通貨膨脹因素或非可估計的範圍估計。
和所以那是不是一個問題。
如果我們失去二生物反應爐向上到約4%，那是開始到變得一個問題。
所以我們可能說為了這設計，二生物反應爐是一種能力的損失。
和如果我們真的通緝到得到進入這細節，
我們能看如何每個模型參數受影響的在變異數通貨膨脹
對於給定的數字的生物反應器遺失的，
或者我們能秩命令全部這遺失的生物反應器的組合，
哪個具體的設計點是對設計影響最大的，
和做更遠評估喜歡那。
那是我們的模擬和那是現在例行公事部分的我們的流程那我們使用。
我是去到移動在這裡到標準化。
我們談過關於這流程統計工作流程的開始，
這結尾的這過程統計數據工作流程，
現在我是去到去後退到什麼是個開始的BPC-Sta t本身。
什麼時候人們安裝這，他們有到做A設定程式.
和這設定是基本上指定這優先。
它是指定那些輸入參數，
輸入標準化我們有談過關於早些時候，
作為出色地作為這幫助文件，什麼流程區域他們是在職的和，
和預設目錄那他們是在職的和。
和然後那資訊是已儲存進入這系統和他們能移動向前。
讓我只是展示一些例子這裡的這標準化文件和這幫助文件。
幫助文件能也是拉上來在下面這幫助菜單。
和的課程，這幫助文件是這聯合管理計劃文件本身。
但注意那它有在這位置欄，
這些是全部影片那我們已經創建了那解釋和他們是全部帶有時間戳
和所以使用者能只是數位出去什麼他們是看著為了，什麼特徵。
點選在它，立即地拉向上這影片.
但什麼是甚至更多的令人興奮的關於這是 BTC-Stat 的所有對話中，
什麼時候我們拉向上A對話和那裡有一個幫助按鈕，
它知道哪個排在這桌子到去到得到這幫助，
和它將要自動地拉向上。
如果我點選那幫助按鈕，它會自動拉起
這聯繫關聯和訓練到給即時幫助。
那是我們的幫助文件。
這標準化。
我們有標準化那我們與團隊合作
到標準化任何一個穿過專案或者之內A具體項目，
取決於在這需要和為了過程地區。
我們有這問題早期的在那我們沒有得到一致的命名
和它曾是導致問題和重工。
現在，我們有這標準化放在地方。
也,這報告小數點那我們需要使用，
這最低限度記錄的小數點，什麼名字我們使用什麼時候我們寫這
在A報告，我們的單元，和然後A預設轉換到申請。
那是我們的屬性標準化。
和然後為了我們的團體標準化，它是非常相似的識別列，
除了我們有這額外的這裡有特色那我們能要求
僅特定級別是展示和否則將要是已標記。
我們能也要求那他們有A具體的價值訂購。
所以讓，為了例如，流程步驟是總是按流程步驟順序列出，
哪個是什麼我們需要在全部我們的輸出。
好的，所以我是去到展示一個例子的這。
讓我看如果我能關閉
一些以前的東西那我們有打開這裡。
好的，所以讓我去到這例子。
所以這是這文件。 這數據有到過編譯。
我們思考它是準備好到去，但是去到製作當然它是準備好到去。
所以是去到做這標準化。
第一的事物是看著在屬性
那認識到這屬性那是犯了錯誤標準名稱。
和然後什麼是左邊是向上這裡。
和我們能看這些是製程參數，
我們沒有這標準化放向上為了。
但我們看立即地那某事的錯誤的和這，
和我們看在這清單的可能的屬性那這單位是丟失的。
我們能正確的那非常容易地。
它將要告訴我們什麼它是正在做，是去到製作那改變。
和然後它產生A報告，
和然後那紅綠燈染色和說，哦，我們成立這些。
這是A改變我們製成，支付注意力到這警告。
這些是那些我們沒有尋找。
和這報告是儲存回資料表
所以它能是轉載在要求。
和患病的去透過這團體標準化
只是到拿A快的看在那。
這裡，它是講述我紅色的，停止光染色。
我們有A問題這裡，你是遺失的這些列。
這團隊有必需的那此資訊是包括。
它是去到力量那些列到這文件。
我們有這選項和這黃色的到添加額外的列。
和所以出色地去先和跑步那，這是講述我們什麼它是去到做。
和然後它做這相同的事物，創造A報告。
和我們看透過這報告我們注意到某事的去在這裡。
流程規模。
我們的流程規模能僅有的有大的實驗室微。
猜測什麼，我們有A拉布。 我們有一個額外的乙在那裡。
所以那是一個錯誤。 要是我們尋找那價值，糾正它。
重新運行這標準化和一切是好的那裡。
我做過想到觀點出去一更多的事物這裡。
你會看那這些是我們的屬性，
那裡是這些小的星星表明特性。
這特性那是分配的什麼時候我們做了標準化
是這風俗財產桌子甲板。
和那是去到經過向系統發送訊息
關於什麼這報告精確是什麼時候它產生表。
也,我們的預設轉型為了HCP 已記錄，
所以它自動地創造了紀錄轉換為了我們。
所以我們不有到做那。
好的。
那是這標準化，讓我們移動在到更多有趣的現在的事情。
這個人電腦分析。
前我得到到那，我只是想到提到那
我們有一個模組為了縮放-向下模型資格。
和本質上，它是使用JMP 的內建在等價物測試。
但它增強它經過產生一些定制地塊
並總結所有這些資訊在一張桌子上報告準備好。
它是美麗的。
很遺憾，我們不有時間到覆蓋那。
我是去到去現在進入這個人電腦分析，哪個我是真的興奮的關於這裡。
我有這。
標準化有已經到過完畢。
我們有這文件那包含實驗室結果，
實驗性的設計那是到過被處決在實驗室規模。
我們有大的規模數據在這裡。 我們無法執行...
它是不是可行的到執行京東方在規模大、
但我們有這在這控制觀點。
我們想到是有能力的到專案我們的楷模到那大的規模。
和因為我們有不同的子集，我們有可能不同的模型，
這一僅有的有A單身的模型，
但我們可以有不同的楷模和不同的設定,
我們決定到創造A BPC統計工作流程和我們有A工作流程放向上工具
那幫助我們建造那基於在這特別的模型是在職的和。
我能姓名每個的這些工作流程和我提供這資訊
它正在發生到追蹤在整個所有的分析。
什麼是我們的大的-規模環境，什麼是我們的回應？
注意這是已經為我填充。
它看起來在這文件和說，哦，我知道這些回應，
他們是在你的標準化文件，他們是在這文件，他們存在。
我認為你想到分析這個和他們得到預人口稠密。
它也認出這作為A轉換
因為它知道那為了那HCCP，我們想要那個在A紀錄轉換。
它將做它內部轉換，
哪個方法聯合管理計劃將要自動地反向變換它
所以那科學家們能解釋它在這原來的規模。
那裡是一些額外的選項這裡。 這個人電腦堵塞正確的現在是固定的。
在一些案例，這科學家們想看看這實際的個人電腦堵塞方法。
但為了這模擬，是有興趣的在A人口-類型模擬。
我們不想到看在具體的塊，我們想到看什麼這變化性是。
所以是去到改變PC 區塊係數
進入A隨機的影響什麼時候我們得到到這模擬。
和是去到添加A流程擴展到我們的模型
所以我們能延長我們的模型到A大的規模。
這系統將要審查這不同的過程參數和查看這編碼。
如果有一些問題這裡或編碼缺失，
它會自動標記和這紅綠燈染色。
我們有這裡這放觀點。 非常乏味鍛煉，惱人的。
我們不斷地想到展示一切都在分析器中的設定點
因為那是我們的控制，
不是這預設那JMP的計算這數學的中心。
所以我們建成這資訊在這樣它就可以是自動地添加。
然後我們就可以定義這子集為了一個分析。
和為了那，我們使用A數據篩選。
我會在這裡展示為了這數據篩選
和有解釋的這在這對話。
但我們想到做概括統計數據在A小的規模。
所以我去先和選擇那。
它給出回饋在如何許多列都在那個子集中
和什麼這子集是所以我們可以雙倍的-查看那那是正確的。
和然後為了這個人電腦分析，在這案件，
我有模型設定所以那，的課程，
它將分析 DOE這中心觀點
但它是也要做這個單因子研究，
或者什麼他們稱呼奧法特和SDM堵塞，
分離中心點那是完畢作為其他堵塞。
和那是全部建成進入其他堵塞在這學習為了那個人電腦堵塞。
最後，我能指定確認點的子集，
哪個他們喜歡到稱呼驗證點，
到檢查和到看如何出色地這模型是預測。
我們不有那些在這案件。
和為了什麼是我們的子集為了規模大、
那會包括兩個都這實驗室和這大的規模數據。
自從它是全部這數據在這案件，我不有到指定任何子集。
現在，我有定義的我的工作流程。
我點選好的，和它節省全部那資訊正確的這裡作為A腳本。
如果我正確的-點選在那，編輯它，你能看什麼它是正在做。
它是創造A新的命名空間。
它是得到這模型在那裡有我所有的回复
和一切我可以需要為了這分析。
A s很快作為你看這，你開始思維，出色地，
如果我有到添加其他回覆,我能戳其他回覆在這裡。
但那違反這原則的不腳本編輯。
出色地，有時我們做它，但不告訴任何人。
什麼我們做過是我們建成A工具那有一個工作流程編輯器
那允許我們到去先後退進入那工作流程
通過點和點選和改變一些的它是特性和改變這工作流程。
我是去到去先現在和做這分析。
和這是在哪裡這魔法真的來了在。
什麼時候我做這個人電腦分析放向上，
它是去到去拿那工作流程資訊和申請它
橫跨整個集合的腳本我們需要的為了我們的分析。
和你看什麼它只是做過那裡。
它掉落A所有的束的腳本。 它分組的他們為了我們。
一切是準備好到去。
它是A步-經過-步過程，這科學家們能跟隨它通過。
如果那裡是腳本那是不適用，
他們能消除那些腳本和他們是只是走了。
我們不擔心關於他們。
和然後為了這腳本那是展示，我們有額外的定制。
這些是本質上發電機腳本。
和你能看它產生A對話
那是已經預人口稠密的和什麼我們應該需要，
但我們有額外的靈活性如果我們需要它。
和然後我們能得到我們的報告我們可以增強它作為我們需要到，
在這案件，子集我可能想到包括。
和然後重新儲存這腳本後退到這桌子和代替這發電機腳本。
現在，我有A呈現腳本這裡那我能使用那是便攜的。
然後為了這個人電腦分析，我們有數據地塊。
的課程，我們想到展示我們的數據。
總是看在你的數據，產生這地塊。
有A預設陰謀那是建造的。
和現在這用戶，我們只做了一個圖
因為我們通緝這使用者到有這選項到改變事情
所以他們可能去在這裡，說，得到擺脫的那標題。
我只是改變了這尺寸和我添加A傳奇，任何。
你能改變這全部的陰謀如果他們通緝到。
和然後一的他們的全部-時間BPC-Stat 最喜歡的功能
似乎到是這重複分析。
一次我們有一個分析我們喜歡，我們能重複它。
和什麼這是正在做是它是破解列切換器
和添加一些額外的特徵到它。
它會拿這輸出，傾倒它在A垂直的清單盒子或者標籤盒子，
和允許我們到申請我們的濾任何一個全球或者到每個分析。
現在，我是在這柱子切換器
我可以告訴它什麼列我想它到做。
這作品為了任何分析，不是只是密謀。
點選好的。
它運行透過這切換器,產生這報告。
那裡我有它。 全部我的回應是繪製的。
那曾是簡單的。
我去向下和有這腳本那重新創造那。
我能降低它這裡，得到擺脫的這以前的一。
完畢。
描述性的統計數據。 這裡我們去。
它是已經完畢。
我有這子集化應用,到有這桌子我需要。
看在這。
它是已經格式化的到這我需要的小數位數
因為它是採取優勢的那些特性那我們已分配,
那些獨特的特性基於在這桌子標準化。
所以那一是完畢。
和然後這滿的模型。
滿的模型是放向上，準備好到去為了什麼你思考？
它是準備好到去為了剩餘的評估。
我們能去透過每個的這一次一個模型
和拿A看到看如何這點是行為舉止，這缺少的合身。
做它看好的？
這裡，我們有一觀點那可能是一點位元離開我們可能想到探索。
汽車重新計算是已經轉身在，
所以我能做A排排除它將自動地更新這。
或者我們有A工具那將排除新列中的資料點
所以那我能分析它邊經過邊。
和然後自從我有已經指定我的回應，
在命令到包括那邊經過邊，
我會有到去後退和調整我的工作流程。
和我們有那工作流程編輯到做那。
我是只是去到跳過先到節省一些時間在哪裡我有已經完畢那。
這是這相同的文件，相同的分析，
但我有添加一個額外的回覆和它是正確的這裡。
屈服沒有跑步21.
現在，科學家們能看在這邊旁邊和說，
你知道什麼，那一點，是的，從統計數據來看，這有點不尋常，
但幾乎有真的不影響。
全部正確的，讓我們拿這更遠。
這是我們的常規過程。
我們做拿它全部這方式透過簡化模型
因為我們想到看如果它影響模型選擇。
我們有自動化的這模型選擇
和它需要優勢的這現有的逐步向前 AIC
或者這現存的效果桌子在哪裡你能點選到向後刪除
如果需要，可以手動選擇，這自動化這落後選擇
哪個我們通常使用為了分裂鍋設計。
我們也有A向前選擇對於混合模型哪個是不是現在
JMP 功能和聯合管理計劃我們發現高度有用。
我是去到去先，自從它是A固定的模型，
我將這樣做並得到工作流程資訊.
我知道我需要到做這在這滿的模型。
它去先和做這選擇。
什麼它是正在做在這背景這裡是它是跑步每個模型，
它是建造報告的這選擇已完成
在案件我們想到報告那。
和它是去到節省那些腳本後退到這數據桌子。
有那個報告正確的那裡包含所有這選擇過程。
那些腳本是只是產生的和被拋棄後退這裡。
現在，我能移動那些腳本後退進入我的工作流程部分。
我知道這減少模型進去那裡
和這是我的模型選擇步歷史。
我能放那資訊在那裡。
好的，所以這是偉大的。
現在，什麼時候我看起來在我的減少模型，我有那消失了透過這選擇。
現在我能看這影響的這選擇在去除這額外的觀點這裡。
和再次，我們看有只是基本上，
科學家可能會得出結論只是不實際的不同之處這裡。
和他們可以甚至去，和應該去
和看在這交互作用分析器作為出色地，比較他們邊經過邊。
這是偉大的。
我們想到保持這腳本因為我們想要追蹤
的這決定那我們製成，所以有A記錄的那。
但我們也想到報告這最終的模型。
所以我們想A好的，乾淨的報告。
我們不想那沒有在那裡運行響應
因為我們已經決定那它是不是相關的，
我們需要到保持全部這數據。
其他最喜歡的工具那我們開發的是這分裂合身團體
哪個允許我們要解散這些適合的團體
我們有縮小的模型這裡。 拿這減少模型。
並讓我們能夠休息他們向上分成盡可能多的團體作為我們想。
在這案件，是僅有的去到團體把它分成一組
因為是去到排除一回覆.
我們想一團體。
什麼時候是完畢，是只是使用這是為了消除這個回應
我們不更長想在那裡。
按一下“確定”。
那是一些回饋從模型擬合，和繁榮，我們有它。
這合身團體是現在那裡和沒有回覆分析有到過已刪除。
現在我們有這準備好到報告。
注意那這設定為了這分析器，他們是全部這設定我們指定的。
它是不是在這平均的觀點或者中心觀點，
它是在這流程設定點，
哪個是在哪裡我們需要它到是為了比較目的。
它是全部準備好到去。
好的，所以那產生那個腳本在那裡什麼時候我做過那分裂。
我能放它向上這裡和我能只是改名那。
那是最終的楷模。
好的，非常好的。
現在，為了一些真實的樂趣。
記住我們有談過關於多麼乏味
到放向上這模擬腳本。
現在手錶這。 手錶如何簡單的這是為了這科學家們。
和前我做這，我想到觀點出去那這曾是，
的課程，已創建經過A腳本，顯然是 JSL，
但這是A腳本那創造一個腳本創造A腳本。
所以這曾是相當A挑戰為了阿蘇戈到發展。
但什麼時候我跑步這個，我可以在這裡選擇我的模型，
最終的楷模，和然後在只是A幾秒鐘的事，
它產生這模擬腳本那我需要。
我跑步那，和繁榮。 那裡它是，全部完畢。
它設定向上這範圍那我需要為了這流程參數。
它是放他們向上到這正確的間隔。 它放這廣告隨機的噪音。
但有甚至更多的去在這裡比什麼出現。
注意那這過程規模有到過添加，
我們沒有有那在這模型前。
那曾是某物那曾是添加以便我們可以拿這些實驗室,
規模美國能源部楷模，和延長他們到這大的規模。
現在是預測大的秤。 那是重要的。
那曾是A修改到這模型。
以前，很乏味編輯腳本的內容是必需的到做那。
注意那我們也有這個人電腦堵塞隨機的影響在這裡我們有指定的
因為我們不想到模擬具體的塊，
現在它是一個額外的隨機的影響。
和這全部的變異數是存在堵塞進入這標準偏差
對於廣告隨機噪音，不是這預設剩餘的隨機的噪音。
我們也添加這小的放種子這裡所以我們能複製我們的分析確切地。
所以這是真的偉大的。
和再次，注意那是在這過程放觀點在哪裡它應該是。
好的，最後的事物我想到展示這裡是這報告。
我們本質上完全的整個分析，
你能看它是非常快速地。
我們想到報告這些最終的楷模出去進入A統計數據報告。
和所以我們有A工具到做那。
和這報告開始和A描述性的統計數據。
我是去到跑步那第一的，
和然後是去到去和建造這報告，出口統計數據到單字。
和然後我有到告訴它哪個楷模做我想到出口。
它是詢問關於確認地塊。
我們沒有有任何在這案件為了確認點。
所以是去到跳過那。
和然後它預設值到這預設目錄那我們放這輸出。
我是去到打開這報告什麼時候我是完畢。
和這是重要的。
是離開這雜誌打開為了儲存和修改。
因為作為大家知道，當你複製時東西,
你產生你的分析器，
你傾倒他們在單字，和有一些剪裁去在。
我們可能有到調整大小事物，
我們可能有到放某物在A紀錄規模。
我們能做全部那在這雜誌和然後只是重新儲存它後退到單字。
那節省A步。 所以我們產生那。
我點選好的這裡。
它是閱讀這不同的桌子和這不同的分析器，
和它是產生這雜誌向上這裡。
那是實際上這報告那它是去到使成為在單字。
和它將要是完畢在只是A第二這裡。
好的。
和然後只是開幕向上單字。
和繁榮，有我們的報告。
所以看在什麼它做過。
它賣權字幕這裡，它把我們的桌子。
它是已經格式化的到這報告精確那我們需要。
它有這註腳那它添加，會議我們的標準。
和然後為了每個回覆,它有A部分。
和然後這部分有這桌子和他們的字幕、和這分析器，
和交互作用分析器，註腳，等等等。
和它重複在和在為了每個屬性超過和超過。
它也產生一些最初的文字
那這科學家們能更新和一些概括統計數據。
和所以它是漂亮的很多準備好到去和高度標準化。
那完成這示範的這系統。
現在，我只是有一結論滑動那我想到去後退到這裡。
所以，在結論， BPC-統計數據，它是添加價值到我們的商業。
它是已啟用我們的過程團隊。 它是癱瘓的這工作。
它是加速的我們的時間軸。
我們已經實施的A標準化、然而靈活的系統的方法
和那更高，快點加速度，和很多更多的訂婚。
感謝你非常很多。
