안녕하십니까, 여러분, 그리고 환영하다 에게 JMP 발견.
앤드류 칼 그리고 히스 돌진.
나 가지다 ㅏ 프레젠테이션 오늘 그건 가고 있다 에게 가장 밝은 부분
약간 의 그만큼 특징 안에 JMP 17 프로 그 ~ 할 것이다 돕다 너 밖으로
안에 그만큼 세계 의 혼합물 모델.
많은 의 너 ~이다 관련된 안에 제형,
그리고 에게 ~이다 솔직한, 그건 무엇 우리는 계속 ~ 이다 행위 ㅏ 많은 최근에.
이었다 ㅏ 많은 처럼 구급차 추격자, 어디 잘 단지 가다 ~ 후에
그만큼 최신 물건 그 고객 ~이다 관심 있는 안에.
하지만 그건 무엇 이었다 봄 ㅏ 많은 최근에, ~이다 여러분 저것 ~이다 행위 혼합물 모델
저것 ~이다 실제로 상당히 복잡한 그리고 더 그래서 ~보다 우리는 항상 알다.
우리 단지 결정했다 우리 ~일 것이다 하다 약간 더 깊은 조사
~와 함께 약간 의 그만큼 새로운 나온 기술,
그리고 저것 JMP 17 수행 ~을 위한 우리를.
앤드류, ~일 것이다 너 처럼 에게 가져 오기 시작했다 그리고 아마도 주다 ㅏ 작은 조금 의 배경
~에 그만큼 전부의 아이디어 의 무엇 ㅏ 혼합물 모델 이다,
그리고 약간 의 그만큼 다른 기법?
괜찮아, 그래서 하자 시작 밖으로 ~와 함께 ㅏ 멋진, 쉬운 그래프.
하자 가져가다 ㅏ 바라보다 ~ 위에 여기 ~에 그만큼 구성 ~에 그만큼 왼쪽.
이었다 안에 실험적인 환경,
그래서 지금 나 가정하다 우리는 갖다 둘 요인,
재료 ㅏ 그리고 재료 비, 그리고 그들 범위 ~에서 0-1.
만약에 거기 아니요 혼합물 제약, 그 다음에 모든 것 안에 그만큼 검은색 정사각형
~이다 ㅏ 실현 가능 한 가리키다 안에 이것 요인 우주,
그래서 우리의 설계 루틴 ~이다 가고 있다 에게 주다 우리를 포인트들 어딘가에 안에 이것 우주.
하지만, 만약에 거기 ㅏ 혼합물 강제
어디 이것들 가지다 에게 추가하다 위로 에게 하나, 그 다음에 뿐 그만큼 빨간색 선 ~이다 실현 가능 한.
우리 원하다 에게 가져 오기 ㅏ 가정 어구 최적의
주어진 저것 강제, 그리고 우리 원하다 에게 끝 위로
어딘가에 안에 저것 선 ~을 위한 둘 다 우리의 설계 그리고 우리의 분석.
만약에 우리 이동하다 위로 에게 삼 혼합물 재료,
ㅏ, 비 그리고 씨, 모두 할 수 있는 에게 달라지다 ~에서 0-1,
그 다음에 우리 가져 오기 ㅏ 입방체 ~을 위한 저것 0-1 강제 ~을 위한 각 의 그들을.
하지만 ~와 함께 그만큼 혼합물 제약, 저것 소요 그만큼 형태 의 ㅏ 비행기
교차 ㅏ 입방체, 그리고 저것 준다 우리를 이것 삼각형,
그래서 뿐 이것 빨간색 삼각형 ~이다 관련 있는 밖으로 의 저것 전체 우주.
만약에 우리 가지다 네 치수, 만약에 우리 가지다 네 혼합물 요인,
그 다음에 저것 허용 요인 우주 ~이다 실제로 ㅏ 삼- 차원 하위 집합,
ㅏ 피라미드 이내에 거기.
찾고 뒤 에게 그만큼 삼- 혼합물 환경.
보다 이것 삼각형? 그건 그만큼 허용된 지역.
잘, 그건 왜 JMP 준다 우리를 이것들 세 개 한 벌 음모.
이러한 삼항 플롯의 경우,
무엇 JMP ~ 할 것이다 하다 이다, 만약에 너 가지다 더 ~보다 삼 혼합물 요인,
~이다 당신은 가지다 둘 요인 표시 ~에 ㅏ 시각,
그리고 그만큼 제삼 중심선 ~ 할 것이다 ~이다 그만큼 합집합 의 모두 그만큼 다른 혼합물 요인.
우리 ~할 수 있다 바라보다 ~에 이것들 삼항 플롯, 꽤 ~보다 가지고 에게 가지다 ㅏ 피라미드
저것 이었다 찾고 전역.
우리 가지다 에게 결정하다, 우리는 원하다 ㅏ 공간을 채우는 디자인
또는 최적의 설계?
지금, 보통 안에 ㅏ 비혼합물 환경, 우리는 보통 사용 최적의 설계,
그리고 ~을 위한 그만큼 대부분 부분, 우리 하지 않을 것이다 고려하다 ㅏ 공간을 채우는 디자인.
거기 ㅏ 약간의 원인 저것 우리 원하다 에게 고려하다
ㅏ 공간을 채우는 디자인 안에 혼합물 설정.
자주 안에 그만큼 제형 세계, 만약에 너 가다 ~도 멀리,
거기 ㅏ 작은 조금 더 감광도 에게 가고 있다 ~도 멀리 안에 당신의 요인 우주,
만들기 그것 ~도 넓은, 그 다음에 당신의 전체 프로세스 실패.
에스 반대하다 저것 일어난다 ~ 위에 여기 어디 X2 이다.
가정하다 그것 실패 모든 것 아래에 0.1.
당신은 가고 있다 에게 잃다 ㅏ 좋은 큰 덩어리 당신의 달리기 왜냐하면 그만큼 최적의 설계
경향이 놓다 대부분 의 당신의 달리다 ~에 그만큼 경계 의 그만큼 요인 우주,
그래서 당신은 가고 있다 에게 잃다 이것들.
당신은 ~ 아니다 가고 있다 에게 ~이다 달릴 수 있는 당신의 가득한 모델
~와 함께 그만큼 남은 포인트들, 그리고 당신은 ~ 아니다 가고 있다 에게 가지다
어느 좋은 정보 ~에 대한 어디 저것 실패 경계 이다.
을 위한 그만큼 공간 채우기 디자인, 만약에 너 가지다 약간 친절한 의 실패
0.1 미만, 당신은 지는 ㅏ 더 작은 숫자 의 포인트들.
당신의 남은 포인트들 아직 주다 너 ㅏ 공간을 채우는 디자인
안에 그만큼 기존의 우주 저것 너 ~할 수 있다 사용 에게 맞다 그만큼 모델 효과,
그리고 지금 이었다 가고 있다 에게 ~이다 할 수 있는 에게 모델 저것 실패 경계.
또한 안에 그만큼 혼합물 세계, 우리 자주 보다 더 높은 주문하다 효과 활동적인:
상호 작용 또는 곡률, 다항식,
~보다 우리 ~할 것 같다 보다 안에 그만큼 비 혼합물 환경.
만약에 우리 ~하지 않다 지정하다 저것들, 왜냐하면 어느 의 이것들 모델 ~이다 최적의,
가정 어구 ~에 그만큼 표적 모델 우리 주다, 그래서 만약에 우리 ~하지 않다 지정하다 효과 운영자
~을 위한 그만큼 최적의 모델, 우리 ~할 것 같다 ~ 아니다 ~이다 할 수 있는 에게 맞다 그것
~ 후에 그만큼 사실, 왜냐하면 그들 ~할 것 같다 ~이다 별칭
~와 함께 다른 효과 저것 우리 가지다.
이것들 공간 채우기 달리다 행동 뭔가로 ㅏ 잡다- 모두 의 가능한 실행,
그래서 거기 ㅏ 커플 의 원인
저것 우리 ~할 것 같다 원하다 에게 고려하다 우주 충전재 실행,
하지만 우리 원하다 에게 가져가다 ㅏ 바라보다 분석적으로.
뭐야 그만큼 차이점 안에 성능 ~ 사이 이것들,
~ 후에 우리 운영 ~을 통해 모델 절감, ~ 아니다 단지 ~에 그만큼 가득한 모델,
왜냐하면 이었다 ~ 아니다 그냥 갈 ~이다 사용 그만큼 가득한 모델.
그건 그만큼 설계 단계 의문.
언제 우리 도착 그만큼 분석,
언제든지 당신은 찾고 ~에 이것들 혼합물 실험 안에 JMP,
JMP 자동으로 회전 끄다 그만큼 가로채다 ~을 위한 너,
왜냐하면 만약에 너 원하다 맞추기 위해 가득한 모델
~와 함께 모두 의 당신의 혼합 남아있다 효과, 너 캔트 포함 그만큼 가로채다.
당신은 가져 오기 이것 경고
왜냐하면 그만큼 혼합물- 만들어진 효과 ~이다 제약 에게 하나,
그리고 그들 추가하다 위로 무엇을 그만큼 가로채다 이다, 그래서 그들은 별칭.
또한, 만약에 우리 원하다 에게 바라보다 ~에 더 높은 주문하다 효과,
우리 캔트 ~이다 처럼 ㅏ 응답 표면 어디 우리 가지다 순수한 이차 자귀.
우리 가지다 에게 바라보다 ~에 이것들 셰페 큐빅 자귀
왜냐하면 만약에 우리 노력하다 에게 바라보다 ~에 그만큼 상호 작용
...을 더한 그만큼 순수한 이차 자귀, 그 다음에 우리 가져 오기 다른 특이점.
저것들 ~이다 ㅏ 커플 의 주름 안에 그만큼 분석.
하지만, 가고 있다 앞으로 ~와 함께 그만큼 모델 선택 행동 양식,
앞으로 선택 또는 올가미, 어느 ~이다 그만큼 베이스 행동 양식
의 그만큼 SVEM 방법 이었다 가고 있다 에게 ~이다 찾고 에,
우리 원하다 에게 고려하다 때때로 선회 끄다 이것 기본 '아니요 가로채다' 옵션.
뭐 우리 찾기 ~이다 ~을 위한 그만큼 올가미 방법 우리 실제로 가지다 에게 그렇게
안에 주문하다 에게 가져 오기 합리적인 결과.
후에 우리 맞다 우리의 모델, 지금 우리 원하다 에게 하다 모델 절감
에게 발 차기 밖으로 관련 없는 요인.
우리는 갖다 ㅏ 커플 의 다른 방법 의 행위 저것 안에 베이스 JMP .
아마 무엇 사람들 하다 대부분 자주 ~이다 그들 사용 그만큼 효과 요약
에게 가다 뒤로 ~에 그만큼 피- 가치, 그리고 발 차기 밖으로 그만큼 작은 피- 가치.
하지만 이것 ~이다 예쁜 불안정한 왜냐하면 의 그만큼 다중공선성
~에서 그만큼 혼합물 강제, 어디 발로 차다 밖으로 하나 효과
~할 수 있다 과감하게 변화 그만큼 p-값 의 그만큼 남은 효과 안에 그만큼 설계.
뭐 이것 구성 쇼 ~이다 만약에 우리 가다 뒤로 ~에 피- 가치,
무엇 ~이다 그만큼 가장 큰 p-값 그건 발로 차 밖으로
그리고 우리 보다 일부 점프 여기 그리고 그건 ~에서 저것 효과.
주어진 저것 친절한 의 휘발성 안에 그만큼 장착 프로세스,
너 ~할 수 있다 상상하다 만약에 너 가지다 작은 변화
안에 당신의 관찰 응답, 아마도 조차 ~에서 시험 가변성,
또는 어느 다른 가변성, 단지 작은 변화 ~할 수 있다 선두
에게 크기가 큰 변화 안에 그만큼 줄인 모델
저것 ~이다 제시 ~처럼 ㅏ 결과 의 이것 프로세스.
저것 높은 모델 변동성 ~이다 무엇 그건 ~이다 멋진
만약에 우리 ~할 수 있었다 평균 ~ 위에 안에 약간 방법, 안에 그만큼 같은 방법 저것 아마도
~와 함께 부트스트랩 ~을 위한 동부 표준시 우리 평균 ~ 위에 그만큼 변동성
의 그만큼 카트 행동 양식 또는 그만큼 분할 행동 양식
그리고 그건 무엇 그만큼 SVEM 행동 양식 ~일 것이다 ~이다 찾고 ~에 행위.
~ 안에 그만큼 헐렁한 감각, 그들은 친절한 의 그만큼 그것을 위한 아날로그,
~을 위한 그만큼 선의 행동 양식 이었다 찾고 에.
또한 우리 ~할 수 있다 이동 단계 지혜로운 그리고 바라보다 ~에 최소 AICc,
어느 ~이다 아마도 그만큼 우선의 방법.
우리의 마지막 미끄러지 다 쇼의 오늘 잘 ~이다 취득 ㅏ 바라보다 에,
~을 위한 그만큼 베이스 JMP 사용자, AICc ~ 대 비 IC ~ 대 p-값 선택
~와 함께 우리의 시뮬레이션 진단.
주다 신용 거래 에게 ㅏ 많은 의 그만큼 기존의 일하다 그리고 주요한 위로 에게 그만큼 SVEM 접근하다.
이것들 ~이다 약간 엄청난 참조 저것 우리는 사용된 ~ 위에 그만큼 연령.
또한 원하다 에게 감사하다 크리스 고트월트 ~을 위한 그의 인내심 그리고 대답 질문
그리고 나누는 정보 ~처럼 그들은 발견 것들 ~을 따라 그만큼 방법.
그건 정말 도왔다 세트 우리를 위로 에게 ~이다 할 수 있는 에게 놓다 이것 에게 좋은 효과 안에 관행.
말하기 의 안에 관행, 어디 가지다 우리 계속 ~ 이다 사용 이것 상당히 ㅏ 조금
~ 위에 그만큼 연령 ~이다 그만큼 환경 의 액체 나노입자 공식화 최적화.
뭐 ~이다 지질 나노입자 공식화? 글쎄, 지질 나노 입자,
만약에 당신은 얻었다 어느 mRNA 코로나 백신 화이자, 모더나, 그 다음에 당신은 얻었다 이것들.
뭐 이것들 하다 ~이다 너 가져가다 ㅏ 혼합물 의 네 다른 지질, 요약 여기,
그리고 그들 형태 이것들 작은 비티 거품.
그 다음에 저것들 ~이다 전기적으로 청구,
그 다음에 그들 나르다 ~을 따라 ~와 함께 그들을 ㅏ 유전적인 유효 탑재량,
mRNA, DNA, 또는 다른 페이로드 저것 어느 하나 로 행동하다 백신
또는 ~할 수 있다 표적 암 세포.
그만큼 전기 같은 요금 ~ 사이 그만큼 유전적인 유효 탑재량,
그리고 그만큼 반대 요금 안에 그만큼 나노입자 ~이다 무엇 함께 묶습니다.
그 다음에 우리 원하는 에게 가져 오기 ~을 통해 그만큼 셀 그리고 그 다음에 풀어 주다 그만큼 유효 탑재량 내부에.
그만큼 공식화 변화 의존 ~에 무엇 그만큼 유효 탑재량 이다.
ㅏ 또 때때로 우리 ~할 것 같다 변화 그만큼 유형 의 이온화 가능한 지질,
또는 그만큼 유형 의 그 르퍼 지질 에게 보다 어느 하나 하다 더 나은,
그래서 우리 가지다 에게 다시 하다 이것 프로세스 ~ 위에 그리고 위에.
을 위한 그만큼 대부분 부분, 그만큼 과학자들 가지다 설립하다 저것 이것들
범위 의 아마도 10-60% 그만큼 지질 설정
그리고 ㅏ 더 좁게 범위 의 1-5%.
그건 ~을 위한 그만큼 대부분 부분 그만큼 실현 가능 한 범위 ~을 위한 이것 프로세스.
그건 계속 ~ 이다 탐험 밖으로, 그리고 그건 무엇 그만큼 기하학
우리 원하다 에게 성냥 여기 안에 우리의 신청 이다.
우리 원하다 에게 말하자면 구조 이었다 행위 계속해서,
우리는 가지다 이상적인 분석 그리고 설계 방법 ~을 위한 저것?
ㅏ 또 우리 원하다 에게 세트 위로 ㅏ 시뮬레이션 저것 만약에 이었다 찾고 ~에 다른 구조,
다른 기하학 ~을 위한 그만큼 요인 우주, 아마도 우리 ~할 수 있다 일반화하다 에게 저것,
하지만 그건 가고 있다 에게 ~이다 우리의 집중하다 ~을 위한 오른쪽 지금.
주어진 저것 배경,
나는 가고 있다 에게 허락하다 짐 지금 요약하다 그만큼 SVEM 접근하다 그리고 말하다 ~에 대한 저것.
예, 감사하다 너.
이것 특정한 발견 프레젠테이션,
무엇 이었다 가고 있다 에게 하는 것은 ㅏ 작은 조금 더 중심 ~에 파워 포인트,
안타깝게도, 왜냐하면 그만큼 결과 ~이다 진짜 무엇 이것 ~이다 모두 ~에 대한
~을 위한 그만큼 시뮬레이션 저것 우리는 완료.
하지만 이것 특정한 세션, 나 ~ 할 것이다 보여 주다 너 약간 의 그만큼 JMP 17
저것 우리 가지다 새로운 능력.
만약에 나 가다 그리고 나 원하다 에게 세트 위로 ㅏ 공간을 채우는 디자인...
지금, 이전에 우리 않았다 할 수있어 혼합물 모델 ~와 함께 공간 채우기 디자인
바로 밖으로 의 그만큼 상자, 만약에 너 할 것이다.
우리 틀림없이 ~할 수 있었다 놓다 제약 안에 거기,
하지만 지금 무엇 우리 원하다 에게 하다 ~이다 보여 주다 너 어떻게 너 ~할 수 있다 하다
ㅏ 스페이스 F 아픈 설계 ~와 함께 이것들 혼합물 요인.
이것 ~이다 새로운 저것 나 지금 가지다 이것들 오다 안에 ~처럼 혼합물,
어느 ~이다 좋은 왜냐하면 그것 지금 운반하다
모두 의 저것들 열 속성 ~와 함께 그것 ~처럼 잘.
하나 물건 가치 언급 오른쪽 지금은
그만큼 기본 ~이다 당신은 가고 있다 에게 가져 오기 10 달리다 당 요인,
그래서 40 달리다 안에 ㅏ 암사슴 일반적으로 ~이다 좋은
그리고 우리 ~이다 행복하기 때문에 우리의 힘은 잘 ~ 위에 90%
또는 무엇이든 우리의 기준 이다.
하지만 그건 ~ 아니다 그만큼 사례 [들리지 않음 00:09:54] 이것들 혼합물 모델
왜냐하면 거기 그래서 많은 제약 타고난 안에 그것.
뭐 저것 ~이다 말함 나, 안타깝게도, ~이다 조차 만약에 나 ~이었다 에게 가지다 40 실행,
ID 아직 뿐 가지다 5% 힘 ~에서 행위 셰페 큐빅
그리고 조차 만약에 이것의 주요 효과 뿐, 거기 뿐 20% 힘.
힘 지금 ~이다 ~ 아니다 진짜 ㅏ 설계 기준 저것 이었다 가고 있다 에게 바라보다 에게
언제 우리 하다 이것들 혼합물 모델.
지금, 일반적으로 안에 우리의 응용 프로그램,
안타깝게도, 우리 ~하지 않다 가지다 그만큼 사치 의 가지고 40 실행합니다.
~ 안에 이것 사례 잘 하다 12 달리다 그리고 보다 어떻게 저것 온다 밖으로.
잘 가다 앞으로 그리고 만들다 그 공간 충전재 설계,
그리고 임을 알 수 있습니다 아마도 고르게 확산 전역 그만큼 표면.
의 강의, 우리 하다 알고 이었다 경계 ~와 함께 약간 의 이것들 얘들아 여기
저것 우리 만 갈 수 있습니다 ~에서 1 -5% ~에 그만큼 폴리에틸렌 글리콜.
뭐 나 원하다 에게 지금 해 ~이다 단지 가다 에게 빠른 앞으로.
지금 하자 말하다 나는 운영 이것 설계 그리고 나는 준비가 된 에게 하다 그만큼 분석.
이것 ~이다 어디 SVEM ~이다 진짜 만들어진 거대한 전진
그리고 만약에 너 듣다 에게 약간 의 크리스 그리고 필 램지의 일하다
밖으로 거기 ~에 JMP 지역 사회, 당신은 보다 이것 ~이다 ㅏ 단계 변화.
이것 ~이다 ㅏ 게임 변화 안에 자귀 의 당신의 분석적 능력.
어떻게 ~일 것이다 우리 하다 이것 안에 16?
~ 안에 JMP 16 무엇 우리는 가지다 에게 하다 ~이다 우리는 가지다 에게 오다 을 통해,
그리고 실제로 이것의 가치 가고 있다 통해 단계 단지 왜냐하면 그것 준다 너
ㅏ 작은 조금 의 통찰력, 그렇지만 그만큼 일 순위 사명
의 이것 요약 보고 또는 이것 말하다 ~이다 ~ 아니다 SVEM,
그것 ~ 할 것이다 주다 우리를 아이디어 의 뭐야 가고 있다 에.
뭐 우리 ~할 수 있다 하다 여기 ~이다 우리 ~할 수 있다 가다 앞으로 그리고 잘 만들다 그만큼 자동 확인 테이블.
이것 ~이다 그만큼 JMP 16 방법론.
뭐 당신은 노트 여기 ~이다 우리는 다 쓴 ~에서 12 달리다 에게 24.
우리 단지 두 배로 그들을 그리고 너 보다 그만큼 확인 세트.
그만큼 훈련 5월 ~이다 처음 12, 유효성 검사 그만큼 다음 12.
그건 뭐야 추가 그리고 그 다음에 우리 가지다 이것 무게.
이것 ~이다 그만큼 부트스트랩 무게 그리고 이것의 분수로 가중.
뭐 일어난다 ~이다 우리 ~ 할 것이다 가다 앞으로 그리고 운영 이것 모델
그리고 오다 위로 ~와 함께 ㅏ 예측 값,
하지만 그 다음에 우리 필요 에게 변화 이것들 무게 그리고 그 다음에 유지하다 행위 이것 ~ 위에 그리고 ~ 위에
~을 위한 우리의 부트스트랩은 ㅏ 무작위의 숲, 아이디어 ~을 위한 그만큼 SVEM.
지금 무엇 ~이다 유용한 ~이다 에게 친절한 의 가져가다 ㅏ 빠른 바라보다.
뭐 ~이다 그만큼 기하학 의 이것들 무게?
우리 ~할 수 있다 보다 그들은 안티 상관 관계,
의미 그만큼 훈련 세트 내가 낮은,
나는 아마 가고 있다 에게 ~이다 높은 안에 그만큼 확인 세트.
이것 ~이다 친절한 의 ㅏ 빠른 작은 시각적인 의 저것 관계.
지금 나는 준비가 된 에게 가다 하다 나의 분석 안에 JMP 16.
그것 ~일 것이다 ~이다 분석 그리고 우리는 단지 하다 우리의 맞다 모델.
의 강의, 우리 원하다 ㅏ 일반화 회귀
그리고 잘 가다 ~을 통해 그리고 하다 ㅏ 셰페 큐빅 여기,
왜냐하면 이것의 ㅏ 혼합물.
하지만 여기 어디 우리 가지다 에게 추가하다 안에 그만큼 단계,
우리 놓다 그만큼 검증 세트 ~처럼 당신의 확인 열
그리고 그 다음에 이것 확인 무게 ~이다 가고 있다 에게 ~이다 저것 빈도.
지금 나 ~할 수 있다 운영 이것.
에 의해 그만큼 방법 우리 할 수 있었다,
안에 많은 의 우리의 인스턴스 이었다 ~ 아니다 정상, 이었다 통나무 정상,
우리 ~할 수 있었다 놓다 저것 안에 오른쪽 거기.
여기 우리 가지다 우리의 일반화 회귀 능력
에게 가다 앞으로 그리고 운영 이것 모델 그리고 짜잔, 거기 ~이다 그만큼 추정.
뭐 우리 ~일 것이다 하다 그럼 우리 여기 온거야? 아래에 그만큼 구하다 그만큼 예측 공식.
그 다음에 여기 ~이다 하나 운영.
괜찮아, 그래서 우리 갖다 하나 운영.
너 ~할 수 있다 보다 저것 그만큼 맨 위 ~이다 15.17, 그리고 우리 실제로 봤다 15.23,
그래서 ~ 아니다 나쁜 안에 이것 모델,
하지만 우리 ~일 것이다 하다 이것 ~ 위에 그리고 위에.
우리 사용된 에게 하다 그것 ~에 대한 50 타임스 또는 그래서.
하지만 ~와 함께 JMP 17, 지금 이것 전부의 프로세스 ~이다 자동화된 에게 우리를.
우리 ~하지 않다 가지다 에게 하다 이것 50 타임스 그리고 그 다음에 가져가다 그만큼 평균
의 이것들 예측 방식.
이었다 할 수 있는 에게 가다 곧장 ~에 그것.
만약에 나 오다 뒤 에게 나의 원래의 설계 여기 ~와 함께 그만큼 응답,
나 ~할 수 있다 가져 오기 오른쪽 ~에 그것.
에 의해 그만큼 방법, 이것 ~이다 그것을 보여주는 나 가지다 또 다른 강제 놓다 안에 여기.
ㅏ 많은 의 타임스 우리 가지다 그만큼 화학자 그리고 생화학자 처럼 에게 보다 저것
에게 만들다 확실한 저것 그만큼 에 기반한 비율 분자 무게 ~이다 이내에 이유.
아니다 뿐 하다 우리 가지다 그만큼 혼합물 제약,
우리 또한 가지다 ㅏ 많은 의 다른 제약.
나는 일하고 있는 ~와 함께 ㅏ 그룹 어디 우리 가지다 아마도 15 다른 재료
그리고 아마 30 제약 안에 덧셈 에게 그만큼 혼합물 제약,
그래서 이것들 행동 양식 일하다 확장하고,
아마 ~이다 그만큼 베스트 방법 에게 말하다 그것, 예쁜 잘.
지금 이것 ~이다 17, 그래서 17 나 ~할 수 있다 가져 오기 오른쪽 ~에 그것.
나는 가고 있다 에게 가다 앞으로 ~ 안으로 맞다 모델, 그리고 아픈 가다 앞으로 그리고 하다 ㅏ 쉐페 큐빅.
에서 여기, 무엇 이었다 할 수 있는 에게 하다 왔다 ~ 안으로 ㅏ 일반화 회귀.
~ 안에 이것 사례, 우리 ~하지 않다 필요 에게 걱정하다 ~에 대한 이것들 얘들아 안에 여기.
우리 ~할 수 있다 변화 그것 에게 로그 노멀 만약에 우리 그래서 욕구.
하나 의 나의 선택 안에 그만큼 견적
대신에 의 앞으로 ~이다 안에 사실 SVEM 앞으로,
그래서 나 하다 SVEM 앞으로 그리고 나는 가고 있다 에게 가다 하다 200.
당신은 얼마나 빨리 그들 가지다 이것 조정.
정말 뿐 물건 너 ~할 수 있다 하다 안에 고급의 통제 수단
~이다 확인하다 ~이든 또는 ~ 아니다 너 원하다 에게 힘 ㅏ 기간 안에.
나 때리다 가다 그리고 순간적으로 나는 완료 200 부트스트랩 샘플 ~을 위한 이것 문제.
의 강의, 나 지금 ~할 수 있다 바라보다 ~에 그만큼 프로파일러
그리고 저것 ~이다 그만큼 평균 의 그만큼 200 실행합니다.
그건 친절한 의 나의 끝 모델, 만약에 너 할 것이다.
의 강의, ~와 함께 예측 프로파일러,
거기 수백이다 의 것들 너 ~할 수 있다 여기에서 할
그리고 앤드류 만질 것이다 ~에 ㅏ 커플 더 의 저것들.
하지만 둘 다른 것들 가치 주목하다 여기,
아픈 저장 그만큼 예측 공식 ~처럼 잘 그리고 가져가다 ㅏ 바라보다 ~에 저것 남자.
언제 나 바라보다 ~에 그만큼 예측 공식,
아픈 노트 저것 그것 ~이다 안에 사실 이미 평균 밖으로 ~을 위한 나 여기.
이것 ~이다 평균 200개 중 다른 샘플 저것 ~이다 밖으로 거기.
와 함께 저것, 저것 ~이다 그만큼 데모,
그리고 잘 가다 뒤 에게 찾고 ~에 그만큼 차트 거기 에게 말하다,
"뭐, 뭐 ~이다 그것 저것 이었다 봄 안에 자귀 의 그만큼 결과 의 SVEM?"
앤드류, 만약에 너 원하다 에게 당기다 위로 저것 미끄러지 다.
이것 ~이다 아마도 ㅏ 빠른 시각적.
너 ~할 수 있다 보다 저것 만약에 나 바라보다 ~에 저것들 첫 번째 삼,
안에 이것 사례, 빨간색 ~이다 나쁜.
뭐 이었다 찾고 ~에 여기 ~이다 그만큼 명사 같은 적용 범위.
이것 ~이다 ㅏ 혼합물 모델
~에 그만큼 예측된 최적 점 의 성능.
우리 ~할 수 있다 보다 저것 그만큼 기준 단계 지혜로운 얘들아 ~이다 ~ 아니다 행위 ~도 잘.
그건 그만큼 뒤로 그리고 앞으로 AIC.
이것 ~이다 그만큼 적용 범위 요금.
우리는 처럼 그것 에게 ~이다 ㅏ 명사 같은 5% 오류 저것 우리 ~하지 않다 실제로 보다
그만큼 진실 응답 안에 그만큼 예측 또는 실제로 그만큼 신뢰 간격.
~ 안에 다른 단어, 언제 우리 보았다 ~에 그만큼 프로필
저것 우리 단지 보았다, 그것은 우리에게 ㅏ 예측 또는 신뢰 간격
~였다 그만큼 진실 값,
어느 우리 알다 왜냐하면 이었다 놀이 그만큼 시뮬레이션 게임, 오른쪽?
우리 알다 무엇 그만큼 진실 값 이다, 무엇 백분율 의 시각 ~였다 저것 안에 거기?
우리 ~할 수 있다 보다 저것 우리 ~하지 않다 하다 ~처럼 잘 ~와 함께 우리의 고전 행동 양식.
그만큼 가득한 모델, 퍼팅 모두 그만큼 용어,
올가미 하다 예쁜 잘 ~에 ㅏ 10% 비율 또는 그래서,
하지만 이것의 ~ 아니다 ~까지 우리 가져 오기 SVEM 방법 여기 저것 우리 시작 봄
저것 이었다 진심으로 캡처 그리고 구하는 좋은 적용 범위.
ㅏ 좋은 아마도 그림 에게 유지하다 안에 당신의 정신,
저것 우리 ~이다 방법 능가 약간 의 그만큼 다른 행동 양식 밖으로 거기
언제 그것 온다 에게 그만큼 능력.
지금, 안에 자귀 의 어떻게 이것 시뮬레이션,
무엇 이었다 초점 맞추기 ~에 여기 ~이다 ㅏ 작은 조금 다른 ~보다 무엇 너 5월 에 대해 생각하다,
안에 자귀 의 ㅏ 시뮬레이션 어디 우리는 찾고 있습니다 ~에 ㅏ 모델 그리고 속담,
"어떻게 잘 했다 우리 하다 ~와 함께 이것 특정한 방법?"
우리 ~할 수 있었다 측정하다 저것 ~에 의해 어떻게 그만큼 실제 ~ 대 그만큼 예측 ~이다
그리고 그 다음에 우리는 가져 오기 어떤 종류의 ㅏ 평균 제곱 오류.
우리 하다 길 저것 값,
하지만 우리 찾기 안에 우리의 일하다, 이었다 많이 더 관심 있는 ~에 대한 발견
저것 최적의 혼합물, 만약에 너 할 것이다, ~와 함께 그만큼 최적의 설정 저것 성취하다 우리를
ㅏ 최고 힘 또는 일부 부작용을 최소화
또는 도움 우리를 ~와 함께 이것 [들리지 않음 00:18:58]
그건 가고 있다 에게 ~이다 라고 "퍼센트 의 최대" 저것 이었다 찾고 을 위한.
이었다 가고 있다 에게 사용 저것 ~처럼 우리의 일 순위 응답 여기
안에 자귀 의 존재 할 수 있는 에게 평가하다 어느 행동 양식 능가하다 다른 사람.
이것의 ~ 아니다 진짜 가고 있다 에게 이다,
어떻게 멀리 떨어져 있는 ~이다 나 ~에서 그만큼 위치 의 그만큼 최적의 값?
이것의 어떻게 멀리 그게 응답 나 예측 최적으로
어떻게 멀리 ~이다 저것 ~에서 그만큼 실제 최적의?
그건 가고 있다 에게 ~이다 우리의 측정하다 의 성공.
그만큼 방법 이것 ~ 할 것이다 일하다 ~이다 아픈 ~이다 질문 앤드류 ㅏ 약간의 아이디어 여기
안에 자귀 의 무엇 일반적으로 온다 위로 안에 관행.
나 봤다 그만큼 기하학 그는 보여 주었다 나 일찍 ~에
그리고 그만큼 최적의 설계 ~였다 언제나 때리다 그만큼 경계.
뭐 만약에 나 처럼 것들 저것 우리 전화 더 혼합, 오른쪽?
너 가지다 더 혼합 물건 안에 그만큼 가운데,
공간 채우기, 어느 ~이다 더 나은.
만약에 나 하다 사용 최적의 설계,
그것 기본값 에게 디 아마도, 하지만 무엇 ~에 대한 나 그리고 ㅏ?
그 다음에 어떻게 ~에 대한 그만큼 나이- 낡은 암사슴 첨가 중심점?
~이다 저것 똑똑한? 또는 ~이다 하나 중심점?
또는 어떻게 ~에 대한 복제?
우리는 이미 논의 어떻게 이었다 ~ 아니다 존재 도움이 되는,
그래서 무엇 ~이다 ㅏ 도움이 되는 측정하다 의 ㅏ 좋은 설계?
그건 그만큼 설계 조각, 하지만 또한 그만큼 분석 조각은,
~이다 거기 ㅏ 특정한 방법 저것 능가하다 여러분,
또는 ~이다 거기 확실한 지역 저것 우리 ~해야 한다 집중하다 ~에
사용 올가미 그리고 다른 사람들,
저것 우리 ~해야 한다 단지 사용 SVEM ~을 위한 선택?
이것들 ~이다 현실적인 질문 저것 오다 위로 ~에서 모두 의 우리의 고객,
그리고 우리는 처럼 에게 공유하다 ~와 함께 너
약간 의 그만큼 결과 저것 우리 가져 오기 ~에서 그만큼 시뮬레이션.
앤드류, 너 원하다 에게 주다 우리를
ㅏ 작은 조금 더 통찰력 ~ 안으로 우리의 시뮬레이션 프로세스?
응, 감사해요, 짐.
전에 나 하다 저것,
나 단지 원하다 에게 가리키다 밖으로 하나 도구
저것 우리는 만들어진 무거운 사용 의 안에 그만큼 분석 의 우리의 결과,
그리고 안타깝게도, 우리 ~하지 않다 가지다 시각 에게 동굴 ~ 안으로 그만큼 데모,
하지만 그것 가지다 계속 ~ 이다 그래서 유용한 것은, 이내에 그만큼 프로파일러
에게 바라보다 ~에 그만큼 산출 무작위의 테이블 ~을 위한 이것들 혼합물 디자인
그리고 에게 바라보다 ~에 그만큼 응답 특히,
우리 자주 가지다 효능 옆 효과.
우리 가지다 다수의 응답,
우리가 원하는 균형 저것 밖으로 ~와 함께 그만큼 바람직함 기능,
그리고 그 다음에 이었다 가고 있다 에게 바라보다 ~에 그만큼 개인 응답 그들 자신.
언제 우리 산출 ㅏ 무작위의 테이블, 우리 가져 오기 ㅏ 우주 충전재 설계,
원래 ~ 아니다 ㅏ 설계, 하지만 우리 채우다 위로 그만큼 전체 요인 우주,
그리고 이었다 할 수 있는 에게 바라보다 ~에 그만큼 가장자리 가의 타격
의 각 의 그만큼 요인 ~ 위에 그만큼 전체 요인 우주.
을 위한 예시, ~을 위한 그만큼 이온화된 지질 유형,
무엇 잘 자주 보다 이다, 우리 ~할 수 있다 보다 저것 아마도 하나 가지다
ㅏ 낮추다 가장자리 가의 행동 ~ 위에 그만큼 전체 우주.
하지만 ~부터 이었다 이 없이 에게 최적화,
우리 케어 ~에 대한 무엇 그만큼 최대 의 각 의 이것들 이다,
그리고 하나 의 이것들 ~ 할 것이다 분명히 ~이다 더 나은 또는 더 나쁜.
이었다 찾고 ~에 그만큼 줄인 모델.
후에 그 맞다 그들을, 잘 가다 에게 그만큼 프로파일러 그리고 하다 이것.
우리 ~할 수 있다 아직 가져 오기 그만큼 분석적 최적의 ~에서 프로파일러,
하지만 안에 덧셈 에게 저것,
이것 준다 우리를 더 정보 밖의 의 단지 저것 최적.
뭐 우리 ~할 것 같다 하다 여기 ~이다 ~을 위한 후보자 실행,
왜냐하면 우리 언제나 달리기 우리의 확인 달리다
~ 후에 이것들 공식화 그리고 최적화 문제
~이다 우리 ~할 것 같다 운영 그만큼 글로벌 최적의 여기 ~을 위한 시간 102,
우리 ~할 것 같다 선택하다 밖으로 그만큼 가정 어구 최적의 ~을 위한 시간 101
그리고 보다 어느 하나 하다 더 나은 안에 관행.
또한, 찾고 ~에 그만큼 세 개 한 벌 플롯,
만약에 우리 색깔 저것들 ~에 의해 바람직함 또는 ~에 의해 그만큼 응답,
우리 ~할 수 있다 보다 그만큼 더 또는 더 적은 바람직한 지역
의 저것 혼합물 우주,
그래서 저것 ~할 수 있다 돕다 우리를 ~처럼 우리 어느 하나 증강 그만큼 설계
또는 어느 하나 포함 추가의 지역 안에 그만큼 요인 우주,
또는 에게 들어오지 못하게 하다 지역.
나 캔트 하다 많이 더 ~와 함께 저것 오른쪽 지금,
하지만 나 원한 에게 가리키다 저것 밖으로
왜냐하면 그건 ㅏ 매우 중요한 부분 의 우리의 분석 프로세스.
어떻게 하다 우리 평가하다 약간 의 이것들 옵션
이내에 이것 유형 의 기하학 의 ㅏ 요인 우주?
우리 세워짐 ㅏ 시뮬레이션 스크립트 저것 우리 가지다 공유 ~에 그만큼 JMP 웹사이트,
그리고 그것 허용 우리를 에게 플러그 그리고 플레이 ~을 위한 다른 견본 크기 안에 총,
어떻게 많은 실행은 안에 그만큼 설계?
우리 가지다 ㅏ 진실 형태 선택
저것 준다 우리를 그만큼 진실 생성 기능 뒤에 그만큼 프로세스,
ㅏ 설계 유형, 어느 하나 우주 충전재 또는 최적.
그만큼 최적의 설계 지금 ~이다 가고 있다 에게 ~이다 의 ㅏ 확실한 최저한의 크기
기반을 둔 ~에 그만큼 숫자 의 효과 저것 이었다 타겟팅.
하다 우리 가지다 ㅏ 초 -주문하다 모델, ㅏ 제삼 -주문하다 모델,
ㅏ 셰페 큐빅 모델?
뭐 하다 우리 가지다?
보통, 언제든지 너 짓다 ㅏ 모델 그리고 커스텀 설계 안에 JMP,
그것 씁니다 ㅏ 모델 스크립트 밖으로 에게 당신의 테이블 그리고 그 다음에 너 사용 저것 에게 분석하다 그것.
잘, 무엇 우리는 탐험 ~이다 허용 ㅏ 더 부자 모델
~보다 무엇 우리 가져 오기, 무엇 우리 표적,
그리고 ~이다 우리 할 수 있는 에게 사용 이것들 행동 양식 ~와 함께 SVEM
그리고 가져 오기 추가의 향상 결과,
조차 그렇지만 우리 하지 않았다 원래 표적 저것들 효과 안에 그만큼 설계?
그만큼 짧은 대답 거기 ~이다 네.
그건 무엇 또 다른 우리 원하다 에게 고려하다,
그래서 우리 허용하다 우리 스스로 ~와 함께 그만큼 효과적인 선택
에게 포함 추가의 효과.
우리 ~할 수 있다 바라보다 ~에 그만큼 타격 의 첨가 복제 또는 중심점
그리고 저것 커스텀 음주운전 대화 에게 억지로 시키다 저것들.
어떻게 하다 저것 영향을 미치다 우리의 응답?
왜냐하면 어느 의 그만큼 요약 저것 너 가져 오기 밖으로 의 그만큼 설계
그리고 밖으로 디자인 진단 ~이다 시작 타겟팅 그만큼 가득한 모델,
어느 하나 ~와 함께 존경 에게 예측 변종,
D-최적, 당신이보고있는 기준 오류 ~을 위한 그만큼 매개변수.
하지만 무엇 우리 진짜 케어 ~에 대한 ~이다 어떻게 좋은 ~이다 그만큼 최적의
저것 이었다 구하는 밖으로 의 이것,
그래서 그건 무엇 이었다 가고 있다 에게 가져가다 ㅏ 바라보다 ~에 ~와 함께 이것들 시뮬레이션.
을 위한 그만큼 대부분 부분 안에 이것들 LMP 최적화 시나리오,
ㅏ 많은 의 타임스, 잘 오다 가로질러 둘 상황.
그만큼 과학자들 ~ 할 것이다 말하다, "나는 갖다 ~에 대한 12 달리다 사용 가능,
그리고 아마도 이것의 ~ 아니다 저것 중요한 의 ㅏ 프로세스,
또는 그만큼 재료 ~이다 매우 값비싼,
그리고 나 단지 필요 에게 하다 그만큼 베스트 나 ~할 수 있다 ~와 함께 12 실행합니다.그건 무엇 나는 갖다."
또는 그것 ~할 것 같다 ~이다 무엇 어디 그들은 갖다 ㅏ 예산 ~을 위한 40 실행,
그리고 그들 ~할 수 있다 맞다 ㅏ 가득한 초 -주문하다 모델
...을 더한 제삼 주문하다 혼합물 효과,
그리고 우리 원하다 에게 노력하다 에게 특성화하다 이것 전체 요인 우주
그리고 보다 무엇 그만큼 응답 표면 외모 처럼 ~ 위에 그만큼 전부의 물건.
저것들 ~이다 그만큼 둘 시나리오 이었다 가고 있다 에게 ~이다 타겟팅 안에 우리의 시뮬레이션.
짐, 나 생각한다 너 가졌다 약간 질문
~에 대한 성능 아래에 다른 시나리오.
뭐 ~였다 당신의 첫 번째 의문 거기?
나 했다.
나 추측 언제 나 생각한다 ~에 대한 ㅏ 12- 운영 대본 여기,
그리고 만약에 나 단지 가다 ~와 함께 그만큼 기본, ID 가져 오기 ㅏ 디 -최적
그리고 그것 ~일 것이다 ~이다 기본 효과 뿐.
나 인정하다 나 ~할 수 있었다 하다 그만큼 우주 충전재 처럼 나 단지 했다,
하지만 나의 의문 이다, 만약에 나 하다 그만큼 기본,
어느 하나 의 그만큼 분석 행동 양식 ~일 것이다 ~이다 우선의?
또는 ~이다 거기 하나?
괜찮아, 그래서 취득 ㅏ 바라보다 ~에 저것.
을 위한 그만큼 디- 최적의 설계, ~처럼 ㅏ 일반 규칙,
이것의 가고 있다 에게 놓다 거의 모두 의 그것의 달리다 ~을 따라 그만큼 경계 의 그만큼 요인 우주
그리고 이것의 ~ 아니다 가고 있다 에게 가지다 어느 내부 달리다
~하지 않는 한 너 가지다 이차 자귀 또는 무엇 저것 요구한다 저것.
와 함께 ㅏ 12 -운영 설계,
거기 90 학위 의 자유 필수의 에게 맞다 모두 그만큼 기본 효과 여기.
우리는 갖다 ㅏ 약간의 학위 의 자유 ~을 위한 오류,
하지만 주로 이었다 뿐 타겟팅 그만큼 기본 효과 여기.
어떻게 하다 그만큼 분석 행동 양식 하다?
~이다 거기 어느 차이점 안에 그만큼 분석 행동 양식?
뭐 우리 하다, 그리고 모두 의 이것들 이었다 가고 있다 에게 요약하다,
우리 보여 주다 그만큼 퍼센트 의 최대 ~을 위한 모두 의 우리의 시뮬레이션 저것 우리 하다,
그리고 그래서 우리 ~할 수 있다 보다 저것 분포 ~을 위한 각 의 그만큼 분석 행동 양식,
모두 ~을 위한 이것 12- 운영, D-최적 설계 표적 효과.
그 다음에 우리 또한 보여 주다 어느 중요한 차이점 ~ 사이 이것들,
그리고 이었다 단지 사용 학생들의 T.
이었다 ~ 아니다 만들기 둘 열쇠 조정, 그래서 유지하다 저것 안에 정신
언제든지 당신은 찾고 이들에서 중요한 가치.
그만큼 우승자 여기 ~이다 우리의 집에서 SVEM 신경 접근하다
왜냐하면 이것의 ~ 아니다 제한된 에게 뿐 찾고 ~에 그만큼 기본 효과,
그들 ~할 수 있다 허용하다 약간 추가의 복잡성 안에 그만큼 모델,
그리고 그래서 그것 승리 여기.
지금, ~하지 않다 가져 오기 ~도 흥분한 ~에 대한 저것 왜냐하면 이것 ~이다 ~에 대한 그만큼 베스트
저것 우리는 본 SVEM 신경 하다 에있다 이것들 작은 설정.
하지만 만약에 우리 ~이다 달리기 더 ~보다 하나 후보자 최적의 가고 있다 앞으로,
그 다음에 아마도 우리 ~할 수 있다 포함 ㅏ SVEM 신경, 하지만 안에 일반,
우리 하지 않을 것이다 추천하다 뿐 고집 와 SVEM 신경
단지 왜냐하면 그것 경향 에게 ~이다 더 변하기 쉬운, 가지다 더 무거운 낮은 꼬리.
뭐 ~이다 그만큼 다른 결과?
우리 보다 그만큼 패자 안에 이것 신청
또는 아무것 그건 행위 그만큼 하나의 발사 모델 절감
왜냐하면 모두 이것들 효과 ~이다 중요한 안에 그만큼 모델,
그리고 어느 시각 우리 당기다 하나 의 그들을 밖으로, 우리 ~이다 가고 있다 에게 가져 오기
ㅏ 차선책 대표 의 우리의 프로세스.
그건 왜 안에 이것 사례 그만큼 가득한 모델 하다 더 나은 ~보다 저것들.
하지만 뭐야 흥미로운 ~이다 그만큼 SVEM 선의 구혼
~이다 할 수 있는 에게 ~에 최소 성냥 저것 가득한 모델 성능.
이었다 ~ 아니다 지는 아무것 ~에 의해 사용 SVEM 안에 이것 신청,
그래서 그건 ㅏ 멋진 측면 어디 우리 ~하지 않다 가지다 에게 걱정하다
~에 대한 그만큼 더 작은 환경.
~이다 우리 아프다 우리 스스로 ~에 모두 ~에 의해 사용 AICC?
지금, 무엇 또 다른 우리 시험을 마친 여기 ~이다 주어진 그만큼 같은,
당신은 뿐 갖다 12 실행합니다.
당신은 뿐 타겟팅 그만큼 제조
그리고 그만큼 D-최적 기준 안에 그만큼 커스텀 암사슴.
뭐 만약에 우리 허용하다 그만큼 맞다 모델 에게 고려하다 초 -주문하다 효과
...을 더한 있다 혼합물 효과,
그래서 우리의 모델 그 다음에 ~였다 표적 에게 하다?
뭐 발생, 그리고 우리 보다 이것 JMP 여기,
이것 SVEM 선의 행동 양식 ~이다 할 수 있는 에게 활용하다 저것 정보
그리고 주다 우리를 더 나은 퍼센트 의 최대, 가져 오기 최적의 후보자,
그리고 저것들 ~이다 우리의 승자 여기 지금 ~이다 이것들 SVEM 선의 행동 양식.
뭐 우리 보다 ~이다 저것 재미있게,
그만큼 베이스 행동 양식 ~을 위한 이것들 SVEM 구혼, 포드 방법,
또는 포드 선택 또는 그만큼 올가미 ~이다 ~ 아니다 할 수 있는 에게 만들다 사용 의 저것,
뿐 그만큼 SVEM 이다, 그래서 그건 ㅏ 멋진 재산.
그들 실제로 이기다 밖으로 신경,
어느 ~이다 멋진 왜냐하면 지금 이것들 ~이다 토종의 에게 JMP 17
그리고 그들 ~하지 않다 필요하다 ~처럼 많이 계산 시각
또는 수동 세트 위로 ~처럼 안에 그들의 소유하다.
뭐 우리 시작 에게 보다 여기 ~이다 그만큼 주제 저것 이었다 가고 있다 에게 보다
전역 그만큼 쉬다 의 그만큼 낮 ~이다 저것 어느 의 이것들 올가미 구혼
~와 함께 아니요 가로채다 ~이다 가고 있다 에게 주다 우리를 보결 -최적 결과
왜냐하면 없이 그만큼 가로채다
그리고 그만큼 처벌 하지 않는다 일하다 오른쪽 안에 올가미,
그래서 당신은 실제로 원하다 에게 회전하다 끄다 그만큼 기본 옵션 의 아니요 가로채다
만약에 당신은 가고 있다 에게 노력하다 에게 사용 SVEM 올가미
또는 조차 단지 올가미 없이 가로채다.
괜찮아, 그래서 나 추측 그것 외모 처럼 SVEM 신경 했다 잘 거기.
하지만 다시, 저것 ~이다 ~ 아니다 토종의.
우리 캔트 하다 저것 ~와 함께 JMP 17 찬성, 그건 ~ 아니다 거기에 .
우리 할 수 있다, 우리 가지다 에게 가지다 ㅏ 수동 [안 들리는 00:29:01] 스크립트.
예, 그것은 ~ 아니다 ㅏ 수동 옵션.
괜찮아, 이것 ~이다 좋은,
하지만 나는 또한 ㅏ 팬 의 그만큼 우주 충전재 설계,
그래서 어떻게 하다 저것 플레이 밖으로 안에 자귀 의 그만큼 분석 행동 양식?
을 위한 그만큼 공간 채우기 설계, 너 ~할 수 있다 보다 꽤 ~보다 가지고
모두 그만큼 포인트들 ~을 따라 그만큼 외부, ~을 따라 그만큼 경계,
지금 우리 채우다 위로 그만큼 내부 우주
~을 위한 둘 다 그만큼 혼합물 요인 그리고 그만큼 프로세스 요인,
어느 때때로 안에 관행 무엇 잘 하다 이다,
잘 가져가다 그만큼 프로세스 요인
그리고 둥근 이것들 에게 그만큼 가장 가까운 0.25 또는 0.5
또는 무엇이든 세분성 공장 베스트 ~을 위한 우리를, 하지만 이것 ~이다 무엇 그것 외모 처럼.
~ 안에 자귀 의 그만큼 결과, 어떻게 하다 그들 공연하다?
지금 무엇 이었다 가고 있다 에게 하다 ~이다 비교하다
그만큼 연쇄 의 그만큼 설계 접근하다
~을 따라 ~와 함께 그만큼 분석 방법 그리고 보다 어느 이것들 하다 베스트.
찾고 ~에 지금 아직 허용 그만큼 더 부자 초 그리고 제삼 -주문하다 모델
~을 위한 그만큼 선택 행동 양식 그리고 보다 어느 하나 하다 베스트.
언제 우리 바라보다 ~에 그만큼 비교,
그만큼 승자 ~이다 그만큼 SVEM 선형 구혼,
올가미 뿐 ~와 함께 그만큼 가로채다, ~ 아니다 없이 그만큼 가로채다,
그리고 그만큼 디- 최적.
다시, 뒤에 그만큼 장면, 너 가지다 에게 기억하다,
지금 당신은 가정하다 ~을 위한 이것 D-최적 접근하다
저것 당신의 긍정적인 모델 ~이다 진실 ~ 위에 그만큼 전체 요인 우주
그리고 당신은 갖다 끊임없는 여러 ~ 위에 저것 요인 우주.
만약에 당신은 걱정하는 ~에 대한 실패 ~을 따라 그만큼 경계,
그 다음에 그건 무엇 또 다른 에게 가져가다 ~ 안으로 계정, 그리고 이것의 ~ 아니다 세워짐 ~ 안으로 이것.
너 가지다 에게 고려하다 저것.
하지만 만약에 너 ~이다 자신감,
아마도 당신은 운영 이것 ~ 전에 그리고 당신은 뿐 만들기 미성년자 변경 사항,
그 다음에 그만큼 방법 에게 가다 ~이다 그만큼 디- 최적의 ~와 함께 그만큼 SVEM 구혼.
아래에 여기, 그만큼 패자 ~이다 그만큼 올가미, ~와 함께 아니요 가로채다.
우리 갈거야 피하다 저것들,
그리고 너 ~할 수 있다 보다 저것들 무거운 꼬리 아래에 여기.
아니다 그만큼 SVEM 올가미, 단지 그만큼 올가미.
실제로 여기 그만큼 SVEM 올가미 ~와 함께 아니요 가로채다 여기 아래로.
응.
그들 모두 가져 오기 이것들 에프스, 그래서 그들 모두 불합격.
-편리하게, [누화 00:30:48] . -응
괜찮아.
뭐 자주 ~ 할 것이다 오다 위로,
~이든 이것의 설계된 위로 앞쪽 어디 우리는 완료 우리의 12 실행,
그리고 그만큼 사장,
그녀 가지다 약간 더 질문 그리고 우리 가지다 더 실행합니다.
만약에 이었다 가고 있다 에게 하다 다섯 더 실행,
어떻게 하다 저것 타격 약간 의 이것들 결과?
언제 너 말하다 다섯 실행, ~ 아니다 ㅏ 따르다 -위로 공부하다,
하지만 당신의 짓다 ~이다 공부하다 어느 하나 12 또는 17 달리다
안에 ㅏ 하나의 발사 오른쪽 지금 ~이다 무엇 당신은 고려하면, 오른쪽?
응, 바로 그거죠.
괜찮아, 그래서 응, 우리 ~할 수 있다 바라보다 ~에 그만큼 가장자리 가의 타격
왜냐하면 거기 ㅏ 비용 에게 너 ~을 위한 저것들 추가의 다섯 실행합니다.
뭐야 그만큼 혜택 의 저것들 다섯 추가의 실행?
사용 그만큼 설계 분석 너 ~할 수 있었다 사용,
바라보다 ~에서 식품의약품안전처 구성 그리고 당신의 식품의약품안전처 ...을 더한 수단 낮추다,
반영 더 작은 예측 변종.
힘 ~이다 ~ 아니다 저것 유용한 ~을 위한 이것들 혼합물 효과 디자인.
우리 ~하지 않다 케어 ~에 대한 그만큼 매개변수.
우리 원하다 에게 알다, 어떻게 잘 ~일 것이다 우리 하다 ~와 함께 최적화?
그건 어디 그만큼 시뮬레이션의 능숙한, 우리 ~할 수 있다 가져가다 ㅏ 바라보다 ~에 저것.
어떻게 하다 당신의 분포 의 당신의 퍼센트 의 최대 변화
~처럼 너 가다 ~에서 12 에게 17 실행?
재미있게, 거기 아니요 혜택 ~을 위한 그만큼 하나의 발사 40 ICC
에게 가지고 17 ~ 대 12 실행합니다.
지금, 다시, 오른쪽 지금 이었다 찾고 ~에 그만큼 백분율 의 최대
만약에 너 바라보다 ~에 당신의 오차 분산,
당신의 예측 편차 ~이다 가고 있다 에게 ~이다 더 작은,
그리고 거기 ~할 것 같다 ~이다 약간 다른 [안 들리는 00:32:09] ,
하지만 주로 당신의 예측 변화
~이다 가고 있다 에게 ~이다 더 작은 만약에 너 바라보다 ~에 저것.
하지만 진짜, 우리 ~하지 않다 케어 저것 많이 ~에 대한 예측 변화.
우리 원하다 에게 알다, 어디 ~이다 저것 최적의 가리키다?
왜냐하면 ~ 후에 이것, 이었다 가고 있다 에게 ~이다 달리기 확인 달리다
그리고 아마도 안에 복제본 ~에 저것 가리키다
에게 가져 오기 아이디어 의 그만큼 프로세스 그리고 시험 변화 그 다음에.
하지만 오른쪽 지금,
우리 ~이다 단지 견딜 수 없는 에게 스카우트 밖으로 그만큼 응답 표면
에게 찾기 우리의 최적의 공식화,
그래서 ~와 함께 저것 목표 안에 정신, 거기 아니요 혜택 ~을 위한 4일 ICC.
지금 ~을 위한 그만큼 SVEM 행동 양식,
우리 하다 보다 거기 ~이다 ㅏ 중요한 차이점
그리고 우리 하다 가져 오기 ㅏ 중요한 개선
안에 자귀 의 우리의 평균 퍼센트 의 최대 우리 얻다,
그리고 아마도 ~ 아니다 ~처럼 무거운 꼬리 아래에 여기.
하지만 지금 너 필요 에게 알다 ~이다 저것 너 필요 에게 결정하다,
~이다 저것 거의 중요한?
당신은 ~ 원하다 에게 이동하다 ~에서 90% 에게 92% 평균 퍼센트 의 최대
안에 이것 첫 번째 발사 ~와 함께 다섯 추가의 실행?
너 가지다 에게 하다 당신의 가장자리 가의 비용
원래의 혜택 분석 거기 ~처럼 ㅏ 과학자
그리고 결정하다 만약에 그건 가치 그것.
단지 찾고 ~에 그것 여기, 무엇 나 생각한다 ~할 것 같다 ~이다 유용한
왜냐하면 너 가지다 에게 운영 확인 달리다 그래도
~이다 만약에 우리 운영 그만큼 12 -운영 설계,
너 ~할 수 있다 그 다음에 운영 ㅏ 후보자 최적 또는 둘
기반을 둔 ~에 그만큼 결과 우리 가져 오기,
그리고 그 다음에 ...을 더한 ㅏ 커플 의 추가의 달리다 아마도
안에 ㅏ 높은 -밀도 지역 ~을 위한 무엇 저것 외모 좋은,
또는 조차 증강 밖으로 당신의 요인 우주 ㅏ 작은 조금,
그리고 그 다음에 당신은 아직 달리기 ㅏ 총 의 17 실행,
하지만 지금 이었다 가고 있다 에게 가지다 조차 ㅏ 더 나은 감각 의 그만큼 좋은 지역 여기,
그래서 그건 무엇 에게 고려하다.
무엇 또 다른 우리 ~할 수 있다 보다
~에서 달리기 그만큼 시뮬레이션 ~와 함께 17 달리다 이다,
하자 바라보다 ~에 그만큼 성능
의 각 의 그만큼 장착 행동 양식 이내에 각 반복,
그리고 거기 실제로 ㅏ 놀랍게도 낮은 상관관계
~ 사이 그만큼 성능
의 이것들 다른 행동 양식 이내에 각 반복.
우리 ~할 수 있다 사용 저것 에게 우리의 혜택
왜냐하면 이었다 가고 있다 에게 ~이다 달리기 확인 달리다 ~ 후에 이것,
그래서 꽤 ~보다 단지 가지고 에게 가져가다 하나 방법 그리고 하나 확인 가리키다,
하나 후보자 최적의 가리키다,
만약에 우리 ~이었다 에게, ~을 위한 예시, 바라보다 ~에 이것들 네 행동 양식
그리고 그 다음에 가져가다 그만큼 후보자 최적의 ~에서 각 의 그들을,
그 다음에 이었다 가고 있다 에게 ~이다 할 수 있는 에게 가다 앞으로 ~와 함께 어느 하나 여러분 하다 베스트.
이었다 찾고 ~에 그만큼 최고 의 이것들.
꽤 ~보다 찾고 ~에 ㅏ 평균 의 92% 에게 94%,
지금 이었다 찾고 ~에 ㅏ 평균 의 ~에 대한 97% ~와 함께 ㅏ 더 작은 꼬리
만약에 우리 고려하다 다수의 의 이것들 행동 양식 ~에 한 번.
괜찮아, 매우 유용한.
하자 지금 놓다 우리의 눈 ~ 을 향하여 그만큼 40 -운영 디자인.
매우 좋은 정보 안에 자귀 의 나의 더 작은 운영 디자인.
지금 ~와 함께 40, 어떻게 하다 그것 플레이 밖으로 안에 자귀 의 이것들 분석 행동 양식?
~이다 우리 가고 있다 에게 보다 일관된 행동 ~와 함께 무엇 우리 봤다 안에 그만큼 12 -운영 설계?
그 다음에 어떻게 ~에 대한 그만큼 우주 충전재 ~ 대 그만큼 최적의 설계, D-최적?
-ID ~이다 관심 있는 안에 저것. -괜찮아.
잘, 첫 번째 가져가다 ㅏ 바라보다 ~에 그만큼 D-최적 설계, 40 실행,
그리고 지금 이었다 타겟팅 모두 의 그만큼 초 -주문하다 효과,
그만큼 제삼 -주문하다 효과, 혼합물 효과,
그리고 이었다 타겟팅 모두 그만큼 효과
저것 ~이다 진심으로 현재 안에 우리의 생성 기능,
그리고 우리 아직 보다 저것 이었다 짐을 실은 위로 ~에 그만큼 경계 의 그만큼 요인 우주
~와 함께 그만큼 최적의 설계,
그리고 그 다음에 만약에 우리 ~이었다 가고 있다 에게 보다 지금 ~와 함께 그만큼 우주 충전재 설계,
이었다 가고 있다 에게 보다 지금 이었다 충전재 위로 그만큼 내부
의 그만큼 요인 우주 ~을 위한 그만큼 혼합물
그리고 ~을 위한 그만큼 다른 마디 없는 프로세스 요인.
하자 보다 무엇 그만큼 성능 차이점 이다.
첫 번째 의 모두, 집중하다 ~에 그만큼 공간 채우기 설계,
어느 분석 행동 양식 하다 베스트?
그리고 같은 ~처럼 우리 봤다 안에 그만큼 12 -운영 예시 의 그만큼 SVEM 선의,
포드 선택 ~와 함께 저것 가로채다, 올가미 그만큼 가로채다 하다 그만큼 베스트.
그만큼 가장 나쁜 사례 너 ~할 수 있다 하다 ~이다 유지 그만큼 가득한 모델,
또는 그 다음에 견딜 수 없는 SVEM 또는 하나의 발사 올가미 ~와 함께 아니요 가로채다
그리고 그만큼 D-최적 환경, 같은 승자, 어느 ~이다 안심시키는
왜냐하면 지금 우리 ~하지 않다 가지다 에게 ~이다 걱정하는 에 대한,
"잘, 우리는 변화하고 있다 우리의 설계 유형. 지금 우리 갖다 에게 변화 우리의 분석 유형."
이것의 좋은 에게 보다 이것 일관성 가로질러 그만큼 승자 의 그만큼 분석 유형.
그만큼 가득한 모델 하지 않는다 하다 ~처럼 신통치 않게 여기 ~와 함께 그만큼 최적의 설계, 나 생각한다,
왜냐하면 그만큼 최적의 설계 ~이다 타겟팅 저것 모델
그리고 그만큼 패자 여기 ~이다 아직 그만큼 올가미 ~와 함께 아니요 가로채다.
그 다음에 신경 ~이다 진짜 떨어지는 뒤에 여기, 뒤에 그만큼 다른 행동 양식.
지금 하자 비교하다 그만큼 우주 충전재 에게 그만큼 D-최적 디자인,
그리고 우리 ~할 수 있다 진짜 보다
그만큼 가장 큰 차이점 여기 ~이다 이내에 그만큼 가득한 모델,
그만큼 우주 충전재 디자인 ~이다 많이 더 나쁜 ~보다 그만큼 D-최적 설계.
언제든지 당신은 행위 설계 진단,
그건 모두 이내에 그만큼 문맥 의 그만큼 가득한 모델.
을 위한 당신의 디 -최적성 기준,
당신의 평균 예측 변화, 그건 모두 거기.
ㅏ 많은 의 타임스 언제 너 운영 저것들 비교,
당신은 가고 있다 에게 보다 ㅏ 뚜렷한 차이점 ~ 사이 저것들
그리고 그건 무엇 당신은 봄 여기.
하지만, 안에 진짜 삶,
이었다 가고 있다 에게 ~이다 달리기 ㅏ 모델 절감 기술.
와 함께 SVEM, 조차 그만큼 하나의 발사 행동 양식 개선하다 그것.
하지만 특히 ~와 함께 SVEM 여기,
그것 진짜 닫는다 그만큼 차이점 ~ 사이 그만큼 우주 충전재 그리고 그만큼 최적의 설계,
그리고 우리 보다 예쁜 닫다 에게 중간, 그리고 약간 더 무거운 꼬리 여기.
하지만 지금 너 ~할 수 있다 바라보다 ~에 이것 그리고 말하다.
"괜찮아.나 잃다 ㅏ 작은 조금 ~와 함께 우주 에프 아픈 설계.
하지만 만약에 나 가지다 어느 우려 조금도 ~에 대한 그만큼 경계 의 그만큼 요인 우주,
또는 만약에 나는 약간 제한된 안에 어떻게 많은 확인 포인트들 나 ~할 수 있다 운영
그리고 나 원하다 에게 가지다 무엇 그건 가고 있다 에게 ~이다 ~ 아니다 ~도 멀리 떨어져 있는
~에서 그만큼 후보자 최적의 저것 나는 가고 있다 에게 나르다 앞으로,
그 다음에 저것들 ~이다 그만큼 혜택 의 그만큼 우주 충전재 설계."
지금 우리 ~할 수 있다 달다 저것들 밖으로. 이었다 ~ 아니다 갇힌
~와 함께 이것 격렬한 차이점 ~ 사이 그만큼 둘.
다시, 그건 기반을 둔 뿐 ~ 대 그만큼 D-최적 설계 .
나 추측 ㅏ 많은 의 타임스 안에 우리의 암사슴 일하다,
우리 처럼 에게 아마도 바라보다 ~에 그만큼 I-최적화 기준
그리고 조차 그만큼 ㅏ 가지다 완료 진짜 잘 ~을 위한 우리를.
~ 안에 특히, 그것 스프레드 그것. ㄷ 확실히 ~ 아니다 우주 충전재,
하지만 ~에 최소 그것 스프레드 그것 밖으로 ㅏ 조금 더 ~보다 그만큼 디 -최적.
하다 우리 가지다 어느 아이디어 어떻게 저것들 나 그리고 ㅏ 최적의 일하다?
응, 우리 ~할 수 있다 교환 저것들 밖으로 ~ 안으로 시뮬레이션.
하나 물건 우리는 언제나 주목,
나 사랑 그만큼 ㅏ -최적 디자인 안에 그만큼 비 혼합물 환경.
이것의 거의 나의 기본 지금.
나 진짜 처럼 그들을.
하지만 안에 그만큼 혼합물 환경, 언제든지 우리 노력하다 그들을,
조차 ~ 전에 그만큼 시뮬레이션, 만약에 우리 바라보다 ~에 그만큼 설계 진단,
그만큼 ㅏ -최적 절대 하다 ~처럼 잘 ~처럼 그만큼 디 또는 그만큼 나 -최적,
그리고 저것 곰 밖으로 여기 안에 그만큼 시뮬레이션,
그건 그만큼 푸른 여기 ~을 위한 그만큼 최적의, 준다 우리를 못한 결과.
규칙 의 무지 여기 이다,
~하지 않다 신경 쓰다 ~와 함께 그만큼 A-최적 디자인 ~을 위한 혼합물 디자인.
지금 ~을 위한 디 ~ 대 나 -최적, 우리 ~하지 않다 보다 어느...
~ 안에 이것 신청 ~을 위한 이것 생성 기능,
우리 ~하지 않다 보다 어느 차이점 ~ 사이 그들을.
하지만, ㅏ 이유 에게 약간 선호하다 그만큼 D-최적 이다,
거기 경향 에게 ~이다 약간 수렴 문제 ~을 위한 이것들 LNP 설정
어디 당신은 갖다 에게 못 ~ 위에 그만큼 하나 5%
그리고 당신은 견딜 수 없는 에게 표적 ㅏ 셰페 큐빅 모델 안에 JMP,
그래서 우리는 주목 때때로 약간 수렴 문제
~을 위한 그만큼 I-최적 디자인 그리고 그것 소요 더 길게.
그만큼 디 -최적, 만약에 거기 ~ 아니다 많이 의 ㅏ 혜택,
그 다음에 그것 보인다 에게 ~이다 그만큼 더 안전한 내기 에게 막대 ~와 함께 그만큼 D-최적.
지금 우리 않았다 할 수 있는 에게 테스트 저것 ~와 함께 그만큼 시뮬레이션
왜냐하면 오른쪽 지금 안에 JMP,
너 캔트 스크립트 안에 셰페 큐빅 자귀 ~ 안으로 그만큼 암사슴
에게 짓다 최적의 설계.
너 가지다 에게 하다 저것 ~을 통해 그만큼 GUI.
우리 않았다 할 수 있는 에게 테스트 저것, 보다 어떻게 자주 저것 발생,
하지만 그건 왜 우리는 운반 앞으로
D-최적 안에 이것들 시뮬레이션 그리고 우리 막대 ~와 함께 저것들.
만약에 너 원하다 에게 안에 당신의 응용 프로그램, 너 ~할 수 있다 노력하다 둘 다 디 그리고 나
그리고 보다 무엇 그들 바라보다 처럼
둘 다 그래픽으로 그리고 ~와 함께 그만큼 진단,
하지만 그만큼 D-최적 보인다 에게 ~이다 실행할 수 있는 잘.
괜찮아, 나 추측 단지 유지하다 당기는 그만큼 실 ㅏ 작은 조금 더 나아가 이다,
ㅏ 많은 의 타임스 잘 노력하다 약간 유형 의 ㅏ 잡종 설계 .
왜 ~하지 않다 우리 시작 밖으로 와 함께, 말하다, 25 우주 충전재 실행,
그리고 그 다음에 증강 저것 ~와 함께 약간 D-최적 표준
에게 만들다 확실한 저것 우리 ~할 수 있다 표적 그만큼 특정한 매개변수 관심?
하다 저것 일하다 밖으로 예쁜 잘?
응, 우리 ~할 수 있다 시뮬레이션 저것 그리고 우리 가져가다 ㅏ 바라보다.
어느 하나 우리는 갖다...
이것 ~이다 그만큼 같은 시뮬레이션 기능,
생성 기능 우리는 계속 ~ 이다 찾고 ~에 ~을 위한 너 달리다 그만큼 D-최적,
당신이 실행하기 위해 우주 충전재,
또는 ㅏ 잡종, 어디 우리 시작 밖으로 ~와 함께 25 우주 충전재 달리다
그리고 그 다음에 우리 가다 에게 증강 그리고 짐 안에 건물 15 추가의 달리다 타겟팅
그만큼 제삼 주문하다 모델, 그리고 무엇 우리 보다 ~이다 저것 지금,
우리 가지다 아니요 중요한 차이점 안에 자귀 의 그만큼 최적화
~ 사이 그만큼 40-런 D-최적 그리고 그만큼 잡종 설계,
하지만 안에 그만큼 잡종 설계,
우리 가져 오기 그만큼 혜택 의 저것들 25 공간 채우기 실행.
우리 가져 오기 약간 내부 달리다 보호 에게 맞다 추가의 효과
그리고 보호 에 맞서 실패 ~을 따라 그만큼 경계.
이것의 ㅏ 작은 조금 더 일하다 에게 세트 이것 위로.
잘 하다 이것 ~을 위한 높은 우선 순위 프로젝트
왜냐하면 뿐 ~을 위한 저것들 왜냐하면 그 여분의 비용 그리고 시각.
하지만 그것 하다 나타나다 에게 ~이다 ㅏ 약속하는 방법.
오른쪽.
거의 너 생각한다 ~에 대한 어디 당신의 최적의 ~이다 가고 있다 에게 이다,
거기 ㅏ 좋은 가능성 그것 ~할 수 있었다 ~이다 안에 저것 내부 우주
그건 ~ 아니다 채우는 안에 그만큼 D-최적 ~을 따라 그만큼 경계.
나 추측 단지 아마도 가고 있다 뒤,
재방문 그만큼 아이디어 의 무엇 만약에 나 가졌다 ㅏ 센터 가리키다,
무엇 만약에 나 가졌다 ㅏ 가리키다 저것 나 ~할 수 있었다 뒤로 젖히다?
다시, 아마도 ~에 그만큼 40- 운영 설계,
만약에 나 가졌다 다섯 더 것들, 그래서 단지 어느 다른 작은 너겟
저것 우리 배웠다 ~을 따라 그만큼 방법 ~와 함께 이것들?
잘, 이것 온다 위로 ㅏ 많은 왜냐하면 지금 교과서 ~ 할 것이다 말하다 너
에게 추가하다 다섯 에게 일곱 뒤로 젖히다 실행합니다.
그만큼 과학자들 ~이다 가고 있다 에게 발 차기 너 밖으로 만약에 너 노력하다 에게 하다 저것.
ㅏ 많은 의 타임스 우리 가지다 에게 만들다 그만큼 논쟁
에게 추가하다 조차 ㅏ 하나의 뒤로 젖히다 운영
왜냐하면 그것 가지다 장점 밖의 의 그만큼 장착
왜냐하면 지금 너 가져 오기 ㅏ 모델 [들리지 않음 00:41:09]
그리고 단지 그래픽으로 우리 ~할 수 있다 사용 저것 ~처럼 ㅏ 특수 증상,
우리 ~할 수 있다 바라보다 ~에 저것 공기 변화 상대적인 에게 그만큼 전체 변화
~에서 그만큼 전체 실험.
이것의 매우 유용한 에게 가지다,
그리고 그래서 이것의 가고 있다 에게 ~이다 멋진 에게 가지다 논쟁 ~을 위한 너 에게 말하다 저것,
"괜찮아, 이었다 ~ 아니다 아프다 당신의 최적화 루틴
~에 의해 포함 조차 ㅏ 하나의 뒤로 젖히다 운영."
그건 무엇 우리 보다 여기 ~을 위한 그만큼 40회 예시
~에 의해 강제 하나 의 이것들 에게 될 뒤로 젖히다 이내에 커스텀 설계.
우리 ~이다 ~ 아니다 구하는 ㅏ 중요한 차이점 ~에 모두
안에 자귀 의 최적화.
이것의 어느 것도 아니다 거들기 또는 아프다.
하자 가다 앞으로 그리고 하다 저것,
그래서 저것 언제 우리 가지다 저것 추가의 조각 의 정보 가고 있다 앞으로.
나 ~하지 않다 가지다 그만큼 그래프 여기 왜냐하면 이것의 지루한.
이것의 그만큼 같은 물건 안에 이것 특정한 신청,
강제 하나 의 그들을 에게 ~이다 ㅏ 중심점.
거기 아니요 차이점.
부분 의 저것 ~할 것 같다 ~이다 안에 이것 사례, 그만큼 D-최적 설계 ~였다 기부 우리를
ㅏ 중심점 또는 무엇 닫다 에게 ㅏ 중심점.
저것 ~할 것 같다 ~ 아니다 가지다 계속 ~ 이다 바꾸다 그만큼 설계 저것 많이.
너 ~할 것 같다 보다 ㅏ 더 큰 차이점
만약에 너 가다 뒤 에게 그만큼 12회 설계 억지로 시키다 그만큼 중심점.
하지만 그건 그만큼 이점 의 가지고 ㅏ 시뮬레이션 뼈대 세워짐 위로
어디 너 ~할 수 있다 가져가다 ㅏ 바라보다 ~에 저것
그리고 보다 무엇 ~이다 그만큼 현실적인 타격 가고 있다 에게 ~이다 ~을 위한 포함 저것.
괜찮아, 지금 어떻게 에 대한...
나 말하는 나 가지다 이것 큰 프로젝트 ~와 함께 제비 의 제약.
일 것이다 ㅏ 강제 아마도 변화 약간 의 그만큼 결과?
잘, 우리 ~할 수 있었다 혹시 포함 그만큼 제약
그리고 이것의 가고 있다 에게 변화 그만큼 허용된 지역 이내에 그만큼...
그래픽으로, 당신은 가고 있다 에게 보다 ㅏ 변화 안에 당신의 허용된 지역,
그리고 우리 ~할 수 있다 시뮬레이션 저것.
실제로, 나는 완료 저것.
나 ~하지 않다 가지다 그만큼 그래프 위로 ~와 함께 나 오른쪽 지금,
하지만 무엇 그것 하다 ~이다 거기 ~ 아니다 저것 많이 타격, SVEM 아직 잘한다.
하나 차이점 우리 했다 노트 ~이다 저것 달리기 이것 시뮬레이션
그리고 그 다음에 구속 그만큼 지역 약간 ~이다 저것 그만큼 우주 충전재 향상
왜냐하면 이것의 갖다 ㅏ 더 작은 우주 에게 채우다 그리고 ~ 아니다 ~처럼 많이 소음 우주,
하지만 그만큼 D-최적 ~ 할 것이다 공연하다
단지 ~처럼 잘 ~ 사이 그만큼 둘 ~와 함께 또는 없이 강제.
저것 ~였다 예쁜 흥미로운 에게 보다.
하지만 모두 의 이것 적용 단지 ~처럼 잘 ~와 함께 제약
그리고 아무것도 아님 의 노트 안에 자귀 의 차이점 ~을 위한 분석 행동 양식 ~와 함께 그만큼 강제,
~에 최소한 비교적 단순한 것 저것 우리 적용된.
오른쪽, 좋아요, 이었다 거의 달리기 짧은 ~에 시각 여기, 앤드류,
하지만 나 하다 가지다 ㅏ 우려.
우리 가지다 ㅏ 잘못 지정 설계
그리고 우리 ~일 것이다 처럼 에게 포장하다 위로
그리고 떠나다 그만큼 여러분 ~와 함께 ㅏ 약간의 열쇠 테이크 아웃.
여기 예시 어디 지금 이것 기능의 형태
하다 ~ 아니다 성냥 어느 의 그만큼 효과 이었다 고려하면
그리고 이었다 비교적 평평한 ~에 이것 둘레
어디 ㅏ 많은 의 저것들 최적의 디자인이 될 것입니다.
그래서 나는 방법을 볼거야 저것 공장 밖으로.
또한 노트 그만큼 [들리지 않음 00:43:52] 콜레스테롤 세트 에게 ㅏ 계수 영
그리고 사실 생성 기능.
지금 취득 저것 진실 기능 가고 있다 에게 프로필 어 산출 바로 테이블
그리고 너 ~할 수 있다 보다 어떻게 멋진 그것 ~이다 에게 ~이다 할 수 있는 에게 구성 이것들 것들
에게 보다 그만큼 응답 표면 사용 저것 산출 오른쪽 안에 그만큼 테이블.
여기 진짜 당신의 진실 응답 표면, 그리고 이것 ~이다 당신의 응답 표면,
하지만 뭐야 흥미로운 ~이다 그것 외모 처럼 거기 환각 여기.
그것 외모 처럼 콜레스테롤 ~이다 임팩트 있는 ~을 위한 당신의 응답.
그것 외모 처럼 그것 영향을 미치다 당신의 응답, 하지만 안에 현실 그만큼 계수 ~이다 영.
하지만 그만큼 이유 그것 외모 처럼 저것 ~이다 왜냐하면 의 그만큼 혼합물 강제.
그건 왜 이것의 딱딱한 에게 분석하다 밖으로,
어느 그만큼 개인 혼합물 효과 진짜 영향을 미치다 당신의 응답.
이었다 ~ 아니다 ~처럼 관심 있는 ~에 대한 저것
우리처럼 의 속담, 뭐야 ㅏ 좋은 공식화 가고 있다 앞으로?
~ 안에 이것 환경, 우리 추가하다 ㅏ 작은 조금 의 소음, 4% 이력서,
어느 ~이다 사용된 자주 안에 그만큼 제약 세계.
~ 안에 이것 사례, 그만큼 평균 이었다 사용 ~이다 그만큼 평균 ~에 그만큼 최고,
어느 안에 이것 사례 ~이다 하나,
그리고 그 다음에 또한 ㅏ 많이 더 극심한 40% 이력서.
이것 외모 더 처럼 ㅏ 소나
그리고 그들은 견딜 수 없는 에게 찾기 거대한 또는 무엇.
바라건대 없음 의 당신의 제약 응용 프로그램 바라보다 처럼 이것,
하지만 우리 단지 원하다 에게 보다 안에 이것 극심한 사례 어떻게 것들 일하다 밖으로.
뭐 우리 보다 ~이다 안에 그만큼 작은 12회 예시
~와 함께 비교적 작은 프로세스 변화 ~이다 프로세스 ...을 더한 수필 변화
~이다 이것들 기준선 디자인 갔다 밖으로 그리고 SVEM, 모두 똑같다 행동 양식,
그리고 그 다음에 만약에 우리 가다 위로 에게 40런,
그만큼 공간 채우기 아니다 할 수 있는 에게 유지하다 위로 ~처럼 잘,
그러나 D-최적 ~ 할 것이다 진짜 하다 더 나은 지금,
조차 그렇지만 이것의 비교적 평평한 밖으로 거기 그리고 그만큼 크기 어디 대부분 의 그만큼 달리다 이다,
이것의 할 수 있는 에게 선택하다 위로 그만큼 서명 의 그만큼 표면 여기.
지금, 여기 그만큼 차이점 ~ 사이 그만큼 가득한 모델
그리고 그 다음에 그만큼 공간 채우기 그리고 D- 최적.
아니다 ~처럼 큰 의 ㅏ 차이점 ~을 위한 그만큼 SVEM 행동 양식,
하지만 너 하다 아직 가지다 ㅏ 약간의 꼬리 포인트들 아래에 여기.
그 다음에 그들은 모두 ~ 아니다 실행할 수 있는 ~처럼 잘 ~처럼 그만큼 SVEM 선의,
조차 그렇지만 그만큼 SVEM 선의
~이다 뿐 근사 저것 곡률 ~을 위한 저것 응답 표면.
만약에 우리 가다 위로 에게 그만큼 감독자 시끄러운 보다, 아니요 하나 하다 ㅏ 진짜 좋은 직업,
하지만 아직 당신의 뿐 가능성 와 함께 그만큼 우주 충전재 구혼.
하지만 그 다음에 언제 우리 가다 위로 에게 그만큼 더 큰 견본 크기,
조차 안에 그만큼 얼굴 의 모두 그만큼 프로세스 변화, 프로세스 소음,
~이다 지금 그만큼 옵션 ~였다 할 수 있는 에게 되튐 밖으로 ~ 위에 저것 소음 더 나은
그리고 ~이다 할 수 있는 에게 만들다 더 나은 사용 의 저것들 달리다 ~보다 그만큼 우주 충전재.
ㅏ 커플 의 고려 사항 거기.
뭐야 당신의 운영 크기? 어떻게 가득한 너의 모델?
어떻게 많이 프로세스 변화 하다 너 가지다 상대적인 에게 당신의 프로세스 의미,
간다 ~ 안으로 그만큼 균형 의 그만큼 우주 충전재 ~ 대 최적.
만약에 우리 가져가다 ㅏ 바라보다 ~에 무엇 ~이다 그만큼 솔직한 최적의 포인트들
이었다 구하는 밖으로 의 그만큼 우주 충전재 ~ 대 최적.
나는 죄송합니다, ~을 위한 그만큼 우주 충전재,
그 다음에 무엇 우리 보다 ~이다 이었다 ~에 표적 ~을 위한 이것 ~이다 이온화 가능한 그리고 돕는 사람.
이었다 ~에 표적 ~을 위한 모두 의 우리의 구혼 제외하고 ~을 위한 이것들 마지막 ~와 함께 아니요 가로채다.
그들은 절대 ~에 표적,
그들은 언제나 미는 너 끄다 어딘가에 또 다른.
너 ~할 수 있다 보다 그래픽으로 어떻게 저것 부족 의 가로채다.
지금, 만약에 우리 허용하다 그만큼 가로채다, 그럼 우리는 ~에 표적.
저것 진짜 ~이다 중요한 에게 체크 해제 저것 아니요 가로채다 옵션 ~을 위한 올가미.
을 위한 모두 그만큼 사람들 저것 ~이다 ~ 아니다 사용 JMP 찬성
그리고 ~하지 않다 가지다 SVEM,
너 ~할 것 같다 말하다, 잘, 좋아요, 뭐야 당신의 시뮬레이션?
여기, 무엇 ~이다 더 나은? AICc, ~ 대 빅, ~ 대 P-값.
안타깝게도, 단지 사용 그만큼 숫자 의 시뮬레이션 우리는 운영,
거기 ~ 아니다 ~처럼 일관된 접근하다 ~처럼 거기 ~이다 ~와 함께 SVEM.
만약에 당신은 갖다 ㅏ 크기가 큰 숫자 의 실행, 어디에 지정
또는 바르게 지정된 또는 잘못 지정, 그만큼 앞으로 또는 뒤로 AICc 하다 잘.
가득한 모델 하다 더 나쁜, 반면 안에 그만큼 더 작은 환경,
그만큼 가득한 모델 하다 더 나은 왜냐하면 모두 저것들 자귀 ~이다 관련 있는.
또한 그만큼 P-값 여기, 도.
지금, 너 보다, 0.01 하다 그만큼 가장 나쁜, 0.01 하다 그만큼 베스트 안에 크기가 큰 환경.
아니다 일관성, 어떤 P 값을 사용합니까?
0.01, 0.05, 0.1 .
그만큼 P-값 ~에서 이것 보다 ~이다 조정되지 않은 최적화 매개변수,
그래서 아마도 베스트 에게 피하다 저것 그리고 막대 ~와 함께 그만큼 AICc
만약에 당신은 안에 베이스 제이엠피.
하지만, 우리 가지다 본 지금 저것
SVEM 구혼 ~을 위한 이것들 최적화 문제
하다 주다 너 거의 보편적으로 더 나은 솔루션
~보다 그만큼 하나의 발사 행동 양식.
너 ~할 수 있다 가져 오기 더 나은 솔루션 ~와 함께 JMP P 로, ~와 함께 SVEM.
엄청난.
나 추측 우리 원하다 에게 단지 포장하다 위로.
약간 의 그만큼 열쇠 결과 여기, 앤드류.
응, 그리고 또한, 짐, 어느 다른 코멘트?
하다 너 가지다 어느 다른 코멘트 ~도 ~에 대한 이것들 최적화 문제 또는 아무것?
흥미로운 것들 우리는 본 최근에?
우리 가지다, 이었다 위로 에 맞서 시각 ~을 위한 확실한, 하지만 우리는 완료 약간 예쁜 놀라운 것들
저것 우리는 오다 위로 ~와 함께 새로운 공학 재목
그건 더 나은 ~보다 이것의 항상 계속 ~ 이다
그리고 추진제 저것 ~이다 가지고 물리적 인 속성
그리고 성능 저것 우리 하지 않았다 본 전에.
우리 가지다 촬영 ㅏ 단계,
ㅏ 뛰다 안에 자귀 의 약간 의 그만큼 능력
저것 우리는 본 안에 우리의 혼합물 모델.
할 수 있다 우리 요약하다 ~와 함께 그만큼 강조 표시된 총알 아래에 거기,
저것 SVEM 보인다 에게 ~이다 우리의 방법 에게 가다,
그리고 만약에 너 뿐 가졌다 하나 아마도 SVEM 앞으로 선택,
당신은 ~이다 덮인 예쁜 잘.
예, 그건 오른쪽, 왜냐하면 나는 언제나 무서운.
조차 그렇지만 그만큼 마지막 가끔 올가미 그것 외모 더 적은 ~와 함께 가로채다,
때때로 그것 외모 약간 더 나은.
나 ~하지 않다 알다 만약에 이것의 아마도 하나 또는 둘 케이스 ~이었다 상당히 더 나은,
하지만 언제나 목 그리고 목 ~와 함께 앞으로 선택,
하지만 나는 언제나 무서운 저것 나는 가고 있다 에게 잊다 에게 회전하다 끄다 아니요 가로채다
그리고 그 다음에 주다 내 자신 무엇 그건 더 나쁜 ~보다 행위
또는 ~처럼 나쁜 ~처럼 행위 그만큼 가득한 모델.
나는 언제나 무서운 의 행위 저것.
SVEM 앞으로 선택 ~와 함께 드 잘못 환경 보인다 처럼 ㅏ 좋은 안전한 방법 에게 가다.
완벽한.
잘, ~와 함께 저것, 우리 서다 준비가 된 에게 가져가다 당신의 질문.
