こんにちは、みんな。 ありがとうのために接合私のJMP話す今日。 今日、私するだろうのようにに話すにあなたについてどうやって私たちは見てで等価間セットのバッチデータ以上時間で富士フイルム。 で特定の、私はそうするだろうのようにに話すについてある新しい多変量取るの上の二1つ側面のあるってエステ。
それでもこれ特定の少しはある新しい比較技術、それしません交換する、それよりもそれ補完するのいつものシングルポイントテクニック、そしてでのワークフロー、私たちははまだ頼って重くの上それらの。 の最後少しここ意思説明するどうやって私たちは比較するデータセット、からの時間シリーズ、私たちは得るから二違う秤、しかしそれできたなれどれでも論理的なグループ。
病気素早く行くを通してどうやって私たちは準備するのデータ、またはそれよりも得るそれでの州どこ私たちはできる走るのスクリプト、そして私たちは意思見てでの視覚化のためにのいつものシングル時間ポイントでJMP、そして良いまた見てでいくつかのスクリプトそれ私使用に走るPCAの上全ての変数そしてテスト等価。
T酒を飲むについてトストまたは等価テスト。 T彼二T検定はある二1つ側面のあるて、テスト、そしてそれ小切手かどうかの上平均、あなたの二データセットのためにある与えられた変数は同等。とても同様に、ある多変量テスト小切手かどうかの上平均の終わりの主要成分またはパソコンのためにある与えられた日のある発酵ここ、は同等のために二違う秤。
あなた必要データになれである特定のフォーマット、しかしで特定のあなた必要二違うグループここ。 その二秤、もしあなた持っているもっとよりも二、あなた意思必要にスプリット彼らでセットの二。 そのもっと適切なのために時間シリーズ、なぜならそのあるデータ削減技術それあなたそうはしないだろう必要もしあなたしなかったある問題と持っているある多くのデータポイント。
これだった一部、元は、のある脚本それだった全て終わりでR、しかしとして私移動しましたの中へを使用してJMPのために視覚化もっとそしてもっと、私考えそれそれだった多くのより簡単にに使用、特にもし私たちは欲しいに合格の上それらのスクリプトにスタッフ。 Rはないいつもそれアクセス可能。
私移動しましたある多くのの脚本の中へJMPによる今。 ののみものそれはまだでRはのデータ帰属。 のスクリプトそして前仕事取るお手入れの外れ値、ないデータ、そして一貫性のないエントリー。 のRするのデータ帰属。 なぜ持っている私移動しましたにJMP? 初めの全て、それだったなぜなら私視覚化されたでJMP。
なぜはそれ良いに視覚化するデータでJMP? なぜならJMPはただ作ったのためにそれ。 その本当に良いのために探しているでないデータそして外れ値そしてどれでもグラフ。 の時間シリーズはいいえ例外にこれ。 のないデータビジュアルでJMP、与えるあなたある色地図のどこあなたのデータはない、それであなたできる探す行どこデータはない。
それ手段ある日かもしれないないなれの最高に保つでのデータセット。 あなたできるすぐに視覚化するチャンクのデータない、それそれするだろうなれ日々である行、そしてあなたできる作るある決断の上かどうかあなた欲しいに保つ全てそれらの日々またはするの分析2回、のために例、そしてそれ意思素早く見せるあなたもしあなた持っているデータないから1つグループそしてないの他の、でどれの場合あなたはそうするだろう持っているにする離れてとそれ変数全く。
また、外れ値必要処理前あなた補間する、さもないと彼らは意思持っているある巨大な効果の上のPCAそしての比較テスト。 そこにははの外れ値検出プラットホームでJMP、しかしこれは使用済みここで私たちのワークフロー組み合わせと見てるの時間シリーズそしての比較。 しかし病気見せる全てそれでのデモ。
それからのグラフビルダーは使用済みにプロット全ての時間シリーズ。 そこにはは多くの方法にするそれ、しかし私意思見せるあなたでの脚本の二主要グラフそれ私たちは使用にチェックそれ私たちのデータは良いに行く。 ここ彼らはは、の時間シリーズ、そしてそれらので特定のは包まれたによるバッチ、それでそれあなた得るの個人プロットのためにそれぞれ時間シリーズ。
そのある小さいプロット、しかしいつものその十分にスポットないデータ外れ値またはどれでも奇妙なまたは違う行動。 ここ、のために例、させて自分得るのレーザの上。 それでは行きます。ここ私たちは持っているある集まるのポイントそれは疑わしい。 私たちは必要にチェックかどうかこれは行動それ私たちは欲しいに捕獲またはもしその行動それは普通でない、そして私たちは欲しいに代入するの休むののデータ。
または私たちはできた持っているシングル外れ値のようにここ。 私たちは見るこれとても頻繁、しかしここあなたできる知らせその全ての上の同じ日。 それではそれ何かそれ起こるの上日六でそれらの発酵？ 別の方法にプロット時間シリーズ、そして私たちはするそれとして良い、はに実はかぶせる彼ら。 によるオーバーレイ彼ら、あなたできる見るかどうかあなたのデータは一貫性のあるのためにある与えられた日。
ここ私たちは持っている個人価値プロット、どれのは何私たちは見てで。 しかし私はまた尋ねたJMPに置くある少し箱プロットその周り全てそれらのデータなぜならこれ真似する何私たちは持っているいつ私たちははやってる私たちの分散分析での2番ステップの私たちのデータ視覚化。
これはとても典型的なの何起こるで私たちのプロセス以上時間。 での初め週、のデータは見せているとても低い変動性。 の箱プロットは小さいそして彼らははいつものかなり良い整列しました。 の平均はその周りの同じ価値。
いつ私たちは到着の2番週のの発酵、もの始めるにドリフト離れてそしてもの始めるに得る多くのもっと変数。 もしあなただったプロット日六による自体で1つバッチあたり日タイプのプロットここ、あなたはそうするだろうなれできるに見る何の違いはの上平均間の大きい規模で赤そしての小さい規模で青。
の上日六、あなた持っているある小さい違いそしての上日12、あなた持っているある大きい違い。 それらの違いは何私たちはは探しているにテストいつ私たちはするシングルポイントT検定と私たちの分散分析。 前に私たちは運ぶの上、私ただ欲しい素早く持っているある要約の何の違いは間て、テストそしてトースト。
あて、テストは完全に統計的、かどうかのトスト必要あるユーザー入力のためにある実用的許容できる違い。 であるて、テスト、あなた仮説を立てるそれそこにははいいえ違い間の平均そしてもしあなた得るある小さいP価値または重要な結果、それからあなた拒否それそしてあなた言うそこにははある違い間あなたのデータセット。
あトスト言うあなたそれそこにははいいえ違い間あなたのデータセット、もしあなた持っているある重要な結果。 もしあなた失敗あるて、テスト、の自信間隔のためにの主要違い、でそれらのプロット、それはそれです黒四角ここ。 それでの自信間隔のためにのトスト、もしあなた失敗、するないクロスのゼロライン。
しかしもしあなた失敗あるトスト、の自信間隔のためにの違いはない含まれているによるの実用的許容できる違い。 あなた持っている二結果のためにあるて、テストそして二結果のためにあるトスト、どれの手段あなた持っている四組み合わせ。
どちらかあなた合格または失敗両方、またはあなた合格そして失敗1つの彼ら。 でJMP、いつもの、そこにはは違うプラットフォームそれするトストそしてT検定、しかしあなた意思持っているある普通分布のためにの違い。 もしあなた合格あるテスト、それからあなたの平均違いはでそれ少しベル曲線。もしない、その外。
それでそれできた素早く視覚化するどれのもの合格したまたはないでの分散分析。 Hえっ彼らはは、の分散分析。 しましょうステップのうちの2つ私たちの視覚化そしてクリーンプロセス。 私たちは使用ある脚本にプロット全てのそれらの一緒にである報告それでそれ私たちはできる見てで全ての彼ら。 もしあなた考えるについてのデータセットここ、それだったについて15変数以上12日々。 それであなた持っている以上150そのようなプロット、どれのはある多くのデータに見てで、特にもしあなた変化ものそしてプロット彼らまた。
しかしここはいくつかの例の何あなたかもしれない見る。 あなたかもしれない合格あるT検定または失敗それ。 あなたかもしれない合格あるT検定、しかしのみなぜならあなた持っている十分層それは引っ張る1つののデータセット上または下、のために例。 そこにはは多くの可能結果それあなたするだろう得るここ。
ないすべてはの上これスクリーンショット、しかしだったまた探しているでの分散でそれ報告。 の主要コンポーネント比較、私たちはしないでくださいするこれこことの脚本。 私使用のグラフビルダーに実はプロットそれらのなぜなら彼らははのようにのプロット私持っていたであるカップルのスライド前の。
しかしの違いそれあなたできた見るここはでの規模。 今、なぜならだった話しているについて主要コンポーネント、のスコア傾向があるになれその周りゼロの上平均、そして彼らは変化する間マイナス三つそして三つなぜなら私たちはノーマライズのデータ前に運ぶ外のPCA。
のアドバンテージのこれはそれ、今その代わりの持っているに提供するの許容できる価値のためにあるタスク、なぜならのデータは正規化された、私たちはできる実は毛布計算するそれ許容できる違いによる取るある乗数のの標準偏差のために私たちの得点。
ここ私たちは持っているの初め主要成分そしてそれ明らかにショーあるよある大きい違い間の大きいそしての小さい規模。 こことの2番主要成分、そこにははある小さい違い。 これは典型的なの何私たちは見る、なぜならの初め主要成分傾向があるに捕獲のより広い形のの発酵プロフィール。
それでもしそこにははある違いでそれより広い形、のトストのためにの初めパソコン傾向があるに失敗。 通常、何私は見たはそれのために私たちのデータ、二主要コンポーネントできた捕獲について60 %のの情報での変数。 のためにそれらののあなた誰が5月持っている終わりパソコンの上データ前に、それ5月思われるある低い番号、しかしそれはおそらくなぜなら全ての変数持っているある違う話に教えて。
別のもの私はそうするだろうのようにに過ごすある少し少しの時間の上はのロード中」のプロット。 これは一部ののPCAプラットホームでJMP、そしてそれもっているこれプロットでのとても上ののプラットホーム、そしてそのある良い1つに見てでもしあなたはある科学者それはもっと興味があるで探しているで何ですか本当に行くの上。
しかしの理由なぜ私持っているこれの上ある滑り台ここはなぜならこれはある良い表現の何私たちはは行くに見るでどうやって多くのそれぞれ変数貢献するにのモデルそれだった選択する前にやってるの等価テスト。
ここ、のために例、全ての変数関連しているに生存可能性のために私たちの発酵は非常に相関のあるなぜなら彼らはは近い一緒にそしての方法彼らはプロジェクトにのパソコン1つそしてパソコン二ここ、彼らは得る高い価値観。 私たちは言ったそれそれらの地図良いにの初め二パソコン。 それでそれ手段それ彼らはは参加しているある多くにのモデル。
ここ私たちは持っているいくつかの他の変数それは密接にクラスター化された一緒にここ。 それでナトリウム、カリウムそしてグルタミン。 彼らはは非常に相関がある。 彼らは地図とても良いにの初めパソコン、しかしないにの2番。 それで彼らはしないでください貢献するある多くにのモデルとの2番パソコン。
それからここあなた持っている問題のある変数。 彼らはするない地図良いにどちらかパソコン。 それ手段それである2PCモデル、あなたはない行くに捕獲の行動のためにそれらの変数。 いつあなた見るこれ、あなたすでに知るそれある2PCモデルはない行くに与えるあなたある多くの等価のためにそれらの変数。
最後ステップはに実はプロットのトースト。 これは終わりまたを使用してある脚本。 それらのグラフはないのグラフそれあなたするだろういつもの探すでJMP、しかし彼らはかわいい典型的なのトストプロット。 のためにそれぞれパソコンのためにそれぞれ日、私たちは意思持っているあるトストまたは等価テスト結果。 もしの自信間隔は外のの許容できる範囲、どれのは三つ回の標準偏差ののスコアでこれ場合、それから私たちは失敗のトースト。
いつ私たちは失敗のテスト、私たちは与えるそれあるゼロでの脚本。 に要約する何起こるここ、それぞれパソコン意思捕獲あるある額のの変動性。 それぞれパソコンできる合格または失敗あるトースト。 さらに、それぞれ変数貢献するにあるある範囲にそれぞれパソコン。
あ主要成分はある線形組み合わせの全ての変数。 全体として、ある変数それもっているある強い貢献にある主要成分それパスするあるトスト意思持っているある強いインパクトの上全体等価間のバッチ。これは何私たちはは試していますに置く一緒に。
どうやってする私たちは置くこれ一緒に？ そこにはは多くの方法私たちはできた置くこれ一緒に。 私持っている終わり何かかわいい単純ここ。 そのただある和積の通過または失敗したあるパソコン、回の貢献のの変数。 基本的に、のために例、のために二パソコンここ、だった失敗したの初め等価テスト、そしてこれ実行可能な、持っていたある40 %貢献、それでそれ取得ゼロ、プラス1つ通過のトスト、回の貢献ここ、にそれパソコン。
それはの全体スコアのためにそれ。 で黒、あなた持っているの基本的なスコアのためにそれぞれ日ここ。 しましょう電話のIEQ、あなたはそうします見るそれでのテーブル後で。 の上平均、だった取得について70 %。 そのないあまりにも悪い以上のコースのの発酵。 追加パソコンしません作るあるとても大きい違いなぜならこれマッピングされたとても良いにの二パソコン。
のpH、どれのだった1つのの変数それしたない地図とても良いにの初め二パソコン取得ある本当に悪い平均スコア、もしあなた追加のみ二パソコンでのモデル、その周り30 %。 しかしもしあなた追加別の四パソコン、そこにはは行くに教えて私たちこれ1つ、それ番号行きます上に以上80 %。
そこにははいいえ悪いまたは良い数字ここ、しかしその何かあなた必要に保つで心それそれ本当に依存しますの上のモデルそれあなた選ぶのためにランニングこれ。 移動の上、これはのとても最後出力からの脚本、そしてそれは何だった本当に興味があるで、特にもし私たちはは比較する違うプロセスまたは違う方法に走るそれ。
あなた持っているあるバーチャートの全てあなたの個人等価s. これショーあなた本当に、による変数、どれのものは似ているから1つ規模にの他の。 ここ私たちは持っている三つ変数それはかわいい似ている中でバッチ、そしてそれからそれ本当に滴る下上にの最後1つここどれのもっているあるとても低い等価。
での上右コーナーここ、 JMP意思置くの平均もしあなた聞くのためにそれ。 T帽子のある良いメトリック、それでもそのとても減らすこと。 そのある良いメトリックに比較するの同じプロセス、もしあなたはを使用して違う方法に走るのトストまたは違う数字のパソコン。
私持っているもっとスライドについてこれ、しかし私考えるそのより良いに走る真っ直ぐの中へのデモでの興味の時間。 私は置くある少しJMPジャーナル一緒に。 ないとても良いでこれ。私希望その行くに仕事。 でJMP、良いただ見てでのデータ、の三つスクリプト、そして二違う方法に走るの最後1つ。
それはの匿名化されたデータセットここ。 私のコンピューターはとても遅い。 そこには私たちは行く。 私考えるその働く。 そのただ本当に鈍い。 でこれデータセットはの裸最小それあなた必要、ある走るタイプと二グループ、あるバッチID、どれのはあるカテゴリー的な変数にもかかわらずいるある番号ここ、そしての時間IDでこれ場合、その以上1つ録音ある日、それでその以上ある番号の日々。
の初め少し私たちはするはプロット全ての時間シリーズ。 私は左これとある少しビットそしてボブそれはない本当に良い、それでそれ私できたポイント彼ら外。 全てのスクリプトでこれグループそしてそこにはは三つの彼ら、は基本的にやってるの同じものでの始める、ある少しのクリーニング上そして準備中、そしてその行くに作成するあるクローンのあなたのデータテーブルに仕事の上それなし速報あなたのデータテーブル、そしてまたあるディレクトリに保存全ての出力からの脚本。
それからのスクリプトは基本的にループするここ以上の番号の変数そしてプロット彼ら1つである時間そして置くすべてである報告。しましょう走るこれ。 これはあるとても一般化された脚本そしてそれ作品良いの上全てのデータセット。 いつも神経質、ものはない行くに仕事なぜならそのそれで遅い。 ここ私たちは行く。 そのまだ考え。 ただしますなれ忍耐強いそして待って。
これ意思プロットこれ包まれたによるバッチ時間シリーズそしてで重ねられた時間シリーズとして良い。 あなたはそうするだろう持っている1つのそれぞれのためにそれぞれ変数。 それ意思言う変数1つ、の実際の名前のあなたの変数ここそしてプロット彼ら。 これは何私たちは欲しいに見る、基本的に。
私たちは持っているの同じ形のために全てのバッチそして彼らはは一貫性のある横切っての秤。 良い動く下に1つそれしません見てとして良い。 そこには私たちは行く。 のためにこれ変数、私たちは持っているの同じ形のためにこれ規模Hは、そしてそれからあるとても違う形のためにの小さい規模。 私たちは必要に探す外なぜこれはハプニングそしてする私たちは欲しいに保つこれ変数でのモデル。
で特定のここ、私たちは持っている1つバッチそれはとても行儀が悪い。 もしあなた見てでこれでのかぶせるプロット、それはとても明らかそれこれ平均曲線しません代表するどちらかの大きい規模またはの小さい規模。 これはある変数それあなた必要に来る戻るの上。
変数6、私考えるだったでのプレゼンテーション。 これショーあなたどこあなた持っているいくつかの外れ値それあなた5月持っている逃したの時間前に。 それから別のものあなた必要に見てのためにでそれらのプロット、はかどうかあなたの小さいそして大きい規模数字は混ざり合った一緒に。
もしあなたの赤そして青ポイントは全て混合された一緒に、それからチャンスはあなたの天秤はかわいい似ている。 しかしでいくつかのケース、のようにここ、のために例、の小さい規模データはほとんどいつもその上の大きい規模データ。 それであなたできる期待するに見るある違いここ。 ここ私持っている少ないよりも変数11、どれのは本当に、本当に悪い。
これ起こるとても頻繁に私たち、いつ私たちは持っているある違いで録音の変数。 ここそれだった実はある違うユニット、そしてそれはなぜ私たちは持っているとても違う数字。 今、いつあなた置くのデータからグラフである報告のようにこれ、残念ながら、あなた失う私のお気に入り特徴でJMP、どれのはインタラクティブ性。
あなたできない実はハイライトあるポイントまたはあるシリーズのポイントそして行く見る何彼らははやってるでのテーブル。 しかしの脚本は節約全てそれらの個人プロットのためにあなた。 ここ私たちはだった。 でここ、その作成したあるディレクトリと全てのプロットそれ私たちは持っていますただ見た、プラスそれ保存されましたそれクローンとの時間シリーズタグ付きでの終わり。
でここ、あなたできる見る... もし私できる実は使用私のねずみ、あなたできる見るそれらの時間シリーズ1つである時間。 それからあなたできる選択するのポイントそれあなたするだろう通常はに使用のインタラクティブ性でJMP。 もしあなた持っているいくつかの開けるでの同じ時間、全ての彼ら意思なれ強調表示されたで全てあなたのプロット。
それはそれのために時間シリーズ。 良い動くの上にの2番一部ののプロセス、そしてそれは探しているで全てあなたの分散分析。 これはでのY-by-X プラットフォームに適合、そしてのようにの他の脚本、そのやってるある少しの整理整頓上での始める、そしてそれからそれループ以上日々そして作成しますあるサブセットののテーブルのためにそれぞれ日。 それからあるよある報告の上の違い間のグループ。
もしあなた持っている書かれた脚本前に、あなた意思見るそれこれはかわいい典型的なの書き込みある脚本でJMP。 いくつかののそれは書かれたによる手、そしてある多くのそれ、のバルクの何ですかハプニング、私基本的に走ったでJMPそしてコピー貼り付けたそれの中への脚本。 良い走るこれの上これ汚いデータセット。 うまくいけば、それしません取るあまりにも多くの時間。
もしあなた持っているある速いコンピューター、私信じるそれあなたするだろうない平見るそれらのウィンドウズ実は開ける。 それするだろうなれインスタント。 あなたできた見るここどうやってJMPは基本的に行くにある番号その日とそれから取るあるサブセットのそれテーブル、ランニングある脚本、節約それにそれ少しデータテーブル、そしてそのやってるこれのために毎日、そして私たちは持っている12日々ここ、それでそれかかりますあるその間。
これ意思また保存すべてでその自分のフォルダ。 でこれ場合、良いただ見てで1つのの保存されました報告します。 ここあなた持っているあるサブセット、全てこれはのために日1つ、しかしそのある多くの小さいテーブル。 ここあなた持っているの報告それあなたそしてあなたの科学者するだろう欲しいに見てで、どれのショーあなた全てのT 検定。 今あなたできる見てで全てそれらのT検定ただに見るもし彼らは合格。
あなたできたカウントどうやって多くの合格そして取るある割合の通過T検定。 しかしこれはまたある良い場所のために見つけるそれらのもっと微妙外れ値なぜならそれぞれ箱プロットかもしれない持っているいくつかのデータそれあなた欲しいに質問。 また、あなたするだろうハイライトそれらのポイントそしてチェックかどうかあなた欲しいに保つ彼らであなたの最後のデータセットまたはない。
移動の上また。 だったついにでの最後少し、どれのはおそらくのほとんど面白い。 それは全てのPCA。 これはある多くのより大きい脚本、なぜならそれもっているにフェッチ情報からのJMPプラットフォーム。 私しないでください持っているある多くの時間のためにこれ、しかし私できる答え質問での終わりもしあなたは興味がある。
の他のものとこれ脚本はそれ私持っている難しいコード化されたいくつかのビット、それでそれニーズになれ修正されたのために毎データセット。 私必要に修理それでいくつかのポイント。 のために例ここ、その実はやってるある主要成分分析の上1つのの日々、それであるサブセットののデータテーブル。 それから私たちはスイッチにのPCA報告、そしてこれになるの物体であなたのJMP脚本。
それからからこれ物体ここ、あなたできる得るアイテム。 のために例、私走るのPCAそして私持っているこれとしての物体、そして今私言う、私欲しいの固有値でそこには。 の方法に探すのオブジェクトそれあなた必要はに開けるの木構造、であなたのJMP報告そしてすべては番号付きそして整列しました。 それであなたできる得るすべてそれあなた必要からのJMP報告としてある価値、としてあるマトリックス、としての配列。
それ本当に依存しますの上何あなた欲しい。 しかしあなたできた見る私は終わりこれここ。 それで一度それもっている全てこれら価値観ここ、私抽出するの主要コンポーネントそして私フィットまた、 Y×Xの主要コンポーネント対私の天秤ここ。 あ得、私スイッチに報告。 私はやってるこれそれでそれ私できる得るの根平均四角エラーからそれ報告。
それはなぜならそのの最高見積もり私意思持っているのために私の標準偏差。 私はを使用してこれ標準偏差ここに毛布計算する私の許容できる違いのために私のトースト。 私ついにできる実は走る私のトストここ。 それでまた、それは別のグループ。 そしてこれ時間その足広いによるバツ、しかし私は尋ねるのためにの等価テストとデルタとして私の許容できる違い。
の休むのの脚本意思プロット全てのタスクそしてそのとてもつまらない。 それからでの終わり、それ意思作成するあるテーブルと全ての出力そして全てのものそれ私たちは必要に作成する私たちのバーチャートそして最終的に私たちはできたまた作成するのバーチャート。 良い走るこれのためにこれデータセット。 ただチェック中私持っているの右1つ。 そこには私たちは行く。 それはあります。 病気クリックの上それ今。
あなたできた見るそれでの背景ここ。 その動揺させるのテーブルそしてそのやってるこれ痛々しいほどにゆっくり。 のために毎日、それ意思選択するの日、作るある小さいデータテーブル、するあるPCAの上全ての変数、そしてそれから私意思保存の主要コンポーネント、の固有値そしてのコサインのためにさらに遠く計算。
それ意思使用の主要コンポーネントのために初めやってるあるT検定、なぜならそれはどこだった行くに得る私たちの見積もりのの標準偏差そして2番、するの等価テストにチェックかどうかそれパスする等価。 私考える私たちは進んでいます日セブン、だった行くに得るそこには最終的に。
それ意思またプロット全て私たちの等価テスト、そしてそれ意思また作成するのバーチャートそしての新しいディレクトリ。 ブレ付き私のコンピューター。良い、これは取るより長いですよりもそれすべき、本当に。 私希望その行くに仕事。 時々スクリプトそれはとても忙しい、平均それその難しいのためにJMPにキャッチ上と何ですかハプニングでの背景。
私希望そのない行くに失敗なぜならのそれ。 いいえ、ここ私たちは行く。 その今作成したある報告、そしてのためにそれぞれ日、その行くに置くそれぞれトストであるカラムのグラフ。 私持っている書かれたの脚本でそのようなある方法それ彼らは全ての同じサイズそしてそれだった提案されたによる1つの私たちの科学者、実は、それで彼らは多くのより簡単にに比較する。
ここ私たちは持っていたデータそれ本当に必要ないくつかの余分なクリーニング上、それでそれ来るにいいえ驚きそれ全て私たちの等価テストのためにの初め原理成分は失敗している。 それはなぜならのPCAは終わりの上変数それはない似ている間グループ。 しかしのもっと微妙行動それは捕らえられたである2番パソコンはまだ通過ある多くのの等価テスト。
病気近いこれに見せるあなた何ですかされた保存されましたでのディレクトリのためにこれ1つ。 のためにこれ、あなた持っている個人サブセット化されたテーブルと彼らのPCAそしてサブ脚本。 平オープニングある小さいテーブルのようにこれは取るある長さ時間。 そこには私たちは行く。 ここはのPCA。 こちらですの読み込み中プロット。
これはどこの固有値来るから、そしてここのコサインどれのは引っ張られた外によるの脚本。 それもっているのトスト結果それは使用済みのために作るのトストグラフ、しかし私たちは持っていますすでに見たそれらの。 それもっているあるテーブルそれショーあなたどれのトストと渡されましたあるゼロまたはある1つここ、そしての説明した分散、そしての計算のためにの説明した分散での同じテーブル。
T彼の列ここは何だった行くに使用に作成する私たちのバーチャート。のバーチャート取得保存されましたでのジャーナルでこれ場合。 そこにはは多くの方法あなたできたするこれ、本当に。 のために15変数そしてないの最高の掃除仕事、しましょう見る何等価私たちは得るここ。 それは全て働く。
そのただ本当に遅い。 ごめんについてそれ。 そこには私たちは行く。 私は持っていた、また、フィードバックから科学者言ってるそれ彼らはするだろう好むに見るの変数での注文彼らはだったで元は、なぜならほとんどの私たちのデータは記録されたでテンプレート、それで人々は使用済みに見るそれらの変数で注文。
しかしそのまたニースに持っているそれで降順注文それでそれあなたできる素早く見るどれの変数はとても同等そしてどれのものはないやってるそれで良い。 ここの上平均、私たちは持っている21 %等価横切って全て私たちの変数。 そのないあるとても高い番号。 私しないでください持っているある基準のためにそれ番号、しかし私考えるその周り60 %- 75 %するだろうなれとても望ましい。
病気近いすべて私できるに作るいくつかの空間。 良い行く戻るに見る何起こるもし私たちは取り除く1つ攻撃変数。 私していない終わり十分クリーニング上ここ、しかし私は削除する変数11、どれのだった本当にないの許容できる変数に持っているで私たちのデータセット。
私意思走るのタスクと三つパソコンこれ時間、それでそれ私できるで少しでも持っているあるショットで捕獲するの変動性でもののようにpHまたはPO2、どれの傾向があるになれ多くのもっと複雑な。 良い走るこれ1つそして良い持っているある見てでのバーチャートそして見るどうやって多くの等価私たちはできる捕獲。
私容疑者これは行くになれ遅いまた。 これは行くゆっくり。 だったのみの上日二、それで私必要に埋める上の時間。 として私言った、私たちはしないでください持っているある基準に見てでこれ合計番号。 そのもっとのある相対的番号。
どちらかあなた持っているあるセットの基準のためにクリーニング上あなたのデータ、または多分なぜならあなたはランニングバッチそして録音彼らで似ている方法、あなたするだろう言う、私たちは意思いつものみ見てでそれらの10変数、そしてそれからあなたできる比較するの全体等価またはのバーチャートのために与えられたセットの変数それは匹敵します。
の他の方法あなたできたするそれはを使用しての同じデータセットのように私持っている今日。私知る私たちは持っている21 %等価のために15変数、しかし一度私たちは取り除く変数11そして五、のために例、そしてクリーン上いくつかののの外れ値、それからそれ番号始まります行く上、またはそれできたなれ私たちは持っているのみ21 %と二パソコン、しかしもし私たちは追加あるカップルなぜならいくつかののの変数しないでください地図とても良いにの初め二パソコン、それからこれ番号または行く上。
そのとても難しいに置くある基準の上それ番号、しかしそのかわいい良いのために比較する違うモデルまたは違うデータセットそれ持っているされた治療された合理的に同様に。 どうやっては私たちはやってるここ？ ほとんどそこには。 私はとてもごめんについてこれ。 私のコンピューターは特に遅い今日。 ここ私たちは行く。
ここはタスク、そしてこれ時間そこにはは三つパソコン、それで彼らは整列したによる三つ。 私考えるもし私たちはしたこれより大きい、それするだろう始めるこだわり外のの窓ここ。 なぜなら私たちは持っている削除されました1つ変数すでに、私たちはできた見るそれいくつかのののタスクは通過平のためにの初めパソコン。 それでそれは絶対に作ったあるとても大きい違い。
私意思近いそれらのそして行く戻るの中へのディレクトリそれだった作成した。 の方法私は書かれたこれ、もし私はやってる二データセットでの同じディレクトリ、その行くに得る消去されたなぜなら保存としてで脚本でJMP意思保存の上上の既存 データもしそれもっているの同じ名前。
ここだったの同じデータ、私たちはただ削除されました1つ変数そして追加した1つパソコン、そして私たちは得たから21 %にについて47 %の上平均横切っての変数等価。 それは見せているあなた何ある大きい違いそれできる作るからただある小さいクリーニングステップまたは選択するあるわずかに違うモデルと1つもっとパソコンでこれ場合。
今その自分。 私は消えたを通して全てのスクリプト。 病気置く戻る私のとても最後滑り台上ここに結論する。 これはある新しい技術に見てで等価、これ多変量技術。 私していない見たそれ使用済みどこかでそれ以外。 そのある補体、ないある交換。
あなたすべきまだ、特にもしあなたは重く関与したとのデータ、あなたすべきまだ探しているで全ての時間ポイントそれあなたは興味があるで。 それ与えるある全体的な写真とある多くの詳細なぜならあなた持っているある多くの出力。 しかしもしあなたはのみ興味があるでの最後の情報、本当にそれバーチャート、与えるあなたある多くの情報でただ1つグラフ。
あなたできたするこれとどれでも種類のグループそれあなた欲しいに。 これ起こるになれ天秤なぜなら私たちは見てでの違い間製造業そして研究室天秤ある多くで富士フイルム。 それはそれ、本当に。 そのあなたの多変量に1つ側面のあるT検定。 としてある一部の私たちのプロセス流れに見てで規模上そして規模下データ。 私はそうするだろうなれハッピーに質問を受け付けます。
