你好，每個人。 謝謝為了加盟我的聯合管理計劃講話今天。 今天，我會喜歡到講話到你關於如何我們看在等價之間套的批數據超過時間在富士膠片。 在特別的， ID喜歡到說話關於A新的多變量拿在這二一雙面的tt預計。
雖然這特別的少量是A新的比較技術，它不代替，相當它補充這通常單身的觀點技術，和在這工作流程，我們是仍然依靠重重地在那些。 這最後的少量這裡將要描述如何我們比較數據套，從這時間系列，我們得到從二不同的秤，但它可以是任何邏輯的團體。
患病的迅速地去通過如何我們準備這數據，或者相當得到它在這狀態在哪裡我們能跑步這腳本，和我們將要看在這可視化為了這通常單身的時間點在傑普,和出色地也看在一些腳本那我使用到跑步主成分分析在全部這變量和測試等價。
時間阿爾金關於東斯特或者等價測試。 時間他二T檢驗是A二一雙面的T-測試，和它檢查無論在平均的，你的二數據套為了A給定多變的是相等的。非常相似地， A多變量測試檢查無論在平均的這結束的主要的成分或者個人電腦為了A給定天的A發酵這裡，是相等的為了二不同的秤。
你需要數據到是在A具體的格式，但在特別的你需要二不同的團體這裡。 它是二秤，如果你有更多的比二，你將要需要到分裂他們在套的二。 它是更多的合適的為了時間系列，因為它是A數據減少技術那你不會需要如果你沒有A問題和擁有A很多的數據點。
這曾是部分，起初，的A腳本那曾是全部完畢在,但作為我搬家了進入使用聯合管理計劃為了可視化更多的和更多的，我想法那它曾是很多更輕鬆到使用，尤其如果我們想到經過在那些腳本到職員。 右是不是總是那無障礙。
我搬家了A很多的這腳本進入聯合管理計劃經過現在。 這僅有的事物那是仍然在右是這數據插補。 這腳本和前工作拿關心的異常值，丟失的數據，和不一致的條目。 這右做這數據插補。 為什麼有我搬家了到JMP？ 第一的的全部，它曾是因為我可視化的在JMP。
為什麼是它好的到可視化數據在JMP？ 因為聯合管理計劃是只是製成為了那。 它是真的好的為了看著在丟失的數據和異常值和任何圖表。 這時間系列是不例外到這。 這丟失的數據視覺效果在傑普,給你A顏色地圖的在哪裡你的數據是丟失的，所以你能尋找行在哪裡數據是丟失的。
那方法A天可能不是是這最好的到保持在這數據放。 你能立即地可視化塊的數據丟失的，那它會是天在A排，和你能製作A決定在無論你想到保持全部那些天或者做這分析兩次，為了例子，和它將要迅速地展示你如果你有數據丟失的從一團體和不是這其他，在哪個案件你有到做離開和那多變的共。
也,異常值需要加工事先的你插，否則他們將要有A巨大的影響在這主成分分析和這比較測試。 那裡是一個異常值檢測平台在傑普,但這是用過的這裡在我們的工作流程組合和觀看這時間系列和這比較。 但患病的展示全部那在這演示。
然後這圖形建設者是用過的到陰謀全部這時間系列。 那裡是許多方法到做那，但我將要展示你在這腳本這二主要的圖表那我們使用到查看那我們的數據是好的到去。 這裡他們是，這時間系列，和那些在特別的是包裹經過一批，所以那你得到一個個人陰謀為了每個時間系列。
它是A小的陰謀，但通常它是足夠的到點丟失的數據異常值或者任何詭異的或者不同的行為。 這裡，為了例子，讓我得到這激光在。 我們開始吧。這裡我們有A簇的點那是可疑的。 我們需要到查看無論這是行為那我們想到捕獲或者如果它是行為那是異常，和我們想到推算這休息的這數據。
或者我們可以有單身的異常值喜歡這裡。 我們看這相當經常，但這裡你能注意它是全部在這相同的天。 所以是它某物那發生在天六在那些發酵？ 其他方式到陰謀時間系列，和我們做那作為出色地，是到實際上覆蓋他們。 經過重疊他們，你能看無論你的數據是持續的為了A給定天。
這裡我們有個人價值地塊，哪個是什麼我們看在。 但我有也問聯合管理計劃到放A小的盒子陰謀大約全部那些數據因為這模仿什麼我們有什麼時候我們是正在做我們的方差分析在這第二步的我們的數據可視化。
這是非常典型的的什麼發生在我們的流程超過時間。 在這第一的星期，這數據是顯示非常低的變化性。 這盒子地塊是小的和他們是通常相當出色地對齊。 這平均的是大約這相同的價值。
什麼時候我們抵達這第二星期的這發酵,事物開始到漂移分開和事物開始到得到很多更多的多變的。 如果你是繪圖天六經過本身在一批每天類型的陰謀這裡，你是有能力的到看什麼這不同之處是在平均的之間這大的規模在紅色的和這小的規模在藍色的。
在天六，你有A小的不同之處和在天12、你有A大的不同之處。 那些差異是什麼我們是看著到測試什麼時候我們做單身的點T 檢驗和我們的方差分析。 前我們攜帶在，我只是想迅速地有A回顧的什麼這差異是之間T-測試和托斯特。
A T-測試是完全地統計，無論這東斯特需要A用戶輸入為了A實際的可以接受不同之處。 在A T-測試，你假設那那裡是不不同之處之間這意思是和如果你得到A小的磷價值或者重要的結果，然後你否定那和你說那裡是A不同之處之間你的數據套。
A東斯特告訴你那那裡是不不同之處之間你的數據套，如果你有A重要的結果。 如果你失敗A T-測試，這信心間隔為了這主要的不同之處，在那些地塊，就是這樣黑色的正方形這裡。 所以這信心間隔為了這東斯特，如果你失敗，做不是叉這零線。
但如果你失敗A東斯特，這信心間隔為了這不同之處是不是包含經過這實際的可以接受不同之處。 你有二結果為了A T-測試和二結果為了A東斯特，哪個方法你有四組合。
任何一個你經過或者失敗兩個都，或者你經過和失敗一的他們。 在傑普,通常，那裡是不同的平台那做東斯特和T 檢驗，但你將要有A普通的分配為了這不同之處。 如果你經過A測試，然後你的意思是不同之處是在那小的鐘曲線。如果不是，它是外部。
所以它可以迅速地可視化哪個那些通過了或者不是在一個方差分析。 H埃雷他們是，這方差分析。 讓我們步兩個我們的可視化和乾淨的過程。 我們使用A腳本到陰謀全部的那些一起在A報告所以那我們能看在全部的他們。 如果你思考關於這數據放這裡，它曾是關於15變量超過12天。 所以你有超過150這樣的地塊，哪個是A很多的數據到看在，尤其如果你改變事物和陰謀他們再次。
但這裡是一些例子的什麼你可能看。 你可能經過A T檢驗或者失敗它。 你可能經過A T 檢驗，但僅有的因為你有足夠的層那是拉一的這數據套向上或者向下，為了例子。 那裡是許多可能的結果那你會得到這裡。
不是一切是在這截屏，但是也看著在這方差在那報告。 這主要的成分比較，我們不做這這裡和這腳本。 我使用這圖形建設者到實際上陰謀那些因為他們是喜歡這地塊我有在A夫妻的幻燈片以前的。
但這不同之處那你可以看這裡是在這規模。 現在，因為是說關於主要的成分，這分數趨向到是大約零在平均的，和他們各不相同之間減三和三因為我們正常化這數據前攜帶出去這主成分分析。
這優勢的這是那，現在反而的擁有到提供一個可以接受價值為了A任務，因為這數據是標準化，我們能實際上毯子計算那可以接受不同之處經過採取A乘數的這標準偏差為了我們的分數。
這裡我們有這第一的主要的成分和它清楚地節目有A大的不同之處之間這大的和這小的規模。 這裡和這第二主要的成分，那裡是A較小不同之處。 這是典型的的什麼我們看，因為這第一的主要的成分趨於到捕獲這更廣泛的形狀的這發酵輪廓。
所以如果那裡是A不同之處在那更廣泛的形狀，這東斯特為了這第一的個人電腦趨於到失敗。 通常，什麼我有見過是那為了我們的數據，二主要的成分可以捕獲關於60 %的這信息在這變量。 為了那些的你世界衛生組織可能有完畢個人電腦在數據前，那可能似乎A低的數字，但那是大概因為全部這變量有A不同的故事到告訴。
其他事物ID喜歡到花費A小的少量的時間在是這正在加載' s 地塊。 這是部分的這主成分分析平台在傑普,和它有這陰謀在這非常頂部的這平台，和它是A好的一到看在如果你是A科學家那是更多的感興趣的在看著在什麼是真的去在。
但這原因為什麼我有這在A滑動這裡是因為這是A好的表示的什麼我們是去到看在如何很多每個多變的貢獻到這模型那是選擇前正在做這等價測試。
這裡，為了例子，全部這變量有關的到可行性為了我們的發酵是高度相關的因為他們是關閉一起和這方式他們項目到這個人電腦一和個人電腦二這裡，他們得到高的價值觀。 我們說那那些地圖出色地到這第一的二件。 所以那方法那他們是參與A很多到這模型。
這裡我們有一些其他變量那是密切聚集的一起這裡。 所以鈉，鉀和谷氨酰胺。 他們是高度相關的。 他們地圖非常出色地到這第一的個人電腦，但不是到這第二。 所以他們不貢獻A很多到這模型和這第二個人電腦。
然後這裡你有有問題的變量。 他們做不是地圖出色地到任何一個件。 那方法那在A 2PC模型，你是不是去到捕獲這行為為了那些變量。 什麼時候你看這，你已經知道那A 2PC模型是不是去到給你A很多的等價為了那些變量。
最後的步是到實際上陰謀這托斯特。 這是完畢再次使用A腳本。 那些圖表是不是這圖表那你會通常尋找在傑普,但他們是漂亮的典型的的東斯特地塊。 為了每個個人電腦為了每個天，我們將要有A東斯特或者等價測試結果。 如果這信心間隔是外部的這可以接受範圍，哪個是三次這標準偏差的這分數在這案件，然後我們失敗這托斯特。
什麼時候我們失敗這測試，我們給它A零在這腳本。 到總結什麼發生這裡，每個個人電腦將要捕獲A肯定數量的這變化性。 每個個人電腦能經過或者失敗A托斯特。 此外，每個多變的貢獻到A肯定程度到每個個人電腦。
A主要的成分是A線性組合的全部這變量。 共， A多變的那有A強的貢獻到A主要的成分那通過A東斯特將要有A強的影響在全面的等價之間這批次。這是什麼我們是試到放一起。
如何做我們放這一起？ 那裡是許多方法我們可以放這一起。 我有完畢某物漂亮的簡單的這裡。 它是只是A和積的通過或者失敗A個人電腦，次這貢獻的這多變的。 基本上，為了例子，為了二件這裡，是失敗這第一的等價測試，和這可行的,有A 40 %貢獻，所以那得到零，加一通過這東斯特，次這貢獻這裡，到那個人電腦。
那是這全面的分數為了它。 在黑色的，你有這基本的分數為了每個天這裡。 讓我們稱呼這室內環境質量，你會看那在這桌子之後。 在平均的，是得到關於70 %。 它是不是也壞的超過這課程的這發酵。 添加件不製作A非常大的不同之處因為這映射的非常出色地到這二件。
這酸鹼度，哪個曾是一的這變量那做過不是地圖非常出色地到這第一的二件得到A真的壞的平均的分數，如果你添加僅有的二件在這模型，大約30 %。 但如果你添加其他四件，那裡是去到告訴我們這一，那數字去向上到超過80 %。
那裡是不壞的或者好的數字這裡，但它是某物你需要到保持在頭腦那它真的依靠在這模型那你選擇為了跑步這。 移動在，這是這非常最後的輸出從這腳本，和那是什麼是真的感興趣的在，尤其如果我們是比較不同的流程或者不同的方法到跑步它。
你有A酒吧圖表的全部你的個人等價s。 這節目你真的嗎，經過多變的，哪個那些是相似的從一規模到這其他。 這裡我們有三變量那是漂亮的相似的其中批次，和然後它真的滴向下向上到這最後的一這裡哪個有A非常低的等價。
在這頂部正確的角落這裡，聯合管理計劃將要放一個平均的如果你問為了它。 時間帽子的A好的公制，雖然它是非常減少。 它是A好的公制到比較這相同的流程，如果你是使用不同的方法到跑步這東斯特或者不同的數字的件。
我有更多的幻燈片關於這，但我思考它是更好的到跑步直的進入這演示在這興趣的時間。 我有放A小的聯合管理計劃雜誌一起。 不是非常好的在這。我希望它是去到工作。 在傑普,出色地只是看在這數據，這三腳本，和二不同的方法到跑步這最後的一。
那是這匿名的數據放這裡。 我的電腦是非常慢的。 那裡我們去。 我思考它是在職的。 它是只是真的遲緩。 在這數據放是這裸最低限度那你需要， A跑步類型和二團體， A批ID，哪個是A絕對的多變的儘管存在A數字這裡，和這時間ID在這案件，它是超過一記錄A天，所以它是超過A數字的天。
這第一的少量我們做是陰謀全部這時間系列。 我有左邊這和A很少位和鮑勃那是不是真的好的，所以那我可以觀點他們出去。 全部這腳本在這團體和那裡是三的他們，是基本上正在做這相同的事物在這開始， A少量的打掃向上和準備中，和它是去到創造A克隆的你的數據桌子到工作在沒有打破你的數據桌子，和也A目錄到節省全部這輸出從這腳本。
然後這腳本是基本上循環這裡超過這數字的變量和繪圖他們一在A時間和推桿一切在A報告。讓我們跑步這。 這是A非常廣義的腳本和它作品出色地在全部這數據套。 總是緊張的，事物是不是去到工作因為它是所以慢的。 這裡我們去。 它是仍然思維。 我就是病人和等待。
這將要陰謀這包裹經過批時間系列和在重疊的時間系列作為出色地。 你會有一的每個為了每個多變的。 它將要說多變的一，這實際的姓名的你的多變的這裡和陰謀他們。 這是什麼我們想到看，基本上。
我們有這相同的形狀為了全部這批次和他們是持續的穿過這秤。 出色地移動向下到一那不看作為好的。 那裡我們去。 為了這多變的，我們有這相同的形狀為了這規模我什，和然後A非常不同的形狀為了這小的規模。 我們需要到尋找出去為什麼這是正在發生和做我們想到保持這多變的在這模型。
在特別的這裡，我們有一批那是非常行為不端。 如果你看在這在一個覆蓋陰謀，它是非常明顯的那這平均的曲線不代表任何一個這大的規模或者這小的規模。 這是A多變的那你需要到來後退在。
多變的6、我思考曾是在這推介會。 這節目你在哪裡你有一些異常值那你可能有錯過了這時間前。 然後其他事物你需要到看為了在那些地塊，是無論你的小的和大的規模數字是混合的一起。
如果你的紅色的和藍色的點是全部混合的一起，然後機會是你的秤是漂亮的相似的。 但在一些案例，喜歡這裡，為了例子，這小的規模數據是幾乎總是多於這大的規模數據。 所以你能預計到看A不同之處這裡。 這裡我有較少的比多變的11、哪個是真的嗎，真的壞的。
這發生相當經常到我們，什麼時候我們有A不同之處在記錄這變量。 這裡它曾是實際上A不同的單元，和那是為什麼我們有非常不同的數字。 現在，什麼時候你放這數據從圖表在A報告喜歡這，很遺憾，你失去我的最喜歡的特徵在傑普,哪個是互動性。
你不能實際上強調A觀點或者A系列的點和去看什麼他們是正在做在這桌子。 但這腳本是保存全部那些個人地塊為了你。 這裡我們是。 在這裡，它是已創建A目錄和全部這地塊那我們已經只是看到,加它已保存那克隆和這時間系列標記的在這結尾。
在這裡，你能看... 如果我能實際上使用我的老鼠，你能看那些時間系列一在A時間。 然後你能選擇這點那你會通常情況下到使用這互動性在JMP。 如果你有一些打開在這相同的時間，全部的他們將要是突出顯示在全部你的地塊。
那是它為了時間系列。 出色地移動在到這第二部分的這過程，和那是看著在全部你的方差分析。 這是在這適合 Y-by-X 平台，和喜歡這其他腳本，它是正在做A少量的整理向上在這開始，和然後它循環超過天和創造A子集的這桌子為了每個天。 然後有A報告在這差異之間這組。
如果你有書面腳本前，你將要看那這是漂亮的典型的的寫作A腳本在JMP。 一些的它是書面經過手，和A很多的它，這大部分的什麼是發生,我基本上跑在聯合管理計劃和複製粘貼的它進入這腳本。 出色地跑步這在這骯髒的數據放。 希望，它不拿也很多時間。
如果你有A快速地電腦，我相信那你會不是甚至看那些視窗實際上打開。 它會是立即的。 你可以看這裡如何聯合管理計劃是基本上去到A數字日和然後採取A子集的那桌子，跑步A腳本，保存它到那小的數據桌子，和它是正在做這為了每天，和我們有12天這裡，所以它需要A儘管。
這將要也節省一切在它是自己的文件夾。 在這案件，出色地只是看在一的這已保存報告。 這裡你有A子集，全部這是為了天一，但它是A很多較小桌子。 這裡你有這報告那你和你的科學家們會想到看在，哪個節目你全部這T 檢驗。 現在你能看在全部那些T 檢驗只是到看如果他們經過。
你可以數數如何許多經過和拿A部分的通過T 檢驗。 但這是也A好的地方為了發現那些更多的微妙的異常值因為每個盒子陰謀可能有一些數據那你想到問題。 再次，你會強調那些點和查看無論你想到保持他們在你的最終的數據放或者不是。
移動在再次。 是最後在這最後的少量，哪個是大概這最多有趣的。 那是全部這主成分分析。 這是A很多大腳本，因為它有到拿來信息從這聯合管理計劃平台。 我不有A很多的時間為了這，但我能回答問題在這結尾如果你是感興趣的。
這其他事物和這腳本是那我有難的編碼的一些位，所以它需要到是修改的為了每一個數據放。 我需要到使固定那在一些觀點。 為了例子這裡，它是實際上正在做A主要的成分分析在一的這天，所以A子集的這數據桌子。 然後我們轉變到這主成分分析報告，和這變成一個目的在你的聯合管理計劃腳本。
然後從這目的這裡，你能得到項目。 為了例子，我跑步這主成分分析和我有這作為一個目的，和現在我說，我想這特徵值在那裡。 這方式到尋找這物體那你需要是到打開這樹結構，在你的聯合管理計劃報告和一切是編號的和對齊。 所以你能得到一切那你需要從這聯合管理計劃報告作為A價值，作為A矩陣，作為一個大批。
它真的依靠在什麼你想。 但你可以看我有完畢這這裡。 所以一次它有全部這些價值觀這裡，我提煉這主要的成分和我合身再次， Y×X這主要的成分相對我的秤這裡。 A獲得，我轉變到報告。 我是正在做這所以那我能得到這根意思是正方形錯誤從那報告。
那是因為它是這最好的估計我將要有為了我的標準偏差。 我是使用這標準偏差這裡到毯子計算我的可以接受不同之處為了我的托斯特。 我最後能實際上跑步我的東斯特這裡。 所以再次，那是其他團體。 和這時間它是腳寬的經過X，但我是詢問為了一個等價測試和三角洲作為我的可以接受不同之處。
這休息的這腳本將要陰謀全部這任務和它是非常無聊的。 然後在這結尾，它將要創造A桌子和全部這輸出和全部這事物那我們需要到創造我們的酒吧圖表和最終我們可以也創造這酒吧圖表。 出色地跑步這為了這數據放。 只是檢查我有這正確的一。 那裡我們去。 就是這樣。 患病的點擊在它現在。
你可以看它在這背景這裡。 它是鐓這桌子和它是正在做這痛苦地慢慢地。 為了每一個天，它將要選擇這天，製作A較小數據桌子，做A主成分分析在全部這變量，和然後我將要節省這主要的成分，這特徵值和這餘弦為了更遠計算。
它將要使用這主要的成分為了第一的正在做A T 檢驗，因為那是在哪裡是去到得到我們的估計的這標準偏差和第二，做一個等價測試到查看無論它通過等價。 我思考我們在天七，是去到得到那裡最終。
它將要也陰謀全部我們的等價測試，和它將要也創造這酒吧圖表和這新的目錄。 布雷與我的電腦。出色地，這是採取更長比它應該，真的。 我希望它是去到工作。 有時腳本那是相當忙碌的，意思是那它是難的為了聯合管理計劃到抓住向上和什麼是正在發生在這背景。
我希望它是不是去到失敗因為的那。 不，這裡我們去。 它是現在已創建A報告，和為了每個天，它是去到放每個東斯特在A柱子的圖表。 我有書面這腳本在這樣的A方式那他們是全部這相同的尺寸和那曾是建議經過一的我們的科學家們，實際上，所以他們是很多更輕鬆到比較。
這裡我們有數據那真的需要的一些額外的打掃向上，所以它來了到不驚喜那全部我們的等價測試為了這第一的原則成分是失敗。 那是因為這主成分分析是完畢在變量那是不是相似的之間組。 但這更多的微妙的行為那是被捕獲在A第二個人電腦是仍然通過A很多的這等價測試。
患病的關閉這到展示你什麼是到過已保存在這目錄為了這一。 為了這，你有個人子集化桌子和他們的主成分分析和子腳本。 甚至開幕A小的桌子喜歡這是採取A長的時間。 那裡我們去。 這裡是這主成分分析。 這是這加載中陰謀。
這是在哪裡這特徵值來從，和這裡這餘弦哪個是拉出去經過這腳本。 它有這東斯特結果那是用過的為了製作這東斯特圖表，但我們已經已經見過那些。 它有A桌子那節目你哪個東斯特通過了A零或者A一這裡，和這解釋了方差，和這計算為了這解釋了方差在這相同的桌子。
時間他的列這裡是什麼是去到使用到創造我們的酒吧圖表。這酒吧圖表得到已保存在這雜誌在這案件。 那裡是許多方法你可以做這，真的。 為了15變量和不是這最好的的清理工作，讓我們看什麼等價我們得到這裡。 它是全部在職的。
它是只是真的慢的。 對不起關於那。 那裡我們去。 我有有，再次，反饋從科學家們說那他們會更喜歡到看這變量在這命令他們是在起初，因為最多的我們的數據是記錄的在模板，所以人們是用過的到看到那些變量在命令。
但它是也好的到有它在下降命令所以那你能迅速地看哪個變量是相當相等的和哪個那些是不是正在做所以出色地。 這裡在平均的，我們有21 %等價穿過全部我們的變量。 它是不是A非常高的數字。 我不有A標準為了那數字，但我思考大約60 %- 75 %會是相當理想的。
患病的關閉一切我能到製作一些空間。 出色地去後退到看什麼發生如果我們消除一進攻多變的。 我沒有完畢足夠的打掃向上這裡，但我是去除多變的11、哪個曾是真的不是一個可以接受多變的到有在我們的數據放。
我將要跑步這任務和三件這時間，所以那我能在至少有A射擊在捕獲這變化性在事物喜歡酸鹼度或者氧分壓，哪個趨向到是很多更多的複雜的。 出色地跑步這一和出色地有A看在這酒吧圖表和看如何很多等價我們能捕獲。
我懷疑這是去到是慢的再次。 這是去慢慢地。 是僅有的在天二，所以我需要到充滿向上這時間。 作為我說，我們不有A標準到看在這全部的數字。 它是更多的的A相對的數字。
任何一個你有A放的標準為了打掃向上你的數據，或者或許因為你是跑步批次和記錄他們在相似的方法，你會說，我們將要總是僅有的看在那些10變量，和然後你能比較這全面的等價或者這酒吧圖表為了給定套的變量那是可比。
這其他方式你可以做它是使用這相同的數據套喜歡我有今天。我知道我們有21 %等價為了15變量，但一次我們消除變量11和五，為了例子，和乾淨的向上一些的這異常值，然後那數字開始去向上，或者它可以是我們有僅有的21 %和二件，但如果我們添加A夫妻因為一些的這變量不地圖非常出色地到這第一的二件，然後這數字也是去向上。
它是非常難的到放A標準在那數字，但它是漂亮的好的為了比較不同的楷模或者不同的數據套那有到過治療過的合理地相似地。 如何是我們正在做這裡？ 幾乎那裡。 我是非常對不起關於這。 我的電腦是特別慢的今天。 這裡我們去。
這裡是任務，和這時間那裡是三件，所以他們是對齊經過三。 我思考如果我們做過這大，它會開始粘著出去的這窗戶這裡。 因為我們有已刪除一多變的已經，我們可以看那一些的這任務是通過甚至為了這第一的個人電腦。 所以那是確實製成A非常大的不同之處。
我將要關閉那些和去後退進入這目錄它曾是創建的。 這方式我有書面這，如果我是正在做二數據套在這相同的目錄，它是去到得到被抹去因為節省作為在腳本在聯合管理計劃將要節省在頂部的現存的數據如果它有這相同的姓名。
這裡曾是這相同的數據，我們只是已刪除一多變的和添加一個人電腦，和我們得到從21 %到關於47 %在平均的穿過這多變的等價。 那是顯示你什麼A大的不同之處它能製作從只是A小的打掃步或者選擇A輕微地不同的模型和一更多的個人電腦在這案件。
現在它是我。 我有消失了通過全部這腳本。 患病的放後退我的非常最後的滑動向上這裡到得出結論。 這是A新的技術到看在等價，這多變量技術。 我沒有見過它用過的某處別的。 它是A補充，不是A替代品。
你應該仍然，尤其如果你是重重地涉及和這數據，你應該仍然看著在全部這時間點那你是感興趣的在。 它給出A整體的圖片和A很多的細節因為你有A很多的輸出。 但如果你是僅有的感興趣的在這最終的信息，真的那酒吧圖表，給出你A很多的信息在只是一圖形。
你可以做這和任何類型的團體那你想到。 這發生到是秤因為我們看在這不同之處之間製造業和實驗室秤A很多在富士膠片。 那是它，真的。 它是你的多變量到一雙面的T 檢驗。 作為A部分的我們的過程流動到看在規模向上和規模向下數據。 ID是快樂的到如有任何問題。
