안녕하세요, 모든 사람. 감사해요 ~을 위한 합류 나의 JMP 말하다 오늘. 오늘, 나 ~일 것이다 좋다 에게 말하다 에게 너 ~에 대한 어떻게 우리 바라보다 ~에 등가 ~ 사이 세트 ~의 일괄 데이터 ~ 위에 시간 ~에 후지필름. ~ 안에 특정한, ID 좋다 에게 말하다 ~에 대한 ㅏ 새로운 다변량 가져가다 ~에 그만큼 둘 하나 양면 ㅜㅜ 추정치.
하지만 이것 특정한 조금 ~이다 ㅏ 새로운 비교 기술, 그것 그렇지 않다 바꾸다, 꽤 그것 보완물 그만큼 보통의 하나의 가리키다 기법, 그리고 ~에 그만큼 워크플로, 우리 ~이다 아직 의존 무겁게 ~에 저것들. 그만큼 마지막 조금 여기 ~ 할 것이다 설명하다 어떻게 우리 비교하다 데이터 세트, ~에서 그만큼 시간 시리즈, 우리 얻다 ~에서 둘 다른 저울, 하지만 그것 ~할 수 있었다 BE 어느 논리적 그룹.
아픈 빠르게 가다 ~을 통해 어떻게 우리 준비하다 그만큼 데이터, 또는 꽤 얻다 그것 ~에 그만큼 상태 어디 우리 ~할 수 있다 달리다 그만큼 스크립트, 그리고 우리 ~ 할 것이다 바라보다 ~에 그만큼 시각화 ~을 위한 그만큼 보통의 하나의 시간 포인트들 ~에 JMP, 그리고 잘 또한 바라보다 ~에 일부 스크립트 저것 나 사용 에게 달리다 PCA ~에 모두 그만큼 변수 그리고 시험 등가.
티 산책 ~에 대한 토스트 또는 등가 시험. 티 그 둘 T-테스트 ~이다 ㅏ 둘 하나 양면 티- 시험, 그리고 그것 체크 무늬 ~이든 ~에 평균, 당신의 둘 데이터 세트 ~을 위한 ㅏ 주어진 변하기 쉬운 ~이다 동등한.매우 비슷하게, ㅏ 다변량 시험 체크 무늬 ~이든 ~에 평균 그만큼 끝 주요한 요소 또는 PC ~을 위한 ㅏ 주어진 낮 ~의 ㅏ 발효 여기, ~이다 동등한 ~을 위한 둘 다른 저울.
너 필요 데이터 에게 BE ~에 ㅏ 특정한 체재, 하지만 ~에 특정한 너 필요 둘 다른 여러 떼 여기. 그것은 둘 저울, 만약에 너 가지다 더 ~보다 둘, 너 ~ 할 것이다 필요 에게 나뉘다 그들을 ~에 세트 ~의 둘. 그것은 더 적합한 ~을 위한 시간 시리즈, 왜냐하면 그것은 ㅏ 데이터 절감 기술 저것 너 않을 것이다 필요 만약에 너 하지 않았다 ㅏ 문제 ~와 함께 데 ㅏ 많은 ~의 데이터 포인트들.
이것 ~였다 부분, 원래, ~의 ㅏ 스크립트 저것 ~였다 모두 완료 ~에 아르 자형, 하지만 ~처럼 나 움직이는 ~ 안으로 사용하여 JMP ~을 위한 시각화 더 그리고 더, 나 생각 저것 그것 ~였다 많이 더 쉽게 에게 사용, 특히 만약에 우리 원하다 에게 통과하다 ~에 저것들 스크립트 에게 직원. 아르 자형 ~이다 ~ 아니다 언제나 저것 얻기 쉬운.
나 움직이는 ㅏ 많은 ~의 그만큼 스크립트 ~ 안으로 JMP ~에 의해 지금. 그만큼 오직 물건 그건 아직 ~에 아르 자형 ~이다 그만큼 데이터 돌리기. 그만큼 스크립트 그리고 미리 일하다 가져가다 케어 ~의 이상값, 없어진 데이터, 그리고 일관성 없는 항목. 그만큼 아르 자형 하다 그만큼 데이터 돌리기. 왜 가지다 나 움직이는 에게 JMP? 첫 번째 ~의 모두, 그것 ~였다 왜냐하면 나 시각화된 ~에 JMP.
왜 ~이다 그것 좋은 에게 시각화하다 데이터 ~에 JMP? 왜냐하면 JMP ~이다 단지 만들어진 ~을 위한 저것. 그것은 정말 좋은 ~을 위한 찾고 ~에 없어진 데이터 그리고 특이치 그리고 어느 그래프. 그만큼 시간 시리즈 ~이다 아니요 예외 에게 이것. 그만큼 없어진 데이터 영상 ~에 JMP, 주다 너 ㅏ 색상 지도 ~의 어디 당신의 데이터 ~이다 없어진, 그래서 너 ~할 수 있다 찾다 행 어디 데이터 ~이다 없어진.
저것 수단 ㅏ 낮 ~할 것 같다 ~ 아니다 BE 그만큼 최상의 에게 유지하다 ~에 그만큼 데이터 세트. 너 ~할 수 있다 즉시 시각화하다 덩어리 ~의 데이터 없어진, 저것 그것 ~일 것이다 BE 날 ~에 ㅏ 열, 그리고 너 ~할 수 있다 만들다 ㅏ 결정 ~에 ~이든 너 원하다 에게 유지하다 모두 저것들 날 또는 하다 그만큼 분석 두 배, ~을 위한 예, 그리고 그것 ~ 할 것이다 빠르게 보여주다 너 만약에 너 가지다 데이터 없어진 ~에서 하나 그룹 그리고 ~ 아니다 그만큼 다른, ~에 어느 사례 당신은 가지다 에게 하다 떨어져 있는 ~와 함께 저것 변하기 쉬운 전부.
또한, 특이치 필요 처리 이전의 너 보간하다, 그렇지 않으면 그들 ~ 할 것이다 가지다 ㅏ 거대한 효과 ~에 그만큼 PCA 그리고 그만큼 비교 시험. 거기 ~이다 안 국외자 발각 플랫폼 ~에 JMP, 하지만 이것 ~이다 사용된 여기 ~에 우리의 작업 흐름 콤비네이션 ~와 함께 보고 있다 그만큼 시간 시리즈 그리고 그만큼 비교. 하지만 아픈 보여주다 모두 저것 ~에 그만큼 데모.
그 다음에 그만큼 그래프 빌더 ~이다 사용된 에게 구성 모두 그만큼 시간 시리즈. 거기 ~이다 많은 방법 에게 하다 저것, 하지만 나 ~ 할 것이다 보여주다 너 ~에 그만큼 스크립트 그만큼 둘 기본 그래프 저것 우리 사용 에게 확인하다 저것 우리의 데이터 ~이다 좋은 에게 가다. 여기 그들 이다, 그만큼 시간 시리즈, 그리고 저것들 ~에 특정한 ~이다 감싸인 ~에 의해 배치, 그래서 저것 너 얻다 안 개인 구성 ~을 위한 각 시간 시리즈.
그것은 ㅏ 작은 구성, 하지만 대개 그것은 충분한 에게 점 없어진 데이터 특이치 또는 어느 기이한 또는 다른 행동. 여기, ~을 위한 예, 허락하다 나 얻다 그만큼 레이저 에. 우리는 거기에 갈.여기 우리 가지다 ㅏ 무리 ~의 포인트들 저것 ~이다 수상한. 우리 필요 에게 확인하다 ~이든 이것 ~이다 행동 저것 우리 원하다 에게 포착 또는 만약에 그것은 행동 그건 특이한, 그리고 우리 원하다 에게 전가하다 그만큼 나머지 ~의 그만큼 데이터.
또는 우리 ~할 수 있었다 가지다 하나의 특이치 좋다 여기. 우리 보다 이것 상당히 자주, 하지만 여기 너 ~할 수 있다 알아채다 그것은 모두 ~에 그만큼 같은 낮. 그래서 ~이다 그것 무엇 저것 발생 ~에 낮 육 ~에 저것들 발효? 또 다른 방법 에게 구성 시간 시리즈, 그리고 우리 하다 저것 ~처럼 잘, ~이다 에게 실제로 씌우다 그들을. 에 의해 오버레이 그들을, 너 ~할 수 있다 보다 ~이든 당신의 데이터 ~이다 일관된 ~을 위한 ㅏ 주어진 낮.
여기 우리 가지다 개인 값 플롯, 어느 ~이다 무엇 우리 바라보다 에. 하지만 나는 또한 물었다 JMP 에게 놓다 ㅏ 작은 상자 구성 약 모두 저것들 데이터 왜냐하면 이것 모방하다 무엇 우리 가지다 언제 우리 ~이다 행위 우리의 분산 분석 ~에 그만큼 두번째 단계 ~의 우리의 데이터 심상.
이것 ~이다 매우 전형적인 ~의 무엇 발생 ~에 우리의 프로세스 ~ 위에 시간. ~ 안에 그만큼 첫 번째 주, 그만큼 데이터 ~이다 전시 매우 낮은 가변성. 그만큼 상자 플롯 ~이다 작은 그리고 그들 ~이다 대개 꽤 잘 정렬되었습니다. 그만큼 평균 ~이다 약 그만큼 같은 값.
언제 우리 도달하다 그만큼 두번째 주 ~의 그만큼 발효, 것들 시작 에게 경향 따로 그리고 것들 시작 에게 얻다 많이 더 변하기 쉬운. 만약에 너 ~이었다 음모를 꾸미다 낮 육 ~에 의해 그 자체 ~에 하나 일괄 당 낮 유형 ~의 구성 여기, 당신은 BE 할 수 있는 에게 보다 무엇 그만큼 차이점 ~이다 ~에 평균 ~ 사이 그만큼 크기가 큰 규모 ~에 빨간색 그리고 그만큼 작은 규모 ~에 파란색.
~에 낮 육, 너 가지다 ㅏ 작은 차이점 그리고 ~에 낮 12, 너 가지다 ㅏ 크기가 큰 차이점. 저것들 차이점 ~이다 무엇 우리 ~이다 찾고 에게 시험 언제 우리 하다 하나의 포인트 T-테스트 ~와 함께 우리의 분산 분석. 전에 우리 나르다 에, 나 단지 원하다 빠르게 가지다 ㅏ 요약 ~의 무엇 그만큼 차이점 ~이다 ~ 사이 티- 시험 그리고 TOST.
ㅏ 티- 시험 ~이다 완전히 통계, ~이든 그만큼 토스트 필요하다 ㅏ 사용자 입력 ~을 위한 ㅏ 현실적인 받아들일 수 있는 차이점. ~ 안에 ㅏ 티- 시험, 너 가설을 세우다 저것 거기 ~이다 아니요 차이점 ~ 사이 그만큼 평균 그리고 만약에 너 얻다 ㅏ 작은 피 값 또는 중요한 결과, 그 다음에 너 부인하다 저것 그리고 너 말하다 거기 ~이다 ㅏ 차이점 ~ 사이 당신의 데이터 세트.
ㅏ 토스트 말한다 너 저것 거기 ~이다 아니요 차이점 ~ 사이 당신의 데이터 세트, 만약에 너 가지다 ㅏ 중요한 결과. 만약에 너 실패하다 ㅏ 티- 시험, 그만큼 신뢰 간격 ~을 위한 그만큼 기본 차이점, ~에 저것들 플롯, 그게 그거야 검은색 정사각형 여기. 그래서 그만큼 신뢰 간격 ~을 위한 그만큼 토스트, 만약에 너 실패하다, 하다 ~ 아니다 십자가 그만큼 영 선.
하지만 만약에 너 실패하다 ㅏ 토스트, 그만큼 신뢰 간격 ~을 위한 그만큼 차이점 ~이다 ~ 아니다 함유된 ~에 의해 그만큼 현실적인 받아들일 수 있는 차이점. 너 가지다 둘 결과 ~을 위한 ㅏ 티- 시험 그리고 둘 결과 ~을 위한 ㅏ 토스트, 어느 수단 너 가지다 네 조합.
어느 하나 너 통과하다 또는 실패하다 둘 다, 또는 너 통과하다 그리고 실패하다 하나 ~의 그들을. ~ 안에 JMP, 대개, 거기 ~이다 다른 플랫폼 저것 하다 토스트 그리고 T-테스트, 하지만 너 ~ 할 것이다 가지다 ㅏ 정상 분포 ~을 위한 그만큼 차이점. 만약에 너 통과하다 ㅏ 시험, 그 다음에 당신의 평균 차이점 ~이다 ~에 저것 작은 벨 곡선.만약에 아니다, 그것은 밖의.
그래서 그것 ~할 수 있었다 빠르게 시각화하다 어느 것들 합격 또는 ~ 아니다 ~에 안 분산 분석. 시간 오히려 그들 이다, 그만큼 분산 분석. 하자 단계 두 개 우리의 심상 그리고 깨끗한 프로세스. 우리 사용 ㅏ 스크립트 에게 구성 모두 ~의 저것들 함께 ~에 ㅏ 보고서 그래서 저것 우리 ~할 수 있다 바라보다 ~에 모두 ~의 그들을. 만약에 너 생각하다 ~에 대한 그만큼 데이터 세트 여기, 그것 ~였다 ~에 대한 15 변수 ~ 위에 12 날. 그래서 너 가지다 ~ 위에 150 그런 플롯, 어느 ~이다 ㅏ 많은 ~의 데이터 에게 바라보다 에, 특히 만약에 너 변화 것들 그리고 구성 그들을 다시.
하지만 여기 ~이다 일부 예 ~의 무엇 너 ~할 것 같다 보다. 너 ~할 것 같다 통과하다 ㅏ T-테스트 또는 실패하다 그것. 너 ~할 것 같다 통과하다 ㅏ T-테스트, 하지만 오직 왜냐하면 너 가지다 충분한 층 그건 당기는 하나 ~의 그만큼 데이터 세트 위로 또는 아래에, ~을 위한 예. 거기 ~이다 많은 가능한 결과 저것 너 ~일 것이다 얻다 여기.
아니다 모든 것 ~이다 ~에 이것 스크린샷, 하지만 이었다 또한 찾고 ~에 그만큼 변화 ~에 저것 보고서. 그만큼 주요한 구성 요소 비교, 우리 ~하지 않다 하다 이것 여기 ~와 함께 그만큼 스크립트. 나 사용 그만큼 그래프 건축업자 에게 실제로 구성 저것들 왜냐하면 그들 ~이다 좋다 그만큼 플롯 나 가졌다 ~에 ㅏ 커플 ~의 슬라이드 이전의.
하지만 그만큼 차이점 저것 너 ~할 수 있었다 보다 여기 ~이다 ~에 그만큼 규모. 지금, 왜냐하면 이었다 말하는 ~에 대한 주요한 구성 요소, 그만큼 점수 추세 에게 BE 약 영 ~에 평균, 그리고 그들 달라지다 ~ 사이 마이너스 삼 그리고 삼 왜냐하면 우리 정규화하다 그만큼 데이터 ~ 전에 적재 밖으로 그만큼 PCA.
그만큼 이점 ~의 이것 ~이다 저것, 지금 대신에 ~의 데 에게 제공하다 안 받아들일 수 있는 값 ~을 위한 ㅏ 일, 왜냐하면 그만큼 데이터 ~이다 정규화, 우리 ~할 수 있다 실제로 담요 계산하다 저것 받아들일 수 있는 차이점 ~에 의해 취득 ㅏ 승수 ~의 그만큼 기준 편차 ~을 위한 우리의 점수.
여기 우리 가지다 그만큼 첫 번째 주요한 요소 그리고 그것 분명히 쇼 거기에 ㅏ 큰 차이점 ~ 사이 그만큼 크기가 큰 그리고 그만큼 작은 규모. 여기 ~와 함께 그만큼 두번째 주요한 요소, 거기 ~이다 ㅏ 더 작은 차이점. 이것 ~이다 전형적인 ~의 무엇 우리 보다, 왜냐하면 그만큼 첫 번째 주요한 요소 경향 에게 포착 그만큼 더 넓게 모양 ~의 그만큼 발효 프로필.
그래서 만약에 거기 ~이다 ㅏ 차이점 ~에 저것 더 넓게 모양, 그만큼 토스트 ~을 위한 그만큼 첫 번째 PC 경향 에게 실패하다. 일반적으로, 무엇 나는 본 ~이다 저것 ~을 위한 우리의 데이터, 둘 주요한 구성 요소 ~할 수 있었다 포착 ~에 대한 60 % ~의 그만큼 정보 ~에 그만큼 변수. 을 위한 저것들 ~의 너 WHO 5월 가지다 완료 PC ~에 데이터 전에, 저것 5월 ~인 것 같다 ㅏ 낮은 숫자, 하지만 그건 아마 왜냐하면 모두 그만큼 변수 가지다 ㅏ 다른 이야기 에게 말하다.
또 다른 물건 ID 좋다 에게 경비 ㅏ 작은 조금 ~의 시간 ~에 ~이다 그만큼 로딩 중' 플롯. 이것 ~이다 부분 ~의 그만큼 PCA 플랫폼 ~에 JMP, 그리고 그것 가지다 이것 구성 ~에 그만큼 매우 맨 위 ~의 그만큼 플랫폼, 그리고 그것은 ㅏ 좋은 하나 에게 바라보다 ~에 만약에 당신은 ㅏ 과학자 그건 더 관심 있는 ~에 찾고 ~에 무엇입니까? 정말 가고 있다 에.
하지만 그만큼 이유 왜 나 가지다 이것 ~에 ㅏ 미끄러지 다 여기 ~이다 왜냐하면 이것 ~이다 ㅏ 좋은 대표 ~의 무엇 우리 ~이다 가고 있다 에게 보다 ~에 어떻게 많이 각 변하기 쉬운 기여하다 에게 그만큼 모델 저것 이었다 고르는 ~ 전에 행위 그만큼 등가 시험.
여기, ~을 위한 예, 모두 그만큼 변수 관련된 에게 생존 능력 ~을 위한 우리의 발효 ~이다 고도로 상관관계가 있는 왜냐하면 그들 ~이다 닫다 함께 그리고 그만큼 방법 그들 프로젝트 위에 그만큼 PC 하나 그리고 PC 둘 여기, 그들 얻다 높은 가치. 우리 말했다 저것 저것들 지도 잘 에게 그만큼 첫 번째 둘 PC. 그래서 저것 수단 저것 그들 ~이다 참여 ㅏ 많은 에게 그만큼 모델.
여기 우리 가지다 일부 다른 변수 저것 ~이다 면밀히 클러스터된 함께 여기. 그래서 나트륨, 칼륨 그리고 글루타민. 그들 ~이다 고도로 상관. 그들 지도 매우 잘 에게 그만큼 첫 번째 PC, 하지만 ~ 아니다 에게 그만큼 두번째. 그래서 그들 ~하지 않다 기여하다 ㅏ 많은 에게 그만큼 모델 ~와 함께 그만큼 두번째 PC.
그 다음에 여기 너 가지다 문제가 있는 변수. 그들 하다 ~ 아니다 지도 잘 에게 어느 하나 PC. 저것 수단 저것 ~에 ㅏ 2PC 모델, 너 ~이다 ~ 아니다 가고 있다 에게 포착 그만큼 행동 ~을 위한 저것들 변수. 언제 너 보다 이것, 너 이미 알다 저것 ㅏ 2PC 모델 ~이다 ~ 아니다 가고 있다 에게 주다 너 ㅏ 많은 ~의 등가 ~을 위한 저것들 변수.
마지막 단계 ~이다 에게 실제로 구성 그만큼 TOST. 이것 ~이다 완료 다시 사용하여 ㅏ 스크립트. 저것들 그래프 ~이다 ~ 아니다 그만큼 그래프 저것 너 ~일 것이다 대개 찾다 ~에 JMP, 하지만 그들은 예쁜 전형적인 ~의 토스트 플롯. 을 위한 각 PC ~을 위한 각 낮, 우리 ~ 할 것이다 가지다 ㅏ 토스트 또는 등가 시험 결과. 만약에 그만큼 신뢰 간격 ~이다 밖의 ~의 그만큼 받아들일 수 있는 범위, 어느 ~이다 삼 타임스 그만큼 기준 편차 ~의 그만큼 점수 ~에 이것 사례, 그 다음에 우리 실패하다 그만큼 TOST.
언제 우리 실패하다 그만큼 시험, 우리 주다 그것 ㅏ 영 ~에 그만큼 스크립트. 에게 요약하다 무엇 발생 여기, 각 PC ~ 할 것이다 포착 ㅏ 확실한 양 ~의 그만큼 가변성. 각 PC ~할 수 있다 통과하다 또는 실패하다 ㅏ TOST. 뿐만 아니라, 각 변하기 쉬운 기여하다 에게 ㅏ 확실한 정도 에게 각 PC.
ㅏ 주요한 요소 ~이다 ㅏ 선의 콤비네이션 ~의 모두 그만큼 변수. 전부, ㅏ 변하기 쉬운 저것 가지다 ㅏ 강한 기부금 에게 ㅏ 주요한 요소 저것 패스 ㅏ 토스트 ~ 할 것이다 가지다 ㅏ 강한 영향 ~에 전반적인 등가 ~ 사이 그만큼 배치.이것 ~이다 무엇 우리 ~이다 견딜 수 없는 에게 놓다 함께.
어떻게 하다 우리 놓다 이것 함께? 거기 ~이다 많은 방법 우리 ~할 수 있었다 놓다 이것 함께. 나 가지다 완료 무엇 예쁜 단순한 여기. 그것은 단지 ㅏ 합계 제품 ~의 통과 또는 실패 ㅏ PC, 타임스 그만큼 기부금 ~의 그만큼 변하기 쉬운. 원래, ~을 위한 예, ~을 위한 둘 PC 여기, 이었다 실패 그만큼 첫 번째 등가 시험, 그리고 이것 생존 가능한, 가졌다 ㅏ 40 % 기부금, 그래서 저것 얻다 영, ...을 더한 하나 통과 그만큼 토스트, 타임스 그만큼 기부금 여기, 에게 저것 PC.
그건 그만큼 전반적인 점수 ~을 위한 그것. ~ 안에 검은색, 너 가지다 그만큼 기초적인 점수 ~을 위한 각 낮 여기. 하자 부르다 그만큼 IEQ, 당신은 보다 저것 ~에 그만큼 테이블 나중에. ~에 평균, 이었다 구하는 ~에 대한 70 %. 그것은 ~ 아니다 ~도 나쁜 ~ 위에 그만큼 강의 ~의 그만큼 발효. 첨가 PC 그렇지 않다 만들다 ㅏ 매우 큰 차이점 왜냐하면 이것 매핑된 매우 잘 에게 그만큼 둘 PC.
그만큼 pH, 어느 ~였다 하나 ~의 그만큼 변수 저것 했다 ~ 아니다 지도 매우 잘 에게 그만큼 첫 번째 둘 PC 얻다 ㅏ 정말 나쁜 평균 점수, 만약에 너 추가하다 오직 둘 PC ~에 그만큼 모델, 약 30 %. 하지만 만약에 너 추가하다 또 다른 네 PC, 거기 ~이다 가고 있다 에게 말하다 우리를 이것 하나, 저것 숫자 간다 위로 에게 ~ 위에 80 %.
거기 ~이다 아니요 나쁜 또는 좋은 숫자 여기, 하지만 그것은 무엇 너 필요 에게 유지하다 ~에 정신 저것 그것 정말 의존한다 ~에 그만큼 모델 저것 너 선택하다 ~을 위한 달리기 이것. 움직이는 에, 이것 ~이다 그만큼 매우 마지막 산출 ~에서 그만큼 스크립트, 그리고 그건 무엇 이었다 정말 관심 있는 안에, 특히 만약에 우리 ~이다 비교 다른 프로세스 또는 다른 방법 에게 달리다 그것.
너 가지다 ㅏ 술집 차트 ~의 모두 당신의 개인 등가 에스. 이것 쇼 너 정말, ~에 의해 변하기 쉬운, 어느 것들 ~이다 비슷한 ~에서 하나 규모 에게 그만큼 다른. 여기 우리 가지다 삼 변수 저것 ~이다 예쁜 비슷한 사이에 배치, 그리고 그 다음에 그것 정말 액 아래에 위로 에게 그만큼 마지막 하나 여기 어느 가지다 ㅏ 매우 낮은 등가.
~ 안에 그만큼 맨 위 오른쪽 모서리 여기, JMP ~ 할 것이다 놓다 안 평균 만약에 너 묻다 ~을 위한 그것. 티 모자 ㅏ 좋은 미터법, 하지만 그것은 매우 감소. 그것은 ㅏ 좋은 미터법 에게 비교하다 그만큼 같은 프로세스, 만약에 당신은 사용하여 다른 방법 에게 달리다 그만큼 토스트 또는 다른 숫자 ~의 PC.
나 가지다 더 슬라이드 ~에 대한 이것, 하지만 나 생각하다 그것은 더 나은 에게 달리다 똑바로 ~ 안으로 그만큼 데모 ~에 그만큼 관심 ~의 시간. 나는 놓다 ㅏ 작은 JMP 신문 함께. 아니다 매우 좋은 ~에 이것.나 희망 그것은 가고 있다 에게 일하다. ~ 안에 JMP, 잘 단지 바라보다 ~에 그만큼 데이터, 그만큼 삼 스크립트, 그리고 둘 다른 방법 에게 달리다 그만큼 마지막 하나.
그건 그만큼 익명처리됨 데이터 세트 여기. 나의 컴퓨터 ~이다 매우 느린. 거기 우리 가다. 나 생각하다 그것은 일하고 있는. 그것은 단지 정말 부진한. ~ 안에 이것 데이터 세트 ~이다 그만큼 없는 최저한의 저것 너 필요, ㅏ 달리다 유형 ~와 함께 둘 여러 떼, ㅏ 일괄 ID, 어느 ~이다 ㅏ 범주형 변하기 쉬운 ~에도 불구하고 존재 ㅏ 숫자 여기, 그리고 그만큼 시간 ID ~에 이것 사례, 그것은 ~ 위에 하나 녹음 ㅏ 낮, 그래서 그것은 ~ 위에 ㅏ 숫자 ~의 날.
그만큼 첫 번째 조금 우리 하다 ~이다 구성 모두 그만큼 시간 시리즈. 나는 왼쪽 이것 ~와 함께 ㅏ 약간의 비트 그리고 밥 저것 ~이다 ~ 아니다 정말 좋은, 그래서 저것 나 ~할 수 있었다 가리키다 그들을 밖으로. 모두 그만큼 스크립트 ~에 이것 그룹 그리고 거기 ~이다 삼 ~의 그들을, ~이다 원래 행위 그만큼 같은 물건 ~에 그만큼 시작, ㅏ 조금 ~의 청소 위로 그리고 준비, 그리고 그것은 가고 있다 에게 만들다 ㅏ 클론 ~의 당신의 데이터 테이블 에게 일하다 ~에 없이 파괴 당신의 데이터 테이블, 그리고 또한 ㅏ 예배 규칙서 에게 구하다 모두 그만큼 출력 ~에서 그만큼 스크립트.
그 다음에 그만큼 스크립트 ~이다 원래 루핑 여기 ~ 위에 그만큼 숫자 ~의 변수 그리고 음모를 꾸미다 그들을 하나 ~에 ㅏ 시간 그리고 퍼팅 모든 것 ~에 ㅏ 보고서.하자 달리다 이것. 이것 ~이다 ㅏ 매우 일반화된 스크립트 그리고 그것 공장 잘 ~에 모두 그만큼 데이터 세트. 언제나 불안한, 것들 ~이다 ~ 아니다 가고 있다 에게 일하다 왜냐하면 그것은 그래서 느린. 여기 우리 가다. 그것은 아직 생각. 난 그냥 BE 인내심 있는 그리고 기다리다.
이것 ~ 할 것이다 구성 이것 감싸인 ~에 의해 일괄 시간 시리즈 그리고 ~에 겹쳐서 시간 시리즈 ~처럼 잘. 당신은 가지다 하나 ~의 각 ~을 위한 각 변하기 쉬운. 그것 ~ 할 것이다 말하다 변하기 쉬운 하나, 그만큼 실제 이름 ~의 당신의 변하기 쉬운 여기 그리고 구성 그들을. 이것 ~이다 무엇 우리 원하다 에게 보다, 원래.
우리 가지다 그만큼 같은 모양 ~을 위한 모두 그만큼 배치 그리고 그들 ~이다 일관된 가로질러 그만큼 저울. 잘 이동하다 아래에 에게 하나 저것 그렇지 않다 바라보다 ~처럼 좋은. 거기 우리 가다. 을 위한 이것 변하기 쉬운, 우리 가지다 그만큼 같은 모양 ~을 위한 이것 규모 이런, 그리고 그 다음에 ㅏ 매우 다른 모양 ~을 위한 그만큼 작은 규모. 우리 필요 에게 찾다 밖으로 왜 이것 ~이다 사고 그리고 하다 우리 원하다 에게 유지하다 이것 변하기 쉬운 ~에 그만큼 모델.
~ 안에 특정한 여기, 우리 가지다 하나 일괄 그건 매우 나쁜 행동. 만약에 너 바라보다 ~에 이것 ~에 안 씌우다 구성, 그것 ~이다 매우 분명한 저것 이것 평균 곡선 그렇지 않다 대표하다 어느 하나 그만큼 크기가 큰 규모 또는 그만큼 작은 규모. 이것 ~이다 ㅏ 변하기 쉬운 저것 너 필요 에게 오다 뒤쪽에 에.
변하기 쉬운 6, 나 생각하다 ~였다 ~에 그만큼 프레젠테이션. 이것 쇼 너 어디 너 가지다 일부 특이치 저것 너 5월 가지다 놓쳤다 그만큼 시간 전에. 그 다음에 또 다른 물건 너 필요 에게 바라보다 ~을 위한 ~에 저것들 플롯, ~이다 ~이든 당신의 작은 그리고 크기가 큰 규모 숫자 ~이다 섞는 함께.
만약에 당신의 빨간색 그리고 파란색 포인트들 ~이다 모두 혼합된 함께, 그 다음에 기회 ~이다 당신의 저울 ~이다 예쁜 비슷한. 하지만 ~에 일부 사례, 좋다 여기, ~을 위한 예, 그만큼 작은 규모 데이터 ~이다 거의 언제나 ~ 위에 그만큼 크기가 큰 규모 데이터. 그래서 너 ~할 수 있다 예상하다 에게 보다 ㅏ 차이점 여기. 여기 나 가지다 더 적은 ~보다 변하기 쉬운 11, 어느 ~이다 정말, 정말 나쁜.
이것 발생 상당히 자주 에게 우리를, 언제 우리 가지다 ㅏ 차이점 ~에 녹음 그만큼 변수. 여기 그것 ~였다 실제로 ㅏ 다른 단위, 그리고 그건 왜 우리 가지다 매우 다른 숫자. 지금, 언제 너 놓다 그만큼 데이터 ~에서 그래프 ~에 ㅏ 보고서 좋다 이것, 안타깝게도, 너 잃다 나의 가장 좋아하는 특징 ~에 JMP, 어느 ~이다 상호 작용.
너 캔트 실제로 가장 밝은 부분 ㅏ 가리키다 또는 ㅏ 시리즈 ~의 포인트들 그리고 가다 보다 무엇 그들 ~이다 행위 ~에 그만큼 테이블. 하지만 그만큼 스크립트 ~이다 절약 모두 저것들 개인 플롯 ~을 위한 너. 여기 우리 이었다. ~ 안에 여기, 그것은 만들어진 ㅏ 예배 규칙서 ~와 함께 모두 그만큼 플롯 저것 우리는 단지 본, ...을 더한 그것 저장됨 저것 클론 ~와 함께 그만큼 시간 시리즈 태그됨 ~에 그만큼 끝.
~ 안에 여기, 너 ~할 수 있다 보다... 만약에 나 ~할 수 있다 실제로 사용 나의 생쥐, 너 ~할 수 있다 보다 저것들 시간 시리즈 하나 ~에 ㅏ 시간. 그 다음에 너 ~할 수 있다 선택하다 그만큼 포인트들 저것 너 ~일 것이다 보통 에게 사용 그만큼 상호작용 ~에 JMP. 만약에 너 가지다 여러 개의 열려 있는 ~에 그만큼 같은 시간, 모두 ~의 그들을 ~ 할 것이다 BE 강조 표시됨 ~에 모두 당신의 플롯.
그건 그것 ~을 위한 시간 시리즈. 잘 이동하다 ~에 에게 그만큼 두번째 부분 ~의 그만큼 프로세스, 그리고 그건 찾고 ~에 모두 당신의 분산 분석. 이것 ~이다 ~에 그만큼 Y-by-X 플랫폼에 적합, 그리고 좋다 그만큼 다른 스크립트, 그것은 행위 ㅏ 조금 ~의 정리 위로 ~에 그만큼 시작, 그리고 그 다음에 그것 루프 ~ 위에 날 그리고 창조하다 ㅏ 하위 집합 ~의 그만큼 테이블 ~을 위한 각 낮. 그 다음에 거기에 ㅏ 보고서 ~에 그만큼 차이점 ~ 사이 그만큼 여러 떼.
만약에 너 가지다 쓴 스크립트 전에, 너 ~ 할 것이다 보다 저것 이것 ~이다 예쁜 전형적인 ~의 글쓰기 ㅏ 스크립트 ~에 JMP. 일부 ~의 그것 ~이다 쓴 ~에 의해 손, 그리고 ㅏ 많은 ~의 그것, 그만큼 대부분 ~의 무엇입니까? 사고, 나 원래 달렸다 ~에 JMP 그리고 복사 붙여넣은 그것 ~ 안으로 그만큼 스크립트. 잘 달리다 이것 ~에 이것 더러운 데이터 세트. 바라건대, 그것 그렇지 않다 가져가다 ~도 많이 시간.
만약에 너 가지다 ㅏ 빠른 컴퓨터, 나 믿다 저것 너 ~일 것이다 ~ 아니다 심지어 보다 저것들 창문들 실제로 열려 있는. 그것 ~일 것이다 BE 즉각적인. 너 ~할 수 있었다 보다 여기 어떻게 JMP ~이다 원래 가고 있다 에게 ㅏ 숫자 하루와 그 다음에 취득 ㅏ 하위 집합 ~의 저것 테이블, 달리기 ㅏ 스크립트, 절약 그것 에게 저것 작은 데이터 테이블, 그리고 그것은 행위 이것 ~을 위한 매일, 그리고 우리 가지다 12 날 여기, 그래서 그것 걸립니다 ㅏ 하는 동안.
이것 ~ 할 것이다 또한 구하다 모든 것 ~에 그것은 소유하다 폴더. ~ 안에 이것 사례, 잘 단지 바라보다 ~에 하나 ~의 그만큼 저장됨 보고서. 여기 너 가지다 ㅏ 부분 집합, 모두 이것 ~이다 ~을 위한 낮 하나, 하지만 그것은 ㅏ 많이 더 작은 테이블. 여기 너 가지다 그만큼 보고서 저것 너 그리고 당신의 과학자들 ~일 것이다 원하다 에게 바라보다 에, 어느 쇼 너 모두 그만큼 T-테스트. 지금 너 ~할 수 있다 바라보다 ~에 모두 저것들 T-테스트 단지 에게 보다 만약에 그들 통과하다.
너 ~할 수 있었다 세다 어떻게 많은 통과하다 그리고 가져가다 ㅏ 비율 ~의 통과 T-테스트. 하지만 이것 ~이다 또한 ㅏ 좋은 장소 ~을 위한 발견 저것들 더 미묘한 특이치 왜냐하면 각 상자 구성 ~할 것 같다 가지다 일부 데이터 저것 너 원하다 에게 질문. 다시, 너 ~일 것이다 가장 밝은 부분 저것들 포인트들 그리고 확인하다 ~이든 너 원하다 에게 유지하다 그들을 ~에 당신의 결정적인 데이터 세트 또는 아니다.
움직이는 ~에 다시. 이었다 마지막으로 ~에 그만큼 마지막 조금, 어느 ~이다 아마 그만큼 최대 흥미로운. 그건 모두 그만큼 PCA. 이것 ~이다 ㅏ 많이 더 큰 스크립트, 왜냐하면 그것 가지다 에게 술책 정보 ~에서 그만큼 JMP 플랫폼. 나 ~하지 않다 가지다 ㅏ 많은 ~의 시간 ~을 위한 이것, 하지만 나 ~할 수 있다 답변 질문 ~에 그만큼 끝 만약에 당신은 관심 있는.
그만큼 다른 물건 ~와 함께 이것 스크립트 ~이다 저것 나 가지다 딱딱한 코딩된 일부 비트, 그래서 그것 필요 에게 BE 수정됨 ~을 위한 모든 데이터 세트. 나 필요 에게 고치다 저것 ~에 일부 가리키다. 을 위한 예 여기, 그것은 실제로 행위 ㅏ 주요한 요소 분석 ~에 하나 ~의 그만큼 날, 그래서 ㅏ 하위 집합 ~의 그만큼 데이터 테이블. 그 다음에 우리 스위치 에게 그만큼 PCA 보고서, 그리고 이것 된다 안 물체 ~에 당신의 JMP 스크립트.
그 다음에 ~에서 이것 물체 여기, 너 ~할 수 있다 얻다 항목. 을 위한 예, 나 달리다 그만큼 PCA 그리고 나 가지다 이것 ~처럼 안 물체, 그리고 지금 나 말하다, 나 원하다 그만큼 고유값 ~에 거기. 그만큼 방법 에게 찾다 그만큼 사물 저것 너 필요 ~이다 에게 열려 있는 그만큼 나무 구조, ~에 당신의 JMP 보고서 그리고 모든 것 ~이다 번호가 매겨진 그리고 정렬되었습니다. 그래서 너 ~할 수 있다 얻다 모든 것 저것 너 필요 ~에서 그만큼 JMP 보고서 ~처럼 ㅏ 값, ~처럼 ㅏ 행렬, ~처럼 안 정렬.
그것 정말 의존한다 ~에 무엇 너 원하다. 하지만 너 ~할 수 있었다 보다 나는 완료 이것 여기. 그래서 한 번 그것 가지다 모두 이것들 가치 여기, 나 발췌 그만큼 주요한 구성 요소 그리고 나 맞다 다시, YxX 그만큼 주요한 구성 요소 ~ 대 나의 저울 여기. ㅏ 얻다, 나 스위치 에게 보고서. 나는 행위 이것 그래서 저것 나 ~할 수 있다 얻다 그만큼 뿌리 평균 정사각형 오류 ~에서 저것 보고서.
그건 왜냐하면 그것은 그만큼 최상의 추정 나 ~ 할 것이다 가지다 ~을 위한 나의 기준 편차. 나는 사용하여 이것 기준 편차 여기 에게 담요 계산하다 나의 받아들일 수 있는 차이점 ~을 위한 나의 TOST. 나 마지막으로 ~할 수 있다 실제로 달리다 나의 토스트 여기. 그래서 다시, 그건 또 다른 그룹. 그리고 이것 시간 그것은 피트 넓은 ~에 의해 엑스, 하지만 나는 질문 ~을 위한 안 등가 시험 ~와 함께 델타 ~처럼 나의 받아들일 수 있는 차이점.
그만큼 나머지 ~의 그만큼 스크립트 ~ 할 것이다 구성 모두 그만큼 작업 그리고 그것은 매우 지루한. 그 다음에 ~에 그만큼 끝, 그것 ~ 할 것이다 만들다 ㅏ 테이블 ~와 함께 모두 그만큼 출력 그리고 모두 그만큼 것들 저것 우리 필요 에게 만들다 우리의 술집 차트 그리고 결국 우리 ~할 수 있었다 또한 만들다 그만큼 술집 차트. 잘 달리다 이것 ~을 위한 이것 데이터 세트. 단지 확인 중 나 가지다 그만큼 오른쪽 하나. 거기 우리 가다. 거기 있어요. 아픈 딸깍 하는 소리 ~에 그것 지금.
너 ~할 수 있었다 보다 그것 ~에 그만큼 배경 여기. 그것은 당황스러운 그만큼 테이블 그리고 그것은 행위 이것 고통스럽게 느리게. 을 위한 모든 낮, 그것 ~ 할 것이다 선택하다 그만큼 낮, 만들다 ㅏ 더 작은 데이터 테이블, 하다 ㅏ PCA ~에 모두 그만큼 변수, 그리고 그 다음에 나 ~ 할 것이다 구하다 그만큼 주요한 구성 요소, 그만큼 고유값 그리고 그만큼 코사인 ~을 위한 더 나아가 계산.
그것 ~ 할 것이다 사용 그만큼 주요한 구성 요소 ~을 위한 첫 번째 행위 ㅏ T-테스트, 왜냐하면 그건 어디 이었다 가고 있다 에게 얻다 우리의 추정 ~의 그만큼 기준 편차 그리고 두번째, 하다 안 등가 시험 에게 확인하다 ~이든 그것 패스 등가. 나 생각하다 에 있었다 낮 일곱, 이었다 가고 있다 에게 얻다 거기 결국.
그것 ~ 할 것이다 또한 구성 모두 우리의 등가 테스트, 그리고 그것 ~ 할 것이다 또한 만들다 그만큼 술집 차트 그리고 그만큼 새로운 예배 규칙서. 브레와 나의 컴퓨터.잘, 이것 ~이다 취득 더 길게 ~보다 그것 해야 한다, 정말. 나 희망 그것은 가고 있다 에게 일하다. 때때로 스크립트 저것 ~이다 상당히 바쁘다, 평균 저것 그것은 딱딱한 ~을 위한 JMP 에게 잡다 위로 ~와 함께 무엇입니까? 사고 ~에 그만큼 배경.
나 희망 그것은 ~ 아니다 가고 있다 에게 실패하다 왜냐하면 ~의 저것. 아니요, 여기 우리 가다. 그것은 지금 만들어진 ㅏ 보고서, 그리고 ~을 위한 각 낮, 그것은 가고 있다 에게 놓다 각 토스트 ~에 ㅏ 열 ~의 그래프. 나 가지다 쓴 그만큼 스크립트 ~에 그런 ㅏ 방법 저것 그들은 모두 그만큼 같은 크기 그리고 저것 ~였다 제안됨 ~에 의해 하나 ~의 우리의 과학자들, 실제로, 그래서 그들은 많이 더 쉽게 에게 비교하다.
여기 우리 가졌다 데이터 저것 정말 필요한 일부 추가의 청소 위로, 그래서 그것 온다 에게 아니요 놀라다 저것 모두 우리의 등가 테스트 ~을 위한 그만큼 첫 번째 원칙 요소 ~이다 실패. 그건 왜냐하면 그만큼 PCA ~이다 완료 ~에 변수 저것 ~이다 ~ 아니다 비슷한 ~ 사이 여러 떼. 하지만 그만큼 더 미묘한 행동 그건 캡처 ~에 ㅏ 두번째 PC ~이다 아직 통과 ㅏ 많은 ~의 그만큼 등가 테스트.
아픈 닫다 이것 에게 보여주다 너 무엇입니까? 계속 ~ 이다 저장됨 ~에 그만큼 예배 규칙서 ~을 위한 이것 하나. 을 위한 이것, 너 가지다 개인 하위 집합 테이블 ~와 함께 그들의 PCA 그리고 보결 스크립트. 심지어 열리는 ㅏ 작은 테이블 좋다 이것 ~이다 취득 ㅏ 긴 시간. 거기 우리 가다. 여기 ~이다 그만큼 PCA. 여기 그만큼 로드 중 구성.
이것 ~이다 어디 그만큼 고유값 오다 에서, 그리고 여기 그만큼 코사인 어느 ~이다 뽑아낸 밖으로 ~에 의해 그만큼 스크립트. 그것 가지다 그만큼 토스트 결과 그건 사용된 ~을 위한 만들기 그만큼 토스트 그래프, 하지만 우리는 이미 본 저것들. 그것 가지다 ㅏ 테이블 저것 쇼 너 어느 토스트 와 함께 통과 ㅏ 영 또는 ㅏ 하나 여기, 그리고 그만큼 설명했다 변화, 그리고 그만큼 계산 ~을 위한 그만큼 설명했다 변화 ~에 그만큼 같은 테이블.
티 그의 기둥 여기 ~이다 무엇 이었다 가고 있다 에게 사용 에게 만들다 우리의 술집 차트.그만큼 술집 차트 얻다 저장됨 ~에 그만큼 신문 ~에 이것 사례. 거기 ~이다 많은 방법 너 ~할 수 있었다 하다 이것, 정말. 을 위한 15 변수 그리고 ~ 아니다 그만큼 최상의 ~의 대청소 직업, 하자 보다 무엇 등가 우리 얻다 여기. 그것 ~이다 모두 일하고 있는.
그것은 단지 정말 느린. 죄송합니다 ~에 대한 저것. 거기 우리 가다. 나는 가졌다, 다시, 피드백 ~에서 과학자들 속담 저것 그들 ~일 것이다 선호하다 에게 보다 그만큼 변수 ~에 그만큼 주문하다 그들 ~이었다 ~에 원래, 왜냐하면 최대 ~의 우리의 데이터 ~이다 녹음된 ~에 템플릿, 그래서 사람들 ~이다 사용된 에게 봄 저것들 변수 ~에 주문하다.
하지만 그것은 또한 멋진 에게 가지다 그것 ~에 내림차순 주문하다 그래서 저것 너 ~할 수 있다 빠르게 보다 어느 변수 ~이다 상당히 동등한 그리고 어느 것들 ~이다 ~ 아니다 행위 그래서 잘. 여기 ~에 평균, 우리 가지다 21 % 등가 가로질러 모두 우리의 변수. 그것은 ~ 아니다 ㅏ 매우 높은 숫자. 나 ~하지 않다 가지다 ㅏ 기준 ~을 위한 저것 숫자, 하지만 나 생각하다 약 60 %- 75 % ~일 것이다 BE 상당히 바람직한.
아픈 닫다 모든 것 나 ~할 수 있다 에게 만들다 일부 공간. 잘 가다 뒤쪽에 에게 보다 무엇 발생 만약에 우리 제거하다 하나 공격 변하기 쉬운. 나 아직 완료 충분한 청소 위로 여기, 하지만 나는 풀이 변하기 쉬운 11, 어느 ~였다 정말 ~ 아니다 안 받아들일 수 있는 변하기 쉬운 에게 가지다 ~에 우리의 데이터 세트.
나 ~ 할 것이다 달리다 그만큼 일 ~와 함께 삼 PC 이것 시간, 그래서 저것 나 ~할 수 있다 ~에 최소 가지다 ㅏ 발사 ~에 캡처 그만큼 가변성 ~에 것들 좋다 pH 또는 PO2, 어느 추세 에게 BE 많이 더 복잡한. 잘 달리다 이것 하나 그리고 잘 가지다 ㅏ 바라보다 ~에 그만큼 술집 차트 그리고 보다 어떻게 많이 등가 우리 ~할 수 있다 포착.
나 의심하다 이것 ~이다 가고 있다 에게 BE 느린 다시. 이것 ~이다 가고 있다 느리게. 이었다 오직 ~에 낮 둘, 그래서 나 필요 에게 채우다 위로 그만큼 시간. 처럼 나 말했다, 우리 ~하지 않다 가지다 ㅏ 표준 에게 바라보다 ~에 이것 총 숫자. 그것은 더 ~의 ㅏ 상대적인 숫자.
어느 하나 너 가지다 ㅏ 세트 ~의 기준 ~을 위한 청소 위로 당신의 데이터, 또는 아마도 왜냐하면 너 ~이다 달리기 배치 그리고 녹음 그들을 ~에 비슷한 방법, 너 ~일 것이다 말하다, 우리 ~ 할 것이다 언제나 오직 바라보다 ~에 저것들 10 변수, 그리고 그 다음에 너 ~할 수 있다 비교하다 그만큼 전반적인 등가 또는 그만큼 술집 차트 ~을 위한 주어진 세트 ~의 변수 저것 ~이다 유사한.
그만큼 다른 방법 너 ~할 수 있었다 하다 그것 ~이다 사용하여 그만큼 같은 데이터 세트 좋다 나 가지다 오늘.나 알다 우리 가지다 21 % 등가 ~을 위한 15 변수, 하지만 한 번 우리 제거하다 변수 11 그리고 다섯, ~을 위한 예, 그리고 깨끗한 위로 일부 ~의 그만큼 이상값, 그 다음에 저것 숫자 시작하다 가고 있다 위로, 또는 그것 ~할 수 있었다 BE 우리 가지다 오직 21 % ~와 함께 둘 PC, 하지만 만약에 우리 추가하다 ㅏ 커플 왜냐하면 일부 ~의 그만큼 변수 ~하지 않다 지도 매우 잘 에게 그만큼 첫 번째 둘 PC, 그 다음에 이것 숫자 또한 ~이다 가고 있다 위로.
그것은 매우 어려운 에게 놓다 ㅏ 표준 ~에 저것 숫자, 하지만 그것은 예쁜 좋은 ~을 위한 비교 다른 모델 또는 다른 데이터 세트 저것 가지다 계속 ~ 이다 치료됨 합리적으로 비슷하게. 어떻게 ~이다 우리 행위 여기? 거의 거기. 나는 매우 죄송합니다 ~에 대한 이것. 나의 컴퓨터 ~이다 특히 느린 오늘. 여기 우리 가다.
여기 ~이다 작업, 그리고 이것 시간 거기 ~이다 삼 PC, 그래서 그들은 정렬됨 ~에 의해 삼. 나 생각하다 만약에 우리 했다 이것 더 큰, 그것 ~일 것이다 시작 달라붙는 밖으로 ~의 그만큼 창문 여기. 왜냐하면 우리 가지다 제거됨 하나 변하기 쉬운 이미, 우리 ~할 수 있었다 보다 저것 일부 ~의 그만큼 작업 ~이다 통과 심지어 ~을 위한 그만큼 첫 번째 PC. 그래서 그건 분명히 만들어진 ㅏ 매우 큰 차이점.
나 ~ 할 것이다 닫다 저것들 그리고 가다 뒤쪽에 ~ 안으로 그만큼 예배 규칙서 그것 ~였다 만들어진. 그만큼 방법 나는 쓴 이것, 만약에 나는 행위 둘 데이터 세트 ~에 그만큼 같은 예배 규칙서, 그것은 가고 있다 에게 얻다 문질러 지우는 왜냐하면 구하다 처럼 ~에 스크립트 ~에 JMP ~ 할 것이다 구하다 ~에 맨 위 ~의 기존의 데이터 만약에 그것 가지다 그만큼 같은 이름.
여기 ~였다 그만큼 같은 데이터, 우리 단지 제거됨 하나 변하기 쉬운 그리고 추가됨 하나 PC, 그리고 우리 갖다 ~에서 21 % 에게 ~에 대한 47 % ~에 평균 가로질러 그만큼 변하기 쉬운 등가. 그건 전시 너 무엇 ㅏ 큰 차이점 그것 ~할 수 있다 만들다 ~에서 단지 ㅏ 작은 청소 단계 또는 고르는 ㅏ 약간 다른 모델 ~와 함께 하나 더 PC ~에 이것 사례.
지금 그것은 나. 나는 다 쓴 ~을 통해 모두 그만큼 스크립트. 아픈 놓다 뒤쪽에 나의 매우 마지막 미끄러지 다 위로 여기 에게 끝내다. 이것 ~이다 ㅏ 새로운 기술 에게 바라보다 ~에 등가, 이것 다변량 기술. 나 아직 본 그것 사용된 어딘가에 또 다른. 그것은 ㅏ 보어, ~ 아니다 ㅏ 대사.
너 ~해야 한다 아직, 특히 만약에 당신은 무겁게 관련된 ~와 함께 그만큼 데이터, 너 ~해야 한다 아직 찾고 ~에 모두 그만큼 시간 포인트들 저것 당신은 관심 있는 안에. 그것 준다 ㅏ 총체적인 그림 ~와 함께 ㅏ 많은 ~의 세부 사항 왜냐하면 너 가지다 ㅏ 많은 ~의 산출. 하지만 만약에 당신은 오직 관심 있는 ~에 그만큼 결정적인 정보, 정말 저것 술집 차트, 준다 너 ㅏ 많은 ~의 정보 ~에 단지 하나 그래프.
너 ~할 수 있었다 하다 이것 ~와 함께 어느 종류 ~의 여러 떼 저것 너 원하다 에게. 이것 발생 에게 BE 저울 왜냐하면 우리 바라보다 ~에 그만큼 차이점 ~ 사이 조작 그리고 랩 저울 ㅏ 많은 ~에 후지필름. 그건 그것, 정말. 그것은 당신의 다변량 에게 하나 양면 T-테스트. 처럼 ㅏ 부분 ~의 우리의 프로세스 흐름 에게 바라보다 ~에 규모 위로 그리고 규모 아래에 데이터. ID BE 행복하다 에게 어떤 질문이든 받아보세요.
