你好，每个人。 谢谢为了加盟我的联合管理计划讲话今天。 今天，我会喜欢到讲话到你关于如何我们看在等价之间套的批数据超过时间在富士胶片。 在特别的， ID喜欢到说话关于A新的多变量拿在这二一双面的tt预计。
虽然这特别的少量是A新的比较技术，它不代替，相当它补充这通常单身的观点技术，和在这工作流程，我们是仍然依靠重重地在那些。 这最后的少量这里将要描述如何我们比较数据套，从这时间系列，我们得到从二不同的秤，但它可以是任何逻辑的团体。
患病的迅速地去通过如何我们准备这数据，或者相当得到它在这状态在哪里我们能跑步这脚本，和我们将要看在这可视化为了这通常单身的时间点在杰普,和出色地还看在一些脚本那我使用到跑步主成分分析在全部这变量和测试等价。
时间阿尔金关于东斯特或者等价测试。 时间他二T检验是A二一双面的T-测试，和它检查无论在平均的，你的二数据套为了A给定多变的是相等的。非常相似地， A多变量测试检查无论在平均的这结束的主要的成分或者个人电脑为了A给定天的A发酵这里，是相等的为了二不同的秤。
你需要数据到是在A具体的格式，但在特别的你需要二不同的团体这里。 它是二秤，如果你有更多的比二，你将要需要到分裂他们在套的二。 它是更多的合适的为了时间系列，因为它是A数据减少技术那你不会需要如果你没有A问题和拥有A很多的数据点。
这曾是部分，起初，的A脚本那曾是全部完毕在,但作为我搬家了进入使用联合管理计划为了可视化更多的和更多的，我想法那它曾是很多更轻松到使用，尤其如果我们想到经过在那些脚本到职员。 右是不是总是那无障碍。
我搬家了A很多的这脚本进入联合管理计划经过现在。 这仅有的事物那是仍然在右是这数据插补。 这脚本和前工作拿关心的异常值，丢失的数据，和不一致的条目。 这右做这数据插补。 为什么有我搬家了到JMP？ 第一的的全部，它曾是因为我可视化的在JMP。
为什么是它好的到可视化数据在JMP？ 因为联合管理计划是只是制成为了那。 它是真的好的为了看着在丢失的数据和异常值和任何图表。 这时间系列是不例外到这。 这丢失的数据视觉效果在杰普,给你A颜色地图的在哪里你的数据是丢失的，所以你能寻找行在哪里数据是丢失的。
那方法A天可能不是是这最好的到保持在这数据放。 你能立即地可视化块的数据丢失的，那它会是天在A排，和你能制作A决定在无论你想到保持全部那些天或者做这分析两次，为了例子，和它将要迅速地展示你如果你有数据丢失的从一团体和不是这其他，在哪个案件你有到做离开和那多变的共。
还，异常值需要加工事先的你插，否则他们将要有A巨大的影响在这主成分分析和这比较测试。 那里是一个异常值检测平台在杰普,但这是用过的这里在我们的工作流程组合和观看这时间系列和这比较。 但患病的展示全部那在这演示。
然后这图形建设者是用过的到阴谋全部这时间系列。 那里是许多方法到做那，但我将要展示你在这脚本这二主要的图表那我们使用到查看那我们的数据是好的到去。 这里他们是，这时间系列，和那些在特别的是包裹经过一批，所以那你得到一个个人阴谋为了每个时间系列。
它是A小的阴谋，但通常它是足够的到点丢失的数据异常值或者任何诡异的或者不同的行为。 这里，为了例子，让我得到这激光在。 我们开始吧。这里我们有A簇的点那是可疑的。 我们需要到查看无论这是行为那我们想到捕获或者如果它是行为那是异常，和我们想到推算这休息的这数据。
或者我们可以有单身的异常值喜欢这里。 我们看这相当经常，但这里你能注意它是全部在这相同的天。 所以是它某物那发生在天六在那些发酵？ 其他方式到阴谋时间系列，和我们做那作为出色地，是到实际上覆盖他们。 经过重叠他们，你能看无论你的数据是持续的为了A给定天。
这里我们有个人价值地块，哪个是什么我们看在。 但我有还问联合管理计划到放A小的盒子阴谋大约全部那些数据因为这模仿什么我们有什么时候我们是正在做我们的方差分析在这第二步的我们的数据可视化。
这是非常典型的的什么发生在我们的流程超过时间。 在这第一的星期，这数据是显示非常低的变化性。 这盒子地块是小的和他们是通常相当出色地对齐。 这平均的是大约这相同的价值。
什么时候我们抵达这第二星期的这发酵,事物开始到漂移分开和事物开始到得到很多更多的多变的。 如果你是绘图天六经过本身在一批每天类型的阴谋这里，你是有能力的到看什么这不同之处是在平均的之间这大的规模在红色的和这小的规模在蓝色的。
在天六，你有A小的不同之处和在天12、你有A大的不同之处。 那些差异是什么我们是看着到测试什么时候我们做单身的点T 检验和我们的方差分析。 前我们携带在，我只是想迅速地有A回顾的什么这差异是之间T-测试和托斯特。
A T-测试是完全地统计，无论这东斯特需要A用户输入为了A实际的可以接受不同之处。 在A T-测试，你假设那那里是不不同之处之间这意思是和如果你得到A小的磷价值或者重要的结果，然后你否定那和你说那里是A不同之处之间你的数据套。
A东斯特告诉你那那里是不不同之处之间你的数据套，如果你有A重要的结果。 如果你失败A T-测试，这信心间隔为了这主要的不同之处，在那些地块，就是这样黑色的正方形这里。 所以这信心间隔为了这东斯特，如果你失败，做不是叉这零线。
但如果你失败A东斯特，这信心间隔为了这不同之处是不是包含经过这实际的可以接受不同之处。 你有二结果为了A T-测试和二结果为了A东斯特，哪个方法你有四组合。
任何一个你经过或者失败两个都，或者你经过和失败一的他们。 在杰普,通常，那里是不同的平台那做东斯特和T 检验，但你将要有A普通的分配为了这不同之处。 如果你经过A测试，然后你的意思是不同之处是在那小的钟曲线。如果不是，它是外部。
所以它可以迅速地可视化哪个那些通过了或者不是在一个方差分析。 H埃雷他们是，这方差分析。 让我们步两个我们的可视化和干净的过程。 我们使用A脚本到阴谋全部的那些一起在A报告所以那我们能看在全部的他们。 如果你思考关于这数据放这里，它曾是关于15变量超过12天。 所以你有超过150这样的地块，哪个是A很多的数据到看在，尤其如果你改变事物和阴谋他们再次。
但这里是一些例子的什么你可能看。 你可能经过A T检验或者失败它。 你可能经过A T 检验，但仅有的因为你有足够的层那是拉一的这数据套向上或者向下，为了例子。 那里是许多可能的结果那你会得到这里。
不是一切是在这截屏，但是还看着在这方差在那报告。 这主要的成分比较，我们不做这这里和这脚本。 我使用这图形建设者到实际上阴谋那些因为他们是喜欢这地块我有在A夫妻的幻灯片以前的。
但这不同之处那你可以看这里是在这规模。 现在，因为是说关于主要的成分，这分数趋向到是大约零在平均的，和他们各不相同之间减三和三因为我们正常化这数据前携带出去这主成分分析。
这优势的这是那，现在反而的拥有到提供一个可以接受价值为了A任务，因为这数据是标准化，我们能实际上毯子计算那可以接受不同之处经过采取A乘数的这标准偏差为了我们的分数。
这里我们有这第一的主要的成分和它清楚地节目有A大的不同之处之间这大的和这小的规模。 这里和这第二主要的成分，那里是A较小不同之处。 这是典型的的什么我们看，因为这第一的主要的成分趋于到捕获这更广泛的形状的这发酵轮廓。
所以如果那里是A不同之处在那更广泛的形状，这东斯特为了这第一的个人电脑趋于到失败。 通常，什么我有见过是那为了我们的数据，二主要的成分可以捕获关于60 %的这信息在这变量。 为了那些的你WHO可能有完毕个人电脑在数据前，那可能似乎A低的数字，但那是大概因为全部这变量有A不同的故事到告诉。
其他事物ID喜欢到花费A小的少量的时间在是这正在加载' s 地块。 这是部分的这主成分分析平台在杰普,和它有这阴谋在这非常顶部的这平台，和它是A好的一到看在如果你是A科学家那是更多的感兴趣的在看着在什么是真的去在。
但这原因为什么我有这在A滑动这里是因为这是A好的表示的什么我们是去到看在如何很多每个多变的贡献到这模型那是选择前正在做这等价测试。
这里，为了例子，全部这变量有关的到可行性为了我们的发酵是高度相关的因为他们是关闭一起和这方式他们项目到这个人电脑一和个人电脑二这里，他们得到高的价值观。 我们说那那些地图出色地到这第一的二件。 所以那方法那他们是参与A很多到这模型。
这里我们有一些其他变量那是密切聚集的一起这里。 所以钠，钾和谷氨酰胺。 他们是高度相关的。 他们地图非常出色地到这第一的个人电脑，但不是到这第二。 所以他们不贡献A很多到这模型和这第二个人电脑。
然后这里你有有问题的变量。 他们做不是地图出色地到任何一个件。 那方法那在A 2PC模型，你是不是去到捕获这行为为了那些变量。 什么时候你看这，你已经知道那A 2PC模型是不是去到给你A很多的等价为了那些变量。
最后的步是到实际上阴谋这托斯特。 这是完毕再次使用A脚本。 那些图表是不是这图表那你会通常寻找在杰普,但他们是漂亮的典型的的东斯特地块。 为了每个个人电脑为了每个天，我们将要有A东斯特或者等价测试结果。 如果这信心间隔是外部的这可以接受范围，哪个是三次这标准偏差的这分数在这案件，然后我们失败这托斯特。
什么时候我们失败这测试，我们给它A零在这脚本。 到总结什么发生这里，每个个人电脑将要捕获A肯定数量的这变化性。 每个个人电脑能经过或者失败A托斯特。 此外，每个多变的贡献到A肯定程度到每个个人电脑。
A主要的成分是A线性组合的全部这变量。 共， A多变的那有A强的贡献到A主要的成分那通过A东斯特将要有A强的影响在全面的等价之间这批次。这是什么我们是试到放一起。
如何做我们放这一起？ 那里是许多方法我们可以放这一起。 我有完毕某物漂亮的简单的这里。 它是只是A和积的通过或者失败A个人电脑，次这贡献的这多变的。 基本上，为了例子，为了二件这里，是失败这第一的等价测试，和这可行的,有A 40 %贡献，所以那得到零，加一通过这东斯特，次这贡献这里，到那个人电脑。
那是这全面的分数为了它。 在黑色的，你有这基本的分数为了每个天这里。 让我们称呼这室内环境质量，你会看那在这桌子之后。 在平均的，是得到关于70 %。 它是不是也坏的超过这课程的这发酵。 添加件不制作A非常大的不同之处因为这映射的非常出色地到这二件。
这酸碱度，哪个曾是一的这变量那做过不是地图非常出色地到这第一的二件得到A真的坏的平均的分数，如果你添加仅有的二件在这模型，大约30 %。 但如果你添加其他四件，那里是去到告诉我们这一，那数字去向上到超过80 %。
那里是不坏的或者好的数字这里，但它是某物你需要到保持在头脑那它真的依靠在这模型那你选择为了跑步这。 移动在，这是这非常最后的输出从这脚本，和那是什么是真的感兴趣的在，尤其如果我们是比较不同的流程或者不同的方法到跑步它。
你有A酒吧图表的全部你的个人等价s。 这节目你真的吗，经过多变的，哪个那些是相似的从一规模到这其他。 这里我们有三变量那是漂亮的相似的其中批次，和然后它真的滴向下向上到这最后的一这里哪个有A非常低的等价。
在这顶部正确的角落这里，联合管理计划将要放一个平均的如果你问为了它。 时间帽子的A好的公制，虽然它是非常减少。 它是A好的公制到比较这相同的流程，如果你是使用不同的方法到跑步这东斯特或者不同的数字的件。
我有更多的幻灯片关于这，但我思考它是更好的到跑步直的进入这演示在这兴趣的时间。 我有放A小的联合管理计划杂志一起。 不是非常好的在这。我希望它是去到工作。 在杰普,出色地只是看在这数据，这三脚本，和二不同的方法到跑步这最后的一。
那是这匿名的数据放这里。 我的电脑是非常慢的。 那里我们去。 我思考它是在职的。 它是只是真的迟缓。 在这数据放是这裸最低限度那你需要， A跑步类型和二团体， A批ID，哪个是A绝对的多变的尽管存在A数字这里，和这时间ID在这案件，它是超过一记录A天，所以它是超过A数字的天。
这第一的少量我们做是阴谋全部这时间系列。 我有左边这和A很少位和鲍勃那是不是真的好的，所以那我可以观点他们出去。 全部这脚本在这团体和那里是三的他们，是基本上正在做这相同的事物在这开始， A少量的打扫向上和准备中，和它是去到创造A克隆的你的数据桌子到工作在没有打破你的数据桌子，和还A目录到节省全部这输出从这脚本。
然后这脚本是基本上循环这里超过这数字的变量和绘图他们一在A时间和推杆一切在A报告。让我们跑步这。 这是A非常广义的脚本和它作品出色地在全部这数据套。 总是紧张的，事物是不是去到工作因为它是所以慢的。 这里我们去。 它是仍然思维。 我就是病人和等待。
这将要阴谋这包裹经过批时间系列和在重叠的时间系列作为出色地。 你会有一的每个为了每个多变的。 它将要说多变的一，这实际的姓名的你的多变的这里和阴谋他们。 这是什么我们想到看，基本上。
我们有这相同的形状为了全部这批次和他们是持续的穿过这秤。 出色地移动向下到一那不看作为好的。 那里我们去。 为了这多变的，我们有这相同的形状为了这规模我什，和然后A非常不同的形状为了这小的规模。 我们需要到寻找出去为什么这是正在发生和做我们想到保持这多变的在这模型。
在特别的这里，我们有一批那是非常行为不端。 如果你看在这在一个覆盖阴谋，它是非常明显的那这平均的曲线不代表任何一个这大的规模或者这小的规模。 这是A多变的那你需要到来后退在。
多变的6、我思考曾是在这推介会。 这节目你在哪里你有一些异常值那你可能有错过了这时间前。 然后其他事物你需要到看为了在那些地块，是无论你的小的和大的规模数字是混合的一起。
如果你的红色的和蓝色的点是全部混合的一起，然后机会是你的秤是漂亮的相似的。 但在一些案例，喜欢这里，为了例子，这小的规模数据是几乎总是多于这大的规模数据。 所以你能预计到看A不同之处这里。 这里我有较少的比多变的11、哪个是真的吗，真的坏的。
这发生相当经常到我们，什么时候我们有A不同之处在记录这变量。 这里它曾是实际上A不同的单元，和那是为什么我们有非常不同的数字。 现在，什么时候你放这数据从图表在A报告喜欢这，很遗憾，你失去我的最喜欢的特征在杰普,哪个是互动性。
你不能实际上强调A观点或者A系列的点和去看什么他们是正在做在这桌子。 但这脚本是保存全部那些个人地块为了你。 这里我们是。 在这里，它是已创建A目录和全部这地块那我们已经只是看到,加它已保存那克隆和这时间系列标记的在这结尾。
在这里，你能看... 如果我能实际上使用我的老鼠，你能看那些时间系列一在A时间。 然后你能选择这点那你会通常情况下到使用这互动性在JMP。 如果你有一些打开在这相同的时间，全部的他们将要是突出显示在全部你的地块。
那是它为了时间系列。 出色地移动在到这第二部分的这过程，和那是看着在全部你的方差分析。 这是在这适合 Y-by-X 平台，和喜欢这其他脚本，它是正在做A少量的整理向上在这开始，和然后它循环超过天和创造A子集的这桌子为了每个天。 然后有A报告在这差异之间这组。
如果你有书面脚本前，你将要看那这是漂亮的典型的的写作A脚本在JMP。 一些的它是书面经过手，和A很多的它，这大部分的什么是发生,我基本上跑在联合管理计划和复制粘贴的它进入这脚本。 出色地跑步这在这肮脏的数据放。 希望，它不拿也很多时间。
如果你有A快速地电脑，我相信那你会不是甚至看那些视窗实际上打开。 它会是立即的。 你可以看这里如何联合管理计划是基本上去到A数字日和然后采取A子集的那桌子，跑步A脚本，保存它到那小的数据桌子，和它是正在做这为了每天，和我们有12天这里，所以它需要A尽管。
这将要还节省一切在它是自己的文件夹。 在这案件，出色地只是看在一的这已保存报告。 这里你有A子集，全部这是为了天一，但它是A很多较小桌子。 这里你有这报告那你和你的科学家们会想到看在，哪个节目你全部这T 检验。 现在你能看在全部那些T 检验只是到看如果他们经过。
你可以数数如何许多经过和拿A部分的通过T 检验。 但这是还A好的地方为了发现那些更多的微妙的异常值因为每个盒子阴谋可能有一些数据那你想到问题。 再次，你会强调那些点和查看无论你想到保持他们在你的最终的数据放或者不是。
移动在再次。 是最后在这最后的少量，哪个是大概这最多有趣的。 那是全部这主成分分析。 这是A很多大脚本，因为它有到拿来信息从这联合管理计划平台。 我不有A很多的时间为了这，但我能回答问题在这结尾如果你是感兴趣的。
这其他事物和这脚本是那我有难的编码的一些位，所以它需要到是修改的为了每一个数据放。 我需要到使固定那在一些观点。 为了例子这里，它是实际上正在做A主要的成分分析在一的这天，所以A子集的这数据桌子。 然后我们转变到这主成分分析报告，和这变成一个目的在你的联合管理计划脚本。
然后从这目的这里，你能得到项目。 为了例子，我跑步这主成分分析和我有这作为一个目的，和现在我说，我想这特征值在那里。 这方式到寻找这物体那你需要是到打开这树结构，在你的联合管理计划报告和一切是编号的和对齐。 所以你能得到一切那你需要从这联合管理计划报告作为A价值，作为A矩阵，作为一个大批。
它真的依靠在什么你想。 但你可以看我有完毕这这里。 所以一次它有全部这些价值观这里，我提炼这主要的成分和我合身再次， Y×X这主要的成分相对我的秤这里。 A获得，我转变到报告。 我是正在做这所以那我能得到这根意思是正方形错误从那报告。
那是因为它是这最好的估计我将要有为了我的标准偏差。 我是使用这标准偏差这里到毯子计算我的可以接受不同之处为了我的托斯特。 我最后能实际上跑步我的东斯特这里。 所以再次，那是其他团体。 和这时间它是脚宽的经过X，但我是询问为了一个等价测试和三角洲作为我的可以接受不同之处。
这休息的这脚本将要阴谋全部这任务和它是非常无聊的。 然后在这结尾，它将要创造A桌子和全部这输出和全部这事物那我们需要到创造我们的酒吧图表和最终我们可以还创造这酒吧图表。 出色地跑步这为了这数据放。 只是检查我有这正确的一。 那里我们去。 就是这样。 患病的点击在它现在。
你可以看它在这背景这里。 它是镦这桌子和它是正在做这痛苦地慢慢地。 为了每一个天，它将要选择这天，制作A较小数据桌子，做A主成分分析在全部这变量，和然后我将要节省这主要的成分，这特征值和这余弦为了更远计算。
它将要使用这主要的成分为了第一的正在做A T 检验，因为那是在哪里是去到得到我们的估计的这标准偏差和第二，做一个等价测试到查看无论它通过等价。 我思考我们在天七，是去到得到那里最终。
它将要还阴谋全部我们的等价测试，和它将要还创造这酒吧图表和这新的目录。 布雷与我的电脑。出色地，这是采取更长比它应该，真的。 我希望它是去到工作。 有时脚本那是相当忙碌的，意思是那它是难的为了联合管理计划到抓住向上和什么是正在发生在这背景。
我希望它是不是去到失败因为的那。 不，这里我们去。 它是现在已创建A报告，和为了每个天，它是去到放每个东斯特在A柱子的图表。 我有书面这脚本在这样的A方式那他们是全部这相同的尺寸和那曾是建议经过一的我们的科学家们，实际上，所以他们是很多更轻松到比较。
这里我们有数据那真的需要的一些额外的打扫向上，所以它来了到不惊喜那全部我们的等价测试为了这第一的原则成分是失败。 那是因为这主成分分析是完毕在变量那是不是相似的之间组。 但这更多的微妙的行为那是被捕获在A第二个人电脑是仍然通过A很多的这等价测试。
患病的关闭这到展示你什么是到过已保存在这目录为了这一。 为了这，你有个人子集化桌子和他们的主成分分析和子脚本。 甚至开幕A小的桌子喜欢这是采取A长的时间。 那里我们去。 这里是这主成分分析。 这是这加载中阴谋。
这是在哪里这特征值来从，和这里这余弦哪个是拉出去经过这脚本。 它有这东斯特结果那是用过的为了制作这东斯特图表，但我们已经已经见过那些。 它有A桌子那节目你哪个东斯特通过了A零或者A一这里，和这解释了方差，和这计算为了这解释了方差在这相同的桌子。
时间他的列这里是什么是去到使用到创造我们的酒吧图表。这酒吧图表得到已保存在这杂志在这案件。 那里是许多方法你可以做这，真的。 为了15变量和不是这最好的的清理工作，让我们看什么等价我们得到这里。 它是全部在职的。
它是只是真的慢的。 对不起关于那。 那里我们去。 我有有，再次，反馈从科学家们说那他们会更喜欢到看这变量在这命令他们是在起初，因为最多的我们的数据是记录的在模板，所以人们是用过的到看见那些变量在命令。
但它是还好的到有它在下降命令所以那你能迅速地看哪个变量是相当相等的和哪个那些是不是正在做所以出色地。 这里在平均的，我们有21 %等价穿过全部我们的变量。 它是不是A非常高的数字。 我不有A标准为了那数字，但我思考大约60 %- 75 %会是相当理想的。
患病的关闭一切我能到制作一些空间。 出色地去后退到看什么发生如果我们消除一进攻多变的。 我没有完毕足够的打扫向上这里，但我是去除多变的11、哪个曾是真的不是一个可以接受多变的到有在我们的数据放。
我将要跑步这任务和三件这时间，所以那我能在至少有A射击在捕获这变化性在事物喜欢酸碱度或者氧分压，哪个趋向到是很多更多的复杂的。 出色地跑步这一和出色地有A看在这酒吧图表和看如何很多等价我们能捕获。
我怀疑这是去到是慢的再次。 这是去慢慢地。 是仅有的在天二，所以我需要到充满向上这时间。 作为我说，我们不有A标准到看在这全部的数字。 它是更多的的A相对的数字。
任何一个你有A放的标准为了打扫向上你的数据，或者或许因为你是跑步批次和记录他们在相似的方法，你会说，我们将要总是仅有的看在那些10变量，和然后你能比较这全面的等价或者这酒吧图表为了给定套的变量那是可比。
这其他方式你可以做它是使用这相同的数据套喜欢我有今天。我知道我们有21 %等价为了15变量，但一次我们消除变量11和五，为了例子，和干净的向上一些的这异常值，然后那数字开始去向上，或者它可以是我们有仅有的21 %和二件，但如果我们添加A夫妻因为一些的这变量不地图非常出色地到这第一的二件，然后这数字还是去向上。
它是非常难的到放A标准在那数字，但它是漂亮的好的为了比较不同的楷模或者不同的数据套那有到过治疗过的合理地相似地。 如何是我们正在做这里？ 几乎那里。 我是非常对不起关于这。 我的电脑是特别慢的今天。 这里我们去。
这里是任务，和这时间那里是三件，所以他们是对齐经过三。 我思考如果我们做过这大，它会开始粘着出去的这窗户这里。 因为我们有已删除一多变的已经，我们可以看那一些的这任务是通过甚至为了这第一的个人电脑。 所以那是确实制成A非常大的不同之处。
我将要关闭那些和去后退进入这目录它曾是创建的。 这方式我有书面这，如果我是正在做二数据套在这相同的目录，它是去到得到被抹去因为节省作为在脚本在联合管理计划将要节省在顶部的现存的数据如果它有这相同的姓名。
这里曾是这相同的数据，我们只是已删除一多变的和添加一个人电脑，和我们得到从21 %到关于47 %在平均的穿过这多变的等价。 那是显示你什么A大的不同之处它能制作从只是A小的打扫步或者选择A轻微地不同的模型和一更多的个人电脑在这案件。
现在它是我。 我有消失了通过全部这脚本。 患病的放后退我的非常最后的滑动向上这里到得出结论。 这是A新的技术到看在等价，这多变量技术。 我没有见过它用过的某处别的。 它是A补充，不是A替代品。
你应该仍然，尤其如果你是重重地涉及和这数据，你应该仍然看着在全部这时间点那你是感兴趣的在。 它给出A整体的图片和A很多的细节因为你有A很多的输出。 但如果你是仅有的感兴趣的在这最终的信息，真的那酒吧图表，给出你A很多的信息在只是一图形。
你可以做这和任何类型的团体那你想到。 这发生到是秤因为我们看在这不同之处之间制造业和实验室秤A很多在富士胶片。 那是它，真的。 它是你的多变量到一双面的T 检验。 作为A部分的我们的过程流动到看在规模向上和规模向下数据。 ID是快乐的到如有任何问题。
