안녕, 나의 이름 ~이다 소녀 맥켄드리, 그리고 나 ~이다 ㅏ 상위 통계적 작가 ~에 JMP, 하지만 나 또한 좋다 에게 실험 ~와 함께 기능의 데이터. 이것 프레젠테이션 ~이다 안 확대 ~의 언제 플래시 ~였다 탁월한 ~에 의해 ㅏ 프레젠테이션 저것 ~였다 원래 완료 ~에 2020 제목이 붙은 측정 시스템 분석 ~을 위한 곡선 데이터.
거기 ~였다 또한 ㅏ 약간 더 일찍 프레젠테이션 ~에 ㅏ JSM 회의 ~에 2019. 나의 말하다 ~이다 본질적으로 어떻게 나 ~일 것이다 가다 ~에 대한 해결 그만큼 문제 저것 ~이었다 제시 ~에 저것들 원래의 서류. 아픈 논의하다 그들을 ㅏ 작은 조금 더 나중에 도.
첫 번째, ㅏ 작은 조금 ~의 배경 ~에 측정 시스템 분석. MSA 연구 결정하다 어떻게 잘 ㅏ 프로세스 ~할 수 있다 BE 정확히 잰 이전의 에게 공부하는 그만큼 프로세스 그 자체. 그래서 그것 답변 그만큼 질문, 어떻게 많이 측정 변화 ~이다 기여 에게 그만큼 전반적인 프로세스 변화.
구체적으로, 그만큼 표준 R&R 방법, 어느 아픈 BE 사용하여 나중에 ~에 이것 분석, 결정하다 어떻게 많이 변화 ~이다 ~로 인한 에게 작업 변화 ~ 대 측정 변화. 이것들 종류 ~의 연구 ~이다 중요한 그리고 그들은 자주 필수의 에게 BE 수행 이전의 에게 어느 유형 ~의 통계적 프로세스 제어 또는 설계 ~의 실험.
ㅏ 표준 R&R 고전 MSA 모델 ~이다 표시됨 여기. 을 위한 ㅏ 주어진 측정, 당신의 응답, 와이 보결 나 케이 ~이다 그만큼 K번째 측정 ~에 그만큼 이 부분.~ 안에 이것 모델, 너 가지다 ㅏ 평균 용어 그리고 ㅏ 무작위의 효과 저것 해당 에게 그만큼 부분 그리고 당신의 오류 용어.
그만큼 무작위의 효과 ~에 그만큼 오류 용어 ~이다 보통 분산 무작위의 변수 ~와 함께 평균 영 그리고 일부 동 변화 구성 요소. 이것 ~이다 간단히 ㅏ 무작위의 효과 모델, 그리고 우리 ~할 수 있다 사용 저것 모델 에게 추정 그만큼 변화 구성요소, 그리고 그 다음에 사용 저것들 변화 요소 견적 에게 계산하다 그만큼 % 표준 R&R 사용하여 그만큼 공식 그건 표시됨 ~에 그만큼 화면.
여기 우리 가지다 그만큼 같은 모델 하지만 그만큼 교차 버전. 을 위한 당신의 응답, 와이 보결 IJK , 그건 가고 있다 에게 BE 그만큼 K번째 측정 만들어진 ~에 의해 그만큼 J번째 운영자 ~에 에 그만큼 이 부분. ㅏ 얻다, 우리 가지다 ㅏ 평균 용어, ㅏ 무작위의 효과 저것 해당 에게 그만큼 부분, 그리고 지금 우리 가지다 ㅏ 무작위의 효과 저것 해당 에게 그만큼 운영자, 그리고 ㅏ 무작위의 효과 저것 해당 에게 그만큼 십자가 용어, 어느 ~이다 그만큼 상호 작용 ~ 사이 그만큼 운영자 그리고 그만큼 부분, 그리고 ~의 강의, 우리의 오류 용어.
모두 ~의 이것들 무작위의 효과 ~이다 보통 분산 무작위의 변수 ~와 함께 평균 영 그리고 일부 동 변화 요소. 그래서 단지 좋다 ~에 그만큼 고전 모델, 이것 ~이다 단지 ㅏ 무작위의 효과 모델, 그리고 우리 ~할 수 있다 추정 그만큼 변화 구성 요소 그리고 사용 그들을 에게 계산하다 그만큼 % 표준 R&R.
~ 안에 둘 다 ~의 그만큼 모델 저것 나 단지 설명, 그만큼 응답 또는 그만큼 측정 ~였다 ㅏ 하나의 가리키다. 하지만 무엇 발생 만약에 이것 그렇지 않다 그만큼 사례? 무엇 만약에 당신의 측정 ~이다 무엇 좋다 ㅏ 곡선 대신에? 이것 ~였다 그만큼 동기 부여 뒤에 저것들 초기의 프레젠테이션 ~에 2019 그리고 2020 저것 나 이야기했다 에 대한.
거기 ~였다 ㅏ 고객 ~의 JMP 저것 ~였다 ㅏ 공급자 ~의 자동차 부속, 그리고 그들 가졌다 ㅏ 고객 저것 지정된 저것 ㅏ 부분 필요한 에게 가지다 ㅏ 특정한 힘 ~에 의해 거리 곡선. 확실히, 그만큼 고객 구함 에게 성냥 그들의 고객 지정된 곡선, 그리고 그래서 그들 구함 에게 달리다 ㅏ 기능의 응답 암사슴 분석 ~에 JMP 에게 설계 그들의 제품 에게 하다 저것.
하지만, ~ 전에 지출 그만큼 돈 ~에 이것 유형 ~의 실험, 그들 첫 번째 구함 에게 공연하다 안 MSA ~에 그들의 능력 에게 실제로 측정하다 그만큼 부속 힘. 있다 ㅏ 많은 더 세부 ~에 그만큼 종이 유명한 ~에 그만큼 맨 아래, 그래서 만약에 당신은 관심 있는 ~에 더 ~의 그만큼 배경, 제발 보다 저것.
이것 ~이다 무엇 그만큼 데이터 외모 좋다. 우리 가지다 힘 ~에 그만큼 와이 중심선 그리고 거리 ~에 그만큼 엑스 중심선, 그리고 그만큼 곡선 ~이다 색깔의 ~에 의해 부분. 그것 외모 좋다 거기 ~이다 오직 10 곡선, 하지만 거기 ~이다 실제로 250 곡선 ~에 총.그것은 단지 저것 ㅏ 많은 ~의 그만큼 곡선 ~이다 클러스터된 함께.
~ 안에 그만큼 데이터, 거기 ~이었다 10 부속, 다섯 운영자, 그리고 다섯 복제 당 부분 운영자 콤비네이션. 나 단지 구함 에게 메모 저것 이것 ~이다 시뮬레이션 데이터, 그리고 그것은 시뮬레이션 에게 바라보다 비슷한 에게 그만큼 실제 데이터, 하지만 저것 우리 그렇지 않다 나누는 어느 소유권 데이터 여기.
ㅏ 약간의 기능 형질 저것 나 구함 에게 가리키다 밖으로, 그만큼 기능 ~이다 실제로 모두 다른 길이, 그래서 그들 가지다 ㅏ 다른 숫자 ~의 관찰 ~에 그들의 곡선. 하지만 그만큼 기능 ~이었다 모은 ~에 같이 이격된 시간 간격, 그들 ~이었다 ~ 아니다 모은 ~에 같이 이격된 거리.저것 수단 거기에 아니요 진실 복제 ~에 자귀 ~의 거리.
언제 이것 프로젝트 ~였다 첫 번째 제시, 하나 ~의 그만큼 원래의 아이디어 던져진 밖으로 ~였다 ~이든 우리 ~할 수 있었다 선택하다 ㅏ 세트 ~의 거리 위치 그리고 하다 ㅏ 기준 표준 R&R MSA ~에 각 ~의 저것들 위치 그리고 그 다음에 요약하다 저것 정보 ~을 위한 ㅏ 결정적인 결과.
그만큼 문제 ~와 함께 저것 ~이다 저것 만약에 우리 고른 ㅏ 특정한 위치, 거기 아니었다 ㅏ 보장하다 저것 거기 ~일 것이다 BE 안 관찰 ~을 위한 각 ~의 저것들 곡선 왜냐하면 거기 아니었다 복제 ~을 위한 그만큼 거리. 또 다른 문제 그건 더 일반화된 ~이다 ~와 함께 이것 유형 ~의 곡선 데이터, 행위 가리키다 지혜로운 분석 좋다 저것 하다 ~ 아니다 가져가다 ~ 안으로 계정 그만큼 이내에 기능 상관관계.
운 좋게, 거기에 ㅏ 전체 필드 ~의 통계 헌신적인 에게 이것 유형 ~의 데이터 ~라고 불리는 기능의 데이터 분석. 거기 ~이다 ㅏ 다양성 ~의 기법 에게 핸들 불평등하게 이격된 데이터. ㅏ 많은 ~의 저것들 기법 ~이다 지금 사용 가능 ~에 JMP ~을 통해 그만큼 기능의 데이터 탐침 플랫폼.
그만큼 질문 가 되었다, ~할 수 있다 기능의 데이터 행동 양식 BE 결합된 ~와 함께 전통적인 MSA 행동 양식 에게 공연하다 일부 유형 ~의 기능의 측정 시스템 분석? 이것 ~였다 그만큼 해결책 저것 ~였다 제시 ~에 그만큼 나이가 많은 서류 저것 나 참조됨. 이것 ~이다 단지 가고 있다 에게 BE ㅏ 작은 조금 ~의 ㅏ 검토 ~의 무엇 그들 했다.
첫 번째, ㅏ 처벌을 받음 운형자 모델 ~였다 맞다 에게 추정 그만큼 부분 힘 기능 그리고 그래서 거기 ~이었다 10 기능 저것 ~이었다 추정된, 평균 ~ 위에 운영자 그리고 복제합니다.그 다음에 이것들 기능 ~이었다 빼다 ~에서 그만큼 원래의 힘 기능 에게 얻다 ㅏ 세트 ~의 잔여 힘 기능. 이것들 잔여 기능 아니요 더 길게 포함하다 어느 변화 ~로 인한 에게 그만큼 부분. 모두 ~의 그만큼 변화 ~에 저것들 잔차 ~이었다 ~로 인한 에게 그만큼 운영자 그리고 그만큼 복제합니다.
그들 그 다음에 맞다 ㅏ 무작위의 효과 모델 에게 그만큼 잔차 얻다 그만큼 동 변화 구성 요소 ~에서 그만큼 모델. ㅏ 그래픽 방법 ~였다 그 다음에 사용된 에게 찾다 그만큼 가장 작은 부분 변화 에게 사용 ~처럼 안 추정 ~을 위한 그만큼 부분 변화 요소.
이것 ~였다 그 다음에 사용된 에게 계산하다 ㅏ 유형 ~의 최악의 사례 대본 % 표준 R&R. 이것 방법 그들 일했다 꽤 잘. 그들 갖다 결과 저것 만들어진 감각 그리고 그만큼 고객 ~였다 행복하다. 하지만 이것 ~였다 단지 ㅏ 일반화 ~의 ㅏ 기준 MSA ~와 함께 일부 기능의 구성 요소 뿌려 안에.
언제 나 보았다 ~에 이것 데이터 그리고 언제 나 보았다 ~에 그만큼 문제, 나 구함 에게 노력하다 에게 가져가다 ㅏ 더 전통적인 기능의 접근하다. 나 가지다 ㅏ 배경 ~에 기능의 데이터 분석, 그리고 저것 ~이다 무엇 나의 논문 ~였다 에, 구체적으로 기능의 혼합된 모델.거기 ~였다 ㅏ 장 ~에 나의 논문 헌신적인 에게 추정 그리고 테스트 그만큼 변화 구성요소 ~에서 기능의 혼합된 모델.
나 했다 저것 ~에 의해 확장 그만큼 기능의 모델 사용하여 고유 기능 또는 기초 기능 확장 그리고 다시 쓰기 그것 ~처럼 ㅏ 혼합된 모델 그리고 그 다음에 사용하여 모두 다 아는 기법 에게 추정 저것들 변화 구성 요소. 나 시작했다 에게 생각하다, ~할 수 있었다 나 사용 그만큼 같은 유형 ~의 기술?
나 ~하지 않다 필요 ㅏ 가득한 혼합된 모델. 나 오직 가지다 무작위의 효과 여기. 할 수 있다 나 만들다 ㅏ 기능의 무작위의 효과 모델 ~을 위한 그만큼 부분 그리고 운영자 변화 구성 요소?
이것 ~이다 무엇 나 왔다 위로 ~와 함께 ~을 위한 ㅏ 기능의 MSA 가로질러 모델, ~부터 우리 하다 가지다 안 운영자 용어.을 위한 기능의 모델, 그들은 세트 위로 ㅏ 작은 조금 다르게 왜냐하면 그들은 모두 기반을 둔 약 그만큼 입력. ~ 안에 이것 사례, 당신의 응답, 와이 보결 IJK ~이다 그만큼 K번째 뒤로 젖히다 만들어진 ~에 의해 그만큼 J번째 운영자 ~에 그만큼 그것 부분, 하지만 이것 시간 ~에 ㅏ 특정한 거리, 디.
우리 가지다 ㅏ 기능의 평균 용어, ㅏ 기능의 무작위의 효과 저것 해당 에게 그만큼 부분, ㅏ 기능의 무작위의 효과 저것 해당 에게 그만큼 운영자, 그리고 ㅏ 기능의 무작위의 효과 저것 해당 에게 그만큼 십자가 용어 그리고 우리의 오류 용어.
~ 안에 이것 방법, 나 덜다 그만큼 평균 용어 위에, 그리고 그래서 나는 왼쪽 ~와 함께 이것 세트 ~의 잔차, 그리고 그건 언제 나는 가고 있다 에게 모델. 이것 여기 나타냅니다 그만큼 고유 기능 확장 ~의 그만큼 기능의 모델. 이었다 가고 있다 에게 가지다 수도 비 고유 기능과 합집합 모두 ~의 저것들 부속 함께 에게 만들다 이것 큰 긴 무작위의 효과 모델.
하지만 ~을 위한 하나 고유 기능, 무엇 ~이다 표시됨 ~에 이것들 괄호 ~이다 그만큼 확장. 을 위한 각 기능의 무작위의 효과, 그것은 나뉘다 ~ 안으로 둘 부속. 우리 가지다 ㅏ 기능의 부분 그리고 그 다음에 단지 ㅏ 정기적인 부분. 그만큼 기능의 부분 ~이다 찍은 케어 ~의 ~에 의해 평가하다 저것들 고유 기능. 그 다음에 우리 가지다 단지 기준 무작위의 자귀 ~을 위한 그만큼 부분, 그만큼 운영자, 그리고 그만큼 십자가 용어.
그 다음에 무엇 이것 본질적으로 하다 ~이다 너 짓다 이것 긴 무작위의 효과 모델, 그리고 그 다음에 너 가지다 ㅏ 숫자 ~의 변화 구성 요소 ~을 위한 각 용어. 을 위한 그만큼 MSA, 거기 ~ 할 것이다 지금 BE 삼 세트 ~의 수도 비 변화 구성 요소. 있다 가고 있다 에게 BE 수도 비 부분 변화 구성요소, 수도 비 운영자 변화 구성 요소, 그리고 수도 비 십자가 용어 변화 구성 요소.
왜냐하면 ~의 그만큼 방법 고유 기능 ~이다 구조화, 그들 ~이다 모두 다 아는 에게 BE 독립적인 그리고 그래서 우리 ~할 수 있다 추정하다 저것 기반을 둔 ~에 어떻게 우리 구조화된 그만큼 모델, 모두 ~의 이것들 변화 구성요소 ~이다 실제로 독립적인 ~에서 각 다른 또한. 저것 수단 우리 ~할 수 있다 합집합 그들을 함께 에게 얻다 이것들 기능의 변화 구성 요소.
부터 이었다 단지 합산 그들을 함께, 우리 ~할 수 있다 또한 대리자 그들을 ~ 안으로 그만큼 공식 ~을 위한 그만큼 % 표준 R&R 그리고 계산하다 저것 단지 좋다 우리 했다 ~에 그만큼 기준 모델.
어떻게 하다 나 실제로 하다 이것 ~에 JMP? 잘, 그것은 ㅏ 다중 단계 프로세스. 나는 가고 있다 에게 간단히 개요 그것 여기, 그리고 그 다음에 나는 가고 있다 에게 하다 ㅏ 데모 ~을 위한 너. 첫 번째, 나는 가고 있다 에게 추정 그만큼 평균 곡선 ~에 FDE 그리고 얻다 그만큼 잔여 곡선. 나는 그 다음에 가고 있다 에게 모델 저것들 잔여 곡선 서브하다 또한 안 FDE 에게 얻다 그만큼 고유 기능 필요한 ~을 위한 그만큼 고유 기능 확장.
나는 가고 있다 에게 구하다 저것들 고유 기능 에게 그만큼 원래의 데이터 테이블 그리고 사용 그들을 ~에 FitMix. 사용 핏믹스, 나는 가고 있다 에게 맞다 ㅏ 무작위의 효과 모델 에게 그만큼 원래의 데이터 사용하여 중첩 그리고 그만큼 고유 기능 에게 정의하다 그만큼 적절한 모델 명세서.
바라건대, 저것 모두 만든다 ㅏ 작은 조금 더 감각 한 번 나 데모 그것. 이었다 가고 있다 에게 출구 밖으로 ~의 여기. 여기 ~이다 우리의 데이터, 그리고 우리 가지다 ㅏ 열 ~을 위한 그만큼 ID 변하기 쉬운, ㅏ 열 ~을 위한 그만큼 부분 변하기 쉬운 저것 정의하다 그만큼 10 부속, 그만큼 운영자, 어느 정의하다 그만큼 다섯 운영자, 우리의 거리 열, 그리고 우리의 힘 열.
단지 ~처럼 ㅏ 알림, 이것 ~이다 무엇 그만큼 데이터 보았다 좋다. 나의 첫 번째 단계 ~이다 에게 추정 그만큼 평균 기능 ~의 그만큼 힘 곡선 그리고 그 다음에 사용 저것 에게 얻다 일부 잔차. 에게 하다 저것, 나는 가고 있다 에게 모델 그만큼 힘 기능 ~에 FDE. 나는 가고 있다 에게 가다 에게 그만큼 분석하다 메뉴, 전문화하다 모델링 그리고 선택하다 기능의 데이터 탐침.
나는 가고 있다 에게 정의하다 힘 ~처럼 나의 산출, 거리 ~처럼 나의 입력. 그 다음에 왜냐하면 나 원하다 그만큼 평균 기능 평균 ~ 위에 모두 ~의 그만큼 신분증, 나는 ~ 아니다 가고 있다 에게 지정하다 안 ID 기능 여기. 나는 가고 있다 에게 딸깍 하는 소리 좋아요. 우리 가지다 우리의 기초적인 소개 FDE 보고서.하지만 나 원하다 에게 맞다 ㅏ 모델, 그래서 나 ~할 수 있다 가다 에게 그만큼 빨간색 삼각형 메뉴, 모델.
기술적으로, 너 ~할 수 있었다 맞다 어느 ~의 저것들 모델. 나 단지 선택했다 ㅏ 비 운형자 왜냐하면 그것은 첫 번째, 그것은 쉬운, 그리고 그럴 것이다 단지 가져가다 ㅏ 약간의 초 에게 달리다 여기. 좋아요, 그래서 여기 우리의 모델 맞다. 있다 ㅏ 빨간색 선 여기 그건 예쁜 딱딱한 에게 보다, 하지만 저것 ~이다 무엇 ~이다 그만큼 평균 기능, 그만큼 추정된 평균 기능. 나는 가고 있다 에게 주다 너 ㅏ 더 나은 그림 ~의 저것 ~에 ㅏ 분 또는 그래서.
하지만 나 실제로 원하다 에게 구하다 그만큼 기능 ~을 위한 이것 나 나. 나 ~할 수 있다 하다 저것 ~에 의해 가고 있다 에게 이것 기능 요약 보고서. 나 ~할 수 있다 딸깍 하는 소리 그만큼 빨간색 삼각형 메뉴 그리고 선택하다 사용자 정의 기능 요약. 나 오직 원하다 그만큼 같은 방식, 그래서 나는 가고 있다 에게 선택 취소 그들을 모두 그리고 그 다음에 다시 선택하다 저것 하나 그리고 딸깍 하는 소리 좋아요 그리고 구하다.
나 얻다 ㅏ 새로운 데이터 테이블 ~와 함께 무엇 나타납니다 에게 BE 이것 외로운 작은 기입 여기. 거기 ~이다 ㅏ 숨겨진 열, 그래서 나는 가고 있다 에게 숨김 해제 저것. 우리 가지다 ㅏ 거리 열 그리고 그 다음에 우리 가지다 이것 힘 평균 기능의 공식. 나는 가고 있다 에게 가져가다 ㅏ 바라보다 ~에 저것, 무엇 저것 실제로 외모 좋다.
언제 우리 바라보다 ~에 그만큼 공식 열, 우리 ~할 수 있다 보다 저것 이것 ~이다 ㅏ 기능 ~의 거리. 을 위한 어느 값 ~의 거리, 이것 ~이다 가고 있다 에게 BE 평가됨 에게 주다 무엇 그만큼 평균 기능 ~이다 ~에 저것 거리. 이것 공식 열 ~할 수 있다 BE 놓다 ~ 안으로 어느 데이터 테이블 저것 또한 포함 ㅏ 거리 열. 그건 정확히 무엇 이었다 가고 있다 에게 하다.
이었다 가고 있다 에게 만들다 확신하는 이것 ~이다 강조 표시되었습니다. 이었다 가고 있다 에게 오른쪽 딸깍 하는 소리 그리고 선택하다 복사 열 속성. 그 다음에 이었다 가고 있다 에게 찾다 우리의 방법 뒤쪽에 에게 우리의 원래의 데이터 테이블. 더블 딸깍 하는 소리 에게 만들다 ㅏ 새로운 열. 나는 가고 있다 에게 오른쪽 딸깍 하는 소리 여기 그리고 하다 반죽 열 속성. 지금 우리 가지다 그만큼 평균 힘 평가됨 ~에 모든 수준, 모든 거리 값 ~에 우리의 데이터 테이블.
우리 ~할 수 있다 사용 저것 에게 지금 찾다 우리의 잔여 기능. 나는 가고 있다 에게 더블 딸깍 하는 소리 다시 에게 만들다 ㅏ 새로운 열 그리고 제목 그것 힘 잔유물. 지금 나는 가고 있다 에게 만들다 나의 소유하다 공식 열 저것 ~이다 간단히 가고 있다 에게 BE 힘 마이너스 그만큼 평균 힘. 나는 가고 있다 에게 딸깍 하는 소리 좋아요. 지금 우리 가지다 우리의 세트 ~의 잔차 그리고 이것 ~이다 무엇 그것 외모 좋다.
~ 안에 그만큼 맨 위 그래프, 이것들 빛 회색 곡선 ~이다 그만큼 원래의 기능 ~에서 그만큼 힘 열.이것 빨간색 선 ~이다 그만큼 같은 빨간색 선 저것 나 시험을 마친 에게 보여주다 너 ~에 그만큼 FDE 보고서 저것 ~였다 딱딱한 에게 보다, 하지만 이것 ~이다 무엇 저것 였다. 그건 그만큼 평균 기능.
그 다음에 그만큼 맨 아래 그래프 ~에 녹색 쇼 그만큼 잔여 곡선. 이것들 ~이다 그만큼 곡선 저것 나는 가고 있다 에게 사용 에게 진행하다 ~와 함께 나의 분석. 나의 다음 단계 ~이다 가고 있다 에게 BE 에게 모델 그만큼 잔여 곡선 사용하여 FDE 에게 얻다 그만큼 고유 기능 저것 나 필요 ~을 위한 그만큼 모델 확장. 나는 가고 있다 에게 가다 에게 그만큼 분석하다 메뉴 다시, 선택하다 전문화 모델링, 기능의 데이터 탐침.
이것 시간 나는 가고 있다 에게 지정하다 그만큼 잔차 ~처럼 그만큼 산출, 거리 ~처럼 그만큼 입력, 그리고 나 ~이다 가고 있다 에게 지정하다 나의 ID 열 이것 시간. 나는 가고 있다 에게 딸깍 하는 소리 좋아요. 우리 가지다 우리의 초기 포트 여기, 그리고 지금 나 원하다 에게 맞다 ㅏ 모델 에게 이것 데이터. 나 가다 에게 그만큼 빨간색 삼각형 메뉴 에게 바라보다 ~에 그만큼 모델.
다시, 기술적으로, 너 ~할 수 있다 맞다 어느 ~의 이것들 모델. ~ 안에 나의 실험, 나 설립하다 저것 이것들 맨 위 삼, 그들 가지고 갔다 ㅏ 정말 긴 시간 에게 맞다, 그리고 그들 하지 않았다 제공하다 감독자 엄청난 맞다 ~을 위한 무엇 나 필요합니다. 그만큼 잔물결 모델 그리고 그만큼 직접 기능의 PCA ~이었다 많이, 많이 더 빨리 그리고 ~하는 동안 또한 제공 더 나은 맞다.
그만큼 경고 ~와 함께 저것들 둘 모델 ~이다 저것 그들 필요하다 그만큼 데이터 에게 BE ~에 안 고르게 이격된 그리드. ㅏ 에스 나 말하는, 언제 나 소개 그만큼 데이터, 그건 ~ 아니다 그만큼 사례. 하지만, ~에 FDE, 우리 가지다 일부 데이터 처리 단계 저것 돕다 우리를 조종하다 우리의 데이터 ㅏ 작은 조금. 우리 ~할 수 있다 가다 에게 그만큼 깨끗한 위로, 줄이다, 그리고 이것 첫 번째 탭 ~이다 무엇 우리 원하다, 그리고 우리 ~할 수 있다 사용 저것.
지금 저것 단지 놓는다 그것 그래서 저것 모든 거리 값 가지다 안 관찰, 가지다 ㅏ 힘 잔차 관찰. 지금 우리 ~할 수 있다 가다 앞으로 그리고 맞다 하나 ~의 저것들 모델. 나 단지 선택했다 직접적인 기능적 PCA. ㅏ 에스 너 ~할 수 있다 보다, 그것 ~였다 매우 빠른. 그만큼 장착 ~였다 감독자 빠른.
이것 기능의 PCA 보고서 ~이다 어디 이었다 가고 있다 에게 얻다 모두 ~의 우리의 정보 저것 우리 필요. 하지만 나 ~였다 단지 가고 있다 에게 스크롤 아래에 에게 바라보다 ~에 그만큼 데이터 맞다 ㅏ 작은 조금. 우리 ~할 수 있다 보다 저것 이것들 바라보다 예쁜 좋은.그 다음에 만약에 우리 바라보다 ~에 그만큼 특수 증상 플롯, 이것들 ~이다 ~에 그만큼 대각선, 그만큼 잔차 바라보다 좋은. 이것 외모 좋다 ㅏ 예쁜 좋은 맞다, 그리고 나 ~할 수 있다 사용 이것 정보 ~에서 그만큼 기능의 PCA.
~ 안에 그만큼 기능의 PCA 보고서, 우리 가지다 ㅏ 테이블 ~의 고유값 그리고 그 다음에 이것들 그래프 ~의 우리의 모양 기능. 그만큼 모양 기능 ~이다 실제로 우리의 고유 기능. 그들은 단지 ~라고 불리는 모양 기능 ~에 JMP. 어떻게 이것들 기능 일하다 ~이다 저것 당신의 원래의 입력, 그래서 거리, ~이다 ~에 그만큼 엑스 중심선, 그리고 그 다음에 그만큼 고유 기능 평가 ~이다 ~에 그만큼 와이 중심선.
을 위한 어느 거리 디, 당신은 가고 있다 에게 가지다 안 평가 ~에 고유 기능 1 , 안 평가 ~에 고유 기능 2, 그리고 그래서 에. 너 ~할 수 있다 사용 그만큼 고유 기능 에게 얻다... 너 ~할 수 있다 사용 ㅏ 선의 콤비네이션 ~의 그만큼 고유 기능 에게 얻다 안 추정 ~의 그만큼 원래의 기능.
그만큼 고유값 테이블 준다 너 안 아이디어 ~의 어떻게 많이 % ~의 그만큼 전반적인 데이터 변화 당신은 취득 ~ 안으로 계정 언제 너 사용 ㅏ 확실한 숫자 ~의 고유값, 고유 기능 페어링. ~ 안에 이것 사례, 그만큼 첫 번째 고유값 그리고 고유 기능 편성 실제로 계정 ~을 위한 99.9 % ~의 그만큼 총 변화 ~에 그만큼 데이터, 어느 ~이다 실제로 예쁜 믿을 수 없는.
이것 ~이다 중요한 ~에 결정 어떻게 많은 고유 기능 당신은 가고 있다 에게 사용 ~을 위한 그만큼 기초 확장. 일반적으로 언제 당신은 선택 ㅏ 숫자 ~의 고유 기능 에게 사용, 너 ~하지 않다 실제로 원하다 에게 사용 모두 ~의 그만큼 고유 기능 저것 당신은 주어진.
너 원하다 에게 사용 그만큼 최소 숫자 ~의 고유 기능 저것 아직 계정 ~을 위한 안 적절한 양 ~의 변화 ~에 그만큼 데이터. 이것 ~이다 왜냐하면 그만큼 더 고유 기능 너 사용, 그만큼 더 큰 당신의 무작위의 효과 모델 ~이다 가고 있다 에게 BE, 그리고 그것은 가고 있다 에게 BE 더 세게 에게 추정.
무엇 하다 회계 ~을 위한 안 적절한 양 ~의 변화 ~에 그만큼 데이터 평균? 그것 ~할 수 있다 평균 다른 것들 에게 다른 사람들 ~에 다른 필드. 일반적으로, 언제 나는 일하고 있는 ~와 함께 이것, 나 가지다 사용된 ~에 그만큼 과거 ~에 대한 90 % ~처럼 ㅏ 자르다 끄다. 만약에 나 ~였다 단지 행위 이것 분석 에게 하다 그만큼 분석, 나 ~할 것 같다 오직 가져가다 이것 첫 번째 고유 기능 ~부터 그것 설명하다 그래서 많이, 그리고 달리다 ~와 함께 저것.
을 위한 데모 목적, 나는 가고 있다 에게 가져가다 그만큼 첫 번째 둘 단지 그래서 너 ~할 수 있다 보다 무엇 그만큼 모델 확장 외모 좋다 사용하여 둘 고유 기능. 에게 구하다 이것들, 나는 가고 있다 에게 가다 에게 이것 기능 요약 보고서 다시, 딸깍 하는 소리 ~에 그만큼 빨간색 삼각형 메뉴 그리고 선택하다 사용자 정의 기능 요약.
나 단지 말하는 저것 나는 오직 가고 있다 에게 구하다 둘 ~의 그들을, 그래서 나 원하다 에게 입력하다 둘 여기. 나는 가고 있다 에게 선택 취소 이것들 모두 다시 그리고 오직 구하다 그만큼 방식.나 ~할 수 있다 딸깍 하는 소리 좋아요 그리고 구하다 그리고 나 가지다 또 다른 새로운 데이터 테이블 지금. 그만큼 것들 저것 나 필요 ~이다 실제로 숨겨진. 우리 원하다 에게 바라보다 ~을 위한 이것들 힘 잔유물 모양 기능 어느 대표하다 우리의 고유 기능.
우리 ~할 수 있다 숨김 해제 저것들 그래서 저것 그들은 지금 포함됨 ~에 우리의 데이터 테이블. 우리 ~할 수 있다 가져가다 ㅏ 바라보다 ~에 이것들 공식 열. 단지 좋다 ~와 함께 우리의 평균 기능, 이것 ~이다 간단히 ㅏ 기능 ~의 거리. 을 위한 어느 값 ~의 거리, 이것들 방식 ~이다 가고 있다 에게 주다 너 무엇 그만큼 고유 기능 값 ~이다 ~에 저것 거리.
또한, 좋다 그만큼 기본 기능, 우리 ~할 수 있다 놓다 이것들 공식 기둥 ~ 안으로 어느 데이터 테이블 저것 또한 포함 ㅏ 거리 열. 그건 무엇 이었다 가고 있다 에게 하다 다시. 이었다 가고 있다 에게 놓다 이것들 공식 기둥 ~ 안으로 우리의 원래의 데이터 테이블.
이었다 가고 있다 에게 만들다 확신하는 둘 다 ~의 이것들 ~이다 강조 표시됨 그리고 오른쪽 딸깍 하는 소리 그리고 선택하다 복사 열 속성. 다시, 찾다 우리의 방법 뒤쪽에 에게 우리의 원래의 데이터 테이블. 나 원하다 에게 추가하다 둘 새로운 기둥 에게 나의 데이터 테이블. 나는 가고 있다 에게 가다 에게 전화, 새로운 열. 이었다 단지 가고 있다 에게 제목 그들을 E1 그리고 2 에게 대표하다 그만큼 고유 기능. 나 원하다 에게 추가하다 둘 기둥 그리고 나 원하다 에게 추가하다 그들을 ~처럼 ㅏ 그룹.아픈 딸깍 하는 소리 좋아요.
그 다음에 ~와 함께 이것들 둘 새로운 기둥 강조, 나는 가고 있다 에게 오른쪽 딸깍 하는 소리 그리고 선택하다 반죽 열 속성. 지금 우리 가지다 우리의 고유 기능 평가됨 ~을 위한 모든 거리.
단지 에게 주다 너 안 아이디어, 이것 ~이다 무엇 그들 바라보다 좋다 그리고 그것은 그만큼 같은 그래프. 그것은 거의 그만큼 같은 그래프 ~처럼 무엇 ~였다 ~에 그만큼 FDE 보고서.이었다 단지 취득 무엇 ~였다 그래픽적으로 거기 그리고 지금 우리 가지다 그만큼 숫자 ~을 위한 모든 것, ~을 위한 모든 값 여기.
지금 우리 원하다 에게 하다 그만큼 고유 기능 확장 그리고 확장하다 우리의 기능의 모델. 하지만 무엇 하다 저것 모델 실제로 바라보다 좋다 언제 너 가지다 둘 고유 기능? 나는 가고 있다 에게 깡충깡충 뛰다 뒤쪽에 ~ 위에 에게 나의 슬라이드 진짜 빠른 그리고 보여주다 너 무엇 그만큼 모델 확장 외모 좋다 언제 수도 비 같음 2.
나 가지다 이것 각기 다른 ~ 안으로 ㅏ 부분 ~을 위한 그만큼 부분, 그만큼 운영자, 그리고 그만큼 십자가 용어. 그 다음에 이내에 각 ~의 이것들 섹션, 우리 보다 저것 우리 가지다 ㅏ 용어 저것 포함하다 고유 기능 하나 그리고 ㅏ 용어 저것 포함하다 고유 기능 둘. 본질적으로, 이것 수단 저것 이었다 가고 있다 에게 가지다 둘 변화 구성 요소 ~을 위한 부분, 둘 변화 구성요소 ~을 위한 그만큼 운영자, 그리고 둘 변화 구성 요소 ~을 위한 그만큼 십자가 용어.
지금 나는 가고 있다 에게 가다 뒤쪽에 에게 나의 데이터 테이블. 나 원하다 에게 맞다 이것 모델 사용하여 맞다 모델. 나는 가고 있다 에게 가다 에게 그만큼 분석하다 메뉴 그리고 선택하다 맞다 모델. 나 원하다 에게 지정하다 나의 성격 ~처럼 그만큼 혼합된 모델. 지금 나는 가고 있다 에게 지정하다 그만큼 잔차 ~처럼 나의 와이. 그 다음에 나는 가고 있다 에게 이동하다 아래에 에게 그만큼 효과 부분.
~ 안에 그만큼 결정된 효과 탭, 나 ~하지 않다 가지다 어느 결정된 효과 그리고 나 또한 ~하지 않다 가지다 안 가로채기 왜냐하면 나 평균 용어 ~ 위에 원래. 지금 나는 가고 있다 에게 이동하다 에게 그만큼 무작위의 효과 탭. 여기 ~이다 어디 나는 가고 있다 에게 사용 그만큼 고유 기능 그리고 그만큼 부분 그리고 운영자 변수 그리고 둥지 그들을 ~에 안 적절한 방법 에게 정의하다 그만큼 모델 저것 나 단지 보여 주었다 너.
우리 ~할 수 있다 추가하다 둘 다 ~의 이것들 고유 기능 그리고 이었다 가고 있다 에게 선택하다 이것들 그리고 또한 선택하다 부분. 이었다 가고 있다 에게 둥지 부분 ~에 각 고유 기능. 그 다음에 이었다 가고 있다 에게 하다 그만큼 같은 물건 ~을 위한 운영자 그리고 그만큼 같은 물건 ~을 위한 그만큼 십자가 용어.그건 어떻게 이었다 가고 있다 에게 정의하다 우리의 모델.
그만큼 마지막 물건 나 원하다 에게 하다 ~에 이것 시작하다 창문 ~이다 선택 취소 그만큼 무제한 변화 구성요소 옵션. 언제 이것 ~이다 선택된, 그것 수단 저것 너 ~할 수 있다 가지다 부정적인 견적 또는 변화 구성 요소, 그리고 나 ~하지 않다 원하다 저것.
어느 부정적인 견적 ~이다 단지 가고 있다 에게 BE 세트 에게 영. 지금 나 ~할 수 있다 달리다 이것, 그리고 우리 가지다 우리의 보고서 여기. 이것 ~이다 그만큼 테이블 그건 가고 있다 에게 주다 우리를 우리의 견적 저것 우리 필요 에게 계산하다 그만큼 % 표준 R&R, 하지만 나는 가고 있다 에게 찌름 약 그만큼 보고서 ㅏ 작은 조금 첫 번째.
이것 실제 ~에 의해 예측됨 구성 외모 정말 기이한 ~에 첫 번째, 하지만 그것 만든다 감각 언제 너 생각하다 ~에 대한 그것. 부터 우리 ~하지 않다 가지다 어느 결정된 효과 또는 안 가로채기, 언제 우리 ~하지 않다 가져가다 그만큼 무작위의 효과 ~ 안으로 계정, 우리의 추정 ~을 위한 모든 것 ~이다 단지 영. 언제 우리 하다 가져가다 저것들 무작위의 효과 ~ 안으로 계정, 우리 보다 저것 그만큼 실제 ~에 의해 가정 어구 예측됨 구성 외모 ㅏ 많은 더 나은 그리고 저것 이것들 관찰 떨어지다 예쁜 잘 ~을 따라 이것 대각선.
우리 ~할 수 있다 또한 가져가다 ㅏ 바라보다 ~에 그만큼 가정 어구 잔여 플롯, 그리고 우리 ~할 수 있다 보다 저것 그들은 예쁜 작은 그리고 그들은 중심 약 영. 우리 하다 가지다 일부 편차 ~에서 이것 선 여기, 하지만 거기에 아무것도 아님 감독자 미친 ~에 대한 그만큼 잔차. 나 느끼다 좋아요 ~에 대한 사용하여 이것들 견적 에게 계산하다 그만큼 백분율 표준 R&R. 나 실제로 뽑아낸 이것 테이블 그리고 놓다 그것 뒤쪽에 ~ 안으로 나의 슬라이드. 나는 가고 있다 에게 가다 뒤쪽에 에게 나의 슬라이드 ~을 위한 그만큼 나머지 ~의 그만큼 프레젠테이션.
여기 저것 데이터 테이블, ~ 아니다 데이터 테이블, 그만큼 보고서 테이블 저것 ~였다 단지 거기. 처럼 너 ~할 수 있다 보다, 너 가지다 ㅏ 변화 요소, S2 차이, 구성 요소, 견적 ~을 위한 부분, 둘 ~을 위한 운영자, 그리고 둘 ~을 위한 그만큼 십자가 용어. ㅏ 에스 나 말하는 언제 나 ~였다 묘사하는 그만큼 모델, 우리 ~할 수 있다 합집합 이것들 함께 에게 계산하다 그만큼 기능의 변화 구성 요소.
이것들 특정한 숫자 그렇지 않다 ~처럼 중요한 ~에 이것 분석 ~처럼 무엇 너 얻다 언제 너 놓다 그들을 ~ 안으로 그만큼 공식 ~을 위한 그만큼 % 표준 R&R. 그래서 언제 나 하다 저것, 우리 얻다 ㅏ % 표준 R&R ~의 3.3030. 저것 ~이다 무엇 바렌 팀 정의하다 ~처럼 안 받아들일 수 있는 측정 체계. 만약에 이것 가졌다 계속 ~ 이다 나의 프로젝트, 나 ~일 것이다 가지다 다 쓴 뒤쪽에 에게 그만큼 고객 그리고 말했다 저것 그것 것 같다 좋다 당신의 측정 시스템은 정확한, 너 ~할 수 있다 가다 앞으로 그리고 진행하다 ~와 함께 당신의 설계 ~의 실험.
그건 원래 그것 ~을 위한 이것 분석 ~을 위한 이것 특정한 데이터. 단지 일부 생각 저것 나 가졌다. 이것 결과 ~였다 실제로 매우 비슷한 에게 그만큼 최악의 사례 대본 % 표준 R&R 저것 ~였다 제시 ~에 그만큼 2019 JSM 프레젠테이션. 그것 ~였다 더 높은 ~에 의해 단지 ㅏ 약간의 소수 장소. 그것은 BE 정말 흥미로운 에게 비교하다 이것들 행동 양식 그리고 다른 데이터 세트 에게 보다 만약에 그들 ~이다 언제나 비슷한 또는 만약에 이것 ~였다 단지 ㅏ 행복하다 우연의 일치.
나 ~하지 않다 가지다 많이 경험 ~에 모두 ~와 함께 측정 시스템, 그리고 그래서 나 ~하지 않다 가지다 어느 다른 데이터 에게 놀다 약 ~와 함께 또는 심지어 정말 알다 어떻게 에게 얻다 그것. 만약에 아무도 가지다 어느 데이터 저것 그들 생각하다 ~할 것 같다 적용하다 에게 이것 유형 ~의 프로젝트, 어느 기능의 데이터 저것 또한 그들 ~할 것 같다 원하다 에게 하다 안 MSA 에, ID BE 정말 관심 있는 ~에 듣기 ~에 대한 그것.
을 위한 일부 미래 일하다, 일부 생각 저것 나 가졌다 였다, 그만큼 첫 번째 하나 였다, ~해야 한다 나 추가하다 ㅏ 기능의 무작위의 효과 ~을 위한 그만큼 ID? 이것 ~이다 매우 천하게 완료 ~에 ㅏ 많은 ~의 기능의 혼합된 모델, ~에 최소 ~에 그만큼 필드 저것 나 일했다 안에. 이것 ~였다 ㅏ 큰 기부금 ~에 나의 논문 ~였다 그만큼 사용 ~의 이것 기능의 무작위의 효과 ~을 위한 ID.
일반적으로, 이것 캡처 그만큼 이내에 기능 상관관계 가로질러, ~에 이것 사례, 거리. 나 연주했다 약 ~와 함께 이것 무작위의 효과 ~에 이것 데이터, 그리고 모든 모델 나 사용된, 그만큼 숫자 ~의 고유 기능 나 사용된, 그것 하지 않았다 문제. 그만큼 변화 요소 관련된 ~와 함께 이것 무작위의 효과 언제나 왔다 밖으로 에게 BE 영, 그리고 그건 ~ 아니다 유용한.
나 생각하다 ~에 이것 사례, 한 번 너 가지고 갔다 ~ 안으로 계정 그만큼 변화 ~에서 그만큼 부분 그리고 그만큼 운영자, 거기 단지 아니었다 어느 변화 왼쪽 에게 계정 을 위한.나 ~하지 않다 알다 만약에 그건 진실 ~을 위한 모두 기능의 MSA 연구 또는 만약에 이것 ~였다 단지 진실 ~을 위한 이것 특정한 데이터. 만약에 나 ~였다 항상 할 수 있는 에게 얻다 나의 소유 ~에 일부 다른 데이터, 이것 ~이다 분명히 무엇 나 ~일 것이다 유지하다 ~에 정신 에게 보다 만약에 그것 ~할 수 있었다 BE 추가됨 에게 ㅏ 모델 ~에 어느 다른 데이터 세트 더 성공적으로.
나 또한 생각하다 그것 ~일 것이다 BE 시원한 만약에 우리 ~할 수 있었다 계산하다 ㅏ 신뢰 간격 ~을 위한 그만큼 % 표준 R&R. 그리고 마지막으로, 나 구함 에게 말하다 ~에 대한 그만큼 하나 물건 나 아니었다 감독자 행복하다 ~와 함께 ~에 이것 프로젝트, 어느 ~였다 그만큼 잔차. 무엇 ~였다 잘못된 ~와 함께 그들을?
이것들 ~이다 그래프 ~의 일부 다른 모델 그리고 그만큼 잔차 ~을 위한 각 하나. 나는 가고 있다 에게 가다 뒤쪽에 그리고 앞으로 ~ 사이 이것 미끄러지 다 그리고 그만큼 다음 하나. 그래서 예, 그만큼 잔차 ~이다 비교적 작은. 그들은 중심 약 영. 있다 아니요 미친 스파이크 또는 이상값, 그리고 그건 좋은. 그건 무엇 우리 원하다.
하지만, ~에 모두 그만큼 모델 나 맞다, 나 단지 아직 하지 않았다 사랑 어떻게 그들 보았다 가로질러 거리. 찾고 ~에 그만큼 잔차 이것 방법 ~이다 특히 중요한 언제 일하고 있는 ~와 함께 기능의 데이터. 이것 ~이다 왜냐하면 그것 ~할 수 있다 정말 보여주다 언제 당신은 ~ 아니다 캡처 모두 그만큼 기능의 부속 ~의 그만큼 데이터.
ㅏ 많은 ~의 타임스 ~에 기능의 데이터, 너 보다 이것 부채질 효과 어디 그만큼 잔차 ~이다 정말 좋은 ~에 그만큼 시작, 그리고 그 다음에 ~처럼 너 얻다 ...쪽으로 그만큼 끝 ~의 당신의 도메인, 그들 팬 밖으로 ㅏ 작은 조금. 이것 데이터 실제로 가졌다 거의 그만큼 반대 문제. 우리 ~할 수 있다 보다 저것 그만큼 잔차 ~이다 ㅏ 작은 조금 더 넓게 ~에 그만큼 시작 ~의 그만큼 도메인 그리고 얻다 더 가까이 에게 영 ~처럼 거리 얻다 더 큰.
있다 또한 분명히 일부 유형 ~의 주기적 무늬 ~에 이것들 잔차. 나 ~하지 않다 생각하다 그것은 그만큼 끝 ~의 그만큼 세계. 나 생각하다 그들은 감독자 중심 약 영, 하지만 너 ~할 수 있다 보다 ~에 이것들 그래프 저것 거기에 분명히 일부 위로 그리고 아래에 패턴. 본질적으로 무엇 저것 수단 ~이다 저것 나는 없어진 무엇. 나는 ~ 아니다 캡처 그만큼 가득한 기능의 자연 ~의 그만큼 데이터, 그리고 나 ~하지 않다 정말 알다 왜 아직.
ID 정말 좋다 에게 수치 저것 밖으로 그리고 맞다 안 심지어 더 나은 모델, ~이든 그건 가능한 ~와 함께 이것 데이터 또는 다른 데이터 ~에 그만큼 미래. 나는 ~ 아니다 확신하는, 하지만 그것은 분명히 무엇 나 원하다 에게 경비 ㅏ 작은 더 시간 에, 그리고 ID BE 열려 있는 에게 어느 논의 누구나 ~일 것이다 좋다 에게 가지다 ~에 대한 그것.
그건 그것 ~을 위한 나. 감사해요 ~을 위한 보고 있다. 만약에 너 가지다 어느 질문, 제안, 질문 또는 피드백, 느끼다 무료 에게 이메일 나. 감사하다 너.
