こんにちは、私の名前はドンリフケ、そして私は一緒ですサンディア全国研究室、病気なれプレゼンテーションするの上信頼性プラットホームでJMP 。 の例私はなるだろうを使用してもっているにするとジャンピングの中へ退職。 座る戻るそして楽しむ。 そしてしましょう見るどここれリード私たち。
あ少し少しについてサンディア。 私たちはは、連邦的に資金提供された研究政府所有されている、請負業者操作された施設。 私やったされたでサンディア以来について2005年、だいたい。 病気教えてあなたある少し少しについて何私たちはサンディアでやる。 私たちは仕事主にの上核抑止力。 六選考科目プログラムそれだった働くの上右今、私しません行くの中への詳細のこれら、しかし全てのこれらプログラムそれあなた見るの上私の画面はプログラムそれ私働いたの上そして持っている実は適用済みJMPから全てのこれらとして良い。 の理由私はプレゼンテーションするデータの上退職はなぜならある多くののものそれ私するはただあまりにもセンシティブそして私できない現在それでこれ特定の環境。 それで、だった行くに使用いくつかの楽しいデータそれみんなできる関係するに。 当然、これはある録音、それであなた所有あなたの質問にの終わり。
しかしこれはの同じプレゼンテーション病気なれ与えるライブでの会議。Lら話すについて退職。 なぜはそれは何かそれはそれであるしかしもっているそれで多くの不確実性でそれそれ作るそれある少し少し難しいにプラン? 私はないもちろん私するだろう欲しいになれそれなしそれ不確実性。 私好むある少し不確実性でそれ。 それする作る計画のために退職ある少し少し難しい。 しかし私推測の上の明るい側、もし私だったある猫、それするだろうなれ平もっと複雑。
によるの方法、それのガトーここはある修理可能システム、そしてそれはある全体新しいトピックで一般的な。 だったただ行くになれやってるシステムそれはない修理可能、のように猫。 何私たちはできるするは私たちはできる使用の信頼性そしてサバイバル道具JMPで。いくつかのののスクリーンショットそれあなた見る多分からのものですの年上のバージョンのJMP。 これだった作成した新型コロナウイルス以前。 今それ私たちははの上新しいバージョンのそこのJMPかもしれないなれいくつかのわずかな違いで何あなた見るそして何私は読むからのスクリーンショット、しかしすべきなれかなり似ているともかく。
しかしだった行くに使っているの信頼性そしてサバイバルそしての人生分布そしてフィット人生XによってでJMPにするいくつかの分析のいくつかのデータ。私はそうではありませんもちろんについてデータがどこにあるのかは到来から。 でサンディア、私たちは持っているある研究室ニュースそれ来る外、毎カップルの週そしてでそれ研究室ニュース彼らはのようにに役職退職者死亡者（数）のの人々それ私たちは働いたとのためにある長さ時間、ただにさせて私たち知るそれ彼らは移動しましたの上そして消えたにある大きい研究開発施設での空。
それで、私考え私できた使用それデータにヘルプ自分プランのために私の退職。 私掴んだいくつかののそれデータそして私取ったデータから四違う期間、研究室のニュースアーカイブ。 私引っ張られたいくつかのデータから2001年、 2007年、 2013年そして2018年。 の番号のデータポイントそれ私掴んだからそれぞれのそれらのはここ。 良い見てでいくつかののこれらデータそして見るどうやってものは変化を通して時間として良い。 しかしともかく、の番号のデータポイントはかわいい重要な。
これ少しクリップ、これ少し写真の上の右はある少しトリビアそこには。 もしあなた見て本当に近いでのバイオリニストの上の左、いくつかののあなたかもしれない認識する彼またはしましょう離れるそれ上にあなたに形外。 多分病気歌うそれ。 その実は私の相棒、クレア。 彼女はある薬剤師。 しかしまたある美しいオペラ歌手。
T彼ニースものについてを使用しての退職者死亡データのために自分はそれそれ人口はあるより良い表現の私のライフスタイル。彼らは傾向があるに取る少ないリスク、鉛少しもっと保守的ライフスタイルそしてある似ている所得そして教育レベル、のコース、どこの最高そしての最も明るいに残っていますのおそらくでの底のそれリスト、しかしで少しでも私はでそれグループ。 そのの名誉になれ働くとの皆さんでサンディア。 別のニースものについてを使用して退職者の死亡データは、それのみ含まれていますそれらの誰が実は作ったそれに退職。 私しないでください本当にお手入れについてのデータのためにない作るそれを退職。 そして私謝るに私の子供たち。 私はでアルバカーキ、新しいメキシコ右今。
のためにそれらののあなた誰が愛速報悪いそして知るそれ速報悪いだった主に撮影されたここでアルバカーキ、そしてそれで私はある大きいファンのの見せる、それで私は得たに置くある少し少しの楽しいものでのプレゼンテーション。 だからこそ私は投げたある少し少しのアルバカーキ参照でそこにはのためにそれらののあなた誰がはブレイキングバッドファンとして良い。 そしていくつかのより良い電話サウルものに。
しましょう行く右の中へJMPそして始めるやってるいくつかののの分析。 私は行くに救済そのそして私は行くに開ける上私のデータファイル。 させて自分見るいくつかの画面その周りここ。
それは取る2番に負荷の上あなたの画面。 あなたすべきなれ見る私のデータファイル。 何あなた見るはの列の年での研究室ニュース。 それはの新聞それ私得たのデータから。 のバイ毎週日付そして私壊れたそれ下に年。 そしてこれら他の列病気話すについてである少し少し。 右今、しましょうただ見てでの年そしての年。 しましょうただ見てでの分布ののデータそして見る何それ言う。
もし私たちは分析するの分布の年、私はただ行くに分析する分布の年で一般的な。 もし私たちは見てでそれ、これは何の分布見た目のように。 あなたできる見るある選別のある歪んだ左分布そして私たちはできる本当に見るある少しもっと詳細の上これもし私たちは行くの中へいくつかののの画面オプションでJMP。これデータ実は最高合うワイブル分布、ある二パラメータワイブル分布、どれの病気見せるの上いくつかののの未来画面。 しかし何私たちは欲しいにするは取るこれデータそして使用の人生分布に見てでそれ。
私は行くに引っ張る以上私のパワーポイントここそして見せるあなたそれ私セットこれら分布での興味の時間それよりもよりもただ実はやってるそれ。 Lオッキングでの分布のの四年、の四カテゴリの年、どれのは、 2001年、 2007年そして2013年、 2018年、全てのこれらフィットあるワイブル分布かなり良い。 私欲しかったにチェック私の予測いつ私始める分析するのデータで人生分布。
それからそれであれば彼らにあるワイブル分布。 させて自分開ける上... させて自分与えるあなたある少し少しの背景の上のワイブル分布、それ意思ヘルプあなた理解するいくつかのののデータ私がそうだということ行くに見せる。 これは実はあるワイブル分布... ワイブル分布生成されたを使用してJMPの数式、実は。 私は取られた分布と違う健康予定そして違うDOE に支払うただに見せるあなた何のアルファベータするとのワイブル分布。 させて自分走る私の脚本の上これそして見せるあなた何これら見てのように。
基本的に、私はただやってるあるフィット人生によるバツJMPで、そして私保存の脚本にのデータテーブル。 これは主にただに見せるあなた何起こるとワイブル分布いつあなた振り向くの上ある地元データフィルターここそして見せるあなた何のパラメーターすると違うアルファそして違うベータ版。 もしあなた持っているワイブル分布どこ... 私は行くに選ぶの三つそれ持っているあるベータの1つ。 のベータワイブル分布、本質的に決定するこれはの広めるのの分布あなた考えるので条項の標準偏差。
いつあなたプロットのデータの上あるワイブル曲線、あなた意思見るそれ彼らは全ては平行行そして彼らは基本的にただスクーティング横切ってのバツ軸ここ。 のベータはのスロープのこれライン、どれのはの広めるののデータ。 もし私見てで三つ曲線それ持っているの同じアルファしかし違うベータ版、あなたはそうします知らせそれ彼らは全て中心にあるでについての同じポイント。 何のベータはやってるは変化の広める。 アルファは変化の位置のこれ。
彼らは全て横切ってこれポイント、どれのは実はで0.632 。 病気話すについてそれここである少し少し。 しかしけれどの特性一生はのアルファ、そしてそれはのポイントどこあなたのライン十字架63.2% 、どれの来る外になれ1つマイナス1つ以上80もしあなた欲しいに得るの中への証拠のそれ。 のベータはの広めるののデータ、のアルファはの位置ののデータ。 規模そして場所、それは時々何彼らは電話それ。 ただある少し背景の上それ。 病気スイングこれパワーポイント戻る以上ここそして見せるあなたそして要約します滑り台何私平均。
これらプロット持っているの同じアルファ。 彼らは全て中心にあるでの同じ場所。 の三つそれ持っているの小さい矩形その周り彼らはの同じベータ。 それで、彼らは持っているの同じ広める、しかし彼らは位置した違うなぜなら彼らは持っている違うアルファ。 ただある少し簡単なチュートリアルの上何のベータ分布パラメーターするにの曲線。
しましょうただ見てで全てのデータの上ある近い上。 例、ありそう曲線データ、そしてしましょうただ見てでの年パラメーター。 もし私たちは分析するの信頼性、サバイバルそしてただ見てでの人生分布の年... 何私たちは見るは線形天秤の上のバツそしてY 、しかし私たちはできる実は決定するどれの分布システム合うここ。 そして何私たちは探す、のコース、はそれのワイブル合う最高。 これは何のワイブル分布見た目のように、の上全てのそれデータ詰め込まれた一緒に。 使用するの分布プロファイラー、私できる実は手動でスクートこれ以上そして言う、私欲しいになれ90%もちろん私しないでください走る外のお金。
私より良いプランの上ある退職年のだいたい92またはそれで。 について92になれ90%もちろん私しないでください走る外のお金毎時間。それだった本当にの集中のこれ日で試していますにヘルプ自分プラン私の退職年齢。 あなた知る、彼らはいつも教えてあなたどうやって長さあなた欲しいにプランあなたの退職のために。 のコース、私たちはしないでください知る。 いつもの私たちはただ取るある野生推測、しかしこれはある少し少しのデータ駆動される決断作る行くの上ここ。
何もし私たちは見てでこれらを通しての四違う年、私たちはできる使用の同じプラットホーム、の信頼性サバイバルまたはフィット人生によるバツ。 私たちはできる見てでの年対の実際の年ここ。 しましょう見るどうやっての年見て違う。 させて自分振り向くの上の密度曲線ここそれであなたできる見るどこそれらの秋。 これをワイブルにしたい分布。 私たちはできるまた振り向くの上分位数行に見るどうやってもの変化を通して時間。 これはの10、 15 、 98%分位線。
それ見た目のように多分多分から2001年に2007年もの持っている変化ある多く、しかしについて2013年、多分の人々は生活ある少し少しより長いですベースのの上の2013年そして2018年データ。 私たちは行く下ここそして見てでの詳細のこれX によるフィット ライフ。 あなたできる見るのプロットすべて別々にここ。 これら少しプロファイラーは楽しいに混乱とここ。 あなたできる見るの年、の確率の失敗。 見た目のように私は得たの長さ走るそしての確率の失敗は... 病気ただ置くある90ここ。
しかし私たちはできる見るそれそれ見た目のように私たちはは取得ある少し少しより健康的ななぜならこれ確率は行く下を通して時間、で少しでものために90年古い。 あるよある多くのものでここそれあなたできるいじるその周りと。 私しないでください持っているの時間に見せるあなた全てのそれ、しかし私が何を欲しいに得る下にここは... これ位置規模。 これ少しテストここは伝える自分、は私の場所違う、仮定して私たちはしないでください持っているの同じデータ、の同じ失敗機構、どれので理論私たちはする、右?
私たちは全て持っているの同じ失敗、しかしの物理のの人間のように失敗すべきなれ絶え間ない。 そしてそれで私たちのデータすべきではありません変化多くの。 しかし仮定して私たちは持っているの節約ベータ版そしてのアルファ変化、で他の言葉、はの位置のこれら変化? そしてのデータ言う、うん、それだった拒否するのヌル仮説それのデータはないスクーティング横切ってこれバツ軸を通しての年。 あるよある変化。 今探しているで場所そして規模、それ見た目のようにそれは限界的な。
私は話すつもりですもっと、いつ我々が得る下にのワイブルここ、の実際のワイブルデータ。 のワイブル探しているでありますかある違いでのベータ、での坂道またはでの広めるののデータ年に年。 その右の上の角のいる拒否するのヌル仮説それ彼らは位置した、それ彼らは実はの同じの上の坂道。 もしあなた欲しいに見てで違う分布を通しての年、あなたできる実はするある統計的テストに見るもしものは変化を通して時間、の分布のあなたの信頼性のあるデータ。
右。 それで、何午前私忘れる? させて自分滑り台戻る以上ここにのパワーポイント。 何私はないやってる、私はない検討中検閲されたデータ。 私しないでください持っているのデータのためにみんなだれのまだ生きている。 の退職者はまだ生きている、しかし私ただしないでください持っているアクセスにそれ。 それで、私考え、良い、何ですかそれ行くにするに私の分析? 良い、私できる遊ぶその周りとのデータ私持っているそして行く戻るで時間。 のために例、私できる行く戻るに2007年そして私できる扱うの2013年そして2018年データとして検閲されたデータなぜなら私知るそれそれらの退職者はまだ生きている。 ただに見るどうやってそれ影響を与える私の分析、の事実それ私はない含む検閲されたデータ。 私したするそれ。 私行った戻るそしてめちゃくちゃなその周りとそれ。 病気見せるあなたある少し少しのそれ、しかし私しませんでした本当に探す外多くの。 として私たちの素晴らしい友人ジョージ箱それモデルその周りの実用的質問、どうやって間違っているする彼らは持っているになれにないなれ役に立つ?
そして私本当にしませんでした探す何でも役に立つでやってるそれ。 しかし私意思見せるあなたで少しでも何私した。 に納得させる自分自身それない持っているそれのデータのためにの退職者まだ生きている、はないある問題。 もし私たちは見てでの... させて自分表にする私のデータ本物素早い。 もし私見てでの年、の年ののデータ対かどうかまたはない私一時停止中のデータ、何私したは私取ったの2018年データそして一時停止中それそして働いた私の方法戻るに2013年。
私たちはしたの分析の上2013年を使用しての三つ年のデータそしてそれからを使用しての2018年データとして一時停止中データ。 のコース、私持っていたに取るのデータから2018年そして私持っていたに引き算五からそれなぜならそれするだろうなれの年で2013年。私n注文に含むそれ一時停止中データ、私持っていたに調整する彼らの年それに応じてとして良い。 しかし私またしたそれのために2007年。 させて自分見せるあなたで表形式フォーマット、私作成したあるカラム呼ばれたつるす2007年どこ私を取ったデータから2018年そして2013年そしてまた一時停止中それ。
私取った外私のデータの知られている死亡者（数）そして半分私のデータとして一時停止中データ、人々誰がはまだ生きている。 あなたできる見るそれ... させて自分見せるあなた何それしたにのデータ。 のためにの年を取る2013年データまだ生きている、あなたできる見るそれその基本的にの2018年データマイナスの五年。 もし私見てでの実際の年ここ。 もし私たちは見てでの平均年、基本的にこれはの平均年のためにの2018年データ。 による一時停止中、私基本的にただ減算されたオフの五年ここ。 そして治療された出て一時停止中データ。
そしての同じ行きますのためにの2007年データ。 Tここその代わり、私信じる、私は単にただ減算されたオフ九年、そして五年のためにの18に2013年データ。 いつ私書きましたの分析のそれらの、私はただ行くに見せるあなたの上のパワーポイント滑り台何それ見た目のようになぜならそれ作品外便利のために自分にジャンプ戻るそして前方へ間これら二に見せるあなたの違い。 何私見つかっただったそれこれだった私のオリジナルデータそしてそれからこれはのデータ治療する2018年データ一時停止中そしてやってるの分析の2013年データ。
あなたできる見るそれのエリアの興味どこ私は本当に心配しているについてはどこ私は交差点それ多分90%確率。 それしませんでした変化多くので全て。 そしてそれからこれは投げの2018年そして2013年データ資産その間の分析ベースのの上2007年データそしての2001年データ。 あなたできる見るそれそれ本当にしません変化の曲線多くのでのエリアそれ私お手入れについて。 それ与えた自分の快適それ私本当に午前ないない多くのによるない検閲外のデータ。
私平均によるない持っているこれ検閲されたデータ。 どうやってした私計算する私の90%自信間隔? 私は行くにただ見せるあなたでパワーポイントどうやって私したこれただでの興味の時間。 私できる使用の分位数プロファイラーそして見てでの5% 95%確率そして計算する私の90%自信間隔。 通常、何あなたはそうします見るのためにデータそしてでこれ場合、その66年古い、 96年古い。 しかし本当に何私お手入れについてはのアッパー限界。 私のみお手入れについて私の90%確率。 そしてでこれ場合それだった年94 。
ベースの上これ分析、私今知るそれ私欲しいになれ90%もちろん私しないでください走る外のお金。 私すべきプランにライブになれ94 。 これはベースのの上私の歴史的なデータ。 定量化するそれ不確実性、これは基本的に...あ少し少しユーモアトーンで。
の次段階でこれだったに試すそして形外... 私は行くに投げるである少し少しのボーナス材料ここ超えてのライフフィットの状況。 ここ私たちは持っているこれ道具呼ばれたの年金道具。 私たちはできた実は置くでの年だった行くに退職し、そして私たちはできたまた仮定するある給料増加そしてある非ベース、どれのは、本質的に、何あなたするだろう電話あるボーナスでプライベート業界。
私たちはできた置くそれらのの中へこれ道具そしてそれするだろう唾を吐きます外私たちの年金、私たちの推定毎月年金。 私考え、良い、それしませんヘルプ自分多くの。 何私欲しいにするは、私欲しいに逆行する-エンジニアそれ道具それでそれ私持っているのプロファイラーにいじると。 私行ったの中へのJMPそして私作成したある応答表面モデル、そして私基本的に入力三つ違う年齢で退職、 62 、 65そして68 。
私した三つ違う給料増加するそして私試してみた三つ違うベースの賞を受賞として良い。 させて自分引くデータ以上ここ。 これは何のデータ見たのようにいつ私走ったの実験。 私はただ行くに見せるあなたののスクリーンショットからJMPそれよりもよりもするの実際のJMP分析なぜなら私はのように20分すでにそして私はそうしたいです作るもちろん私持っている十分時間にカバー全てのこれ。
いつ私作成したこれ実験、あなたはそうします知らせそれの走るは並べ替えられた。 それはわかったなぜなら私はやってるあるコンピューターシミュレーションそれで、私しないでください持っているに心配について潜んでいる変数のようにの温度での部屋、の湿度そしての演算子。 私は行くに得るの同じ答え関係なくのの注文それ私走ったこれ。 それで、そのより簡単にのために自分にするの道具に走る彼らで注文。 しかしいつあなたするそれデザインの実験、あなた欲しいにランダム化するあなたの走る。 するない走る彼らで注文外の利便性。 もしあなたする、あなた感じる、わかった、あなたの株のセット意思教えてあなたそれあなたできる使用のどうやってにセット簡単、方法変化との変化、特徴でJMPに作るもちろんあなたするそれきちんとによるを使用していくつかのブロッキング。
私の入力だった全て直交。 私覆われた全て組み合わせのの...私の年で退職、の三つ違う年齢そしての三つ違う月ベースの賞を受賞そしての三つ違う給料増加パーセンテージ。 これはの見てでの分析あなたできるするいつあなたは設定上あなたの実験JMPで。 あなたできる作るもちろんそれあなたの主要効果はのみ相関のあるに彼ら自身。 そしてそれあるよ最小限の相関に他の変数、で二要素交流はまたある二乗学期以来私したある応答表面モデル。
しかしのネット結果だったあるニース予測プロフィールそして私は行くに行く先にそしてただ走るこれそして見せるあなた。 予測プロファイラー。 いつ私セット上の実験、私教えてJMP。 いつあなたセット上の実験JMPで、そのニースなぜならそれ与えるあなたこれらスクリプトすでにであなたのデータテーブル。 私はただランニングのモデルデータテーブル。 そしてJMP言う、おお、私知る何あなた欲しいモデル化する、なぜなら私だったここいつあなたセット上の実験。 そしてそれ与える自分私のYそしてそれ与える自分私の× 。
それ走る私のA分析のために自分。 私できる今使用のプロファイラーJMP、それよりも持っているに置くでの年、給料増加、そして非基地賞の中へそれ道具そして取得1つ番号外。 今私持っているのプロファイラー私は逆転します設計された彼らの道具本質的に。 私できる見る何私の毎月利点は行くになれ対ある給料増加、非ベース、どこあなた見るそれ非ベース賞しません本当に持っている多くの効果。給料増加、ない多くの効果。 そしてのコース、年として私たちはするだろう期待する、持っているのほとんど効果。
何する私するとこれ情報? 良い、何私本当にお手入れについては私の一生利点。 そして私はまた私は心配しているについてインフレーション。 それで、私追加したいくつかの数式にこれ。 私追加したある一生利点、どれのはただ私の毎月利点回どうやって長さ私は行くにライブ。 もしあなた欲しいに見てでの式、あなたできる見るその基本的に私の毎月利点回どうやって長さ私は行くにライブ。 そしてそれは私の一生利点。
それは何私本当にお手入れについて、はどうやって多くのお金私ですか手に入れるつもりですで私の一生。 私知るもし私引退する以前、私は行くに得る少ないお金。 それはあるいいえ頭がいい。 しかし私欲しいに知る、はそこにはあるポイントの減少する戻り値。 W鶏私見たでの年で退職、私の一生利点のために80 、 84そして98作成した三つ別列のためにそれらのデータ意思なれのカラム。これらすべてデータは私なれ提供されたにあなたとして良い、もしあなた欲しいにいじるとそれ。
しかし何あなたできる見るはある一生利点のためにエージング。 それは実はあるポイントの減少する戻り値。 どこ私かもしれないとして良いただ引退するで65なぜなら私は行くに得る少ないお金、しかし私は行くに得るそれのためにあるより長いです期間の時間。 今、としてそれ始まりますに増加、もし私の一生で年84 、判明した私の一生利点するだろう持っているされたある少し少しより良いぶら下がっているの上そこには。 そしてとして私得る年上の、のコース、私はより良いオフ待っているとして長さとして私できるに引退する。
しかし私本当にしないでください知る。 私しないでください知る何それ番号は。 私の最高推測は84 。 それだったの50番目パーセンタイル私の〜の上にフィット。 もし私欲しいになれ本当に保守的、私は探しているで90 。 しかし私また欲しかったに見てでどうやってインフレーション問題。 私見たでの現在価値、私置くある式でJMP 。 あるよ実はある式のために現在価値。 させて自分説明する[聞き取れない 00:26:05]私はするつもりだ見せるそれはあなたに本物素早い。
でJMPあなたできる実は使用ある式似ているに何エクセルもっているそして計算するこのプレゼント価値。 そしてそれ調整するのためにインフレーション。 これは何あなたのお金の価値今、相対的に何あなたは予測する、の未来インフレーションレートは行くになれ年間インフレーションレート。 で0%これ現在価値はただあなたの一生。 の番号の支払いあなたは行くに持っているを通してあなたの一生回の支払い額本質的に、しかしあなた得る罰せられたとしてインフレーション行きます上、それになる少ないそして少ない。 もし私見てただでのインフレーション現在価値データ...もし私ただモデルそれらの、何私気づいただった...これらを作ります少しより大きいそれであなたできる見る彼ら。
私気づいたそれいつ私の給料増加はより小さい、より低い... これはある二要素交流。 あなたできる見るの坂道変化。 それだったいくつかの小さい給料増加する、どれのはおそらくない非現実的での到来未来。 そこにははあるポイントの減少する戻るいつ私たちは罰するのためにインフレーション。 でより低いインフレーション、そこにははないそれ大きいのある利点に待ってに引退する。 一度私打つについて65またはそれで、その起動に平らにする外。 本当にの違いそうではありませんそれ大きい。
もし私たちは見てでの予測された価値、これらはない私の実際の数字。 これらだったベースのの上検閲のデータを使用してあるピッチファクターの4,000ドルある月、どれのはの典型的な退職者所得。 私気づいたそれとして私重さを量る、それ平らにする外それでそれしません本当に支払うに待ってに引退する。 私はを使用してこれ情報にヘルプ自分決めるいつ私本当に欲しいに引退する。 右今、病気なれ62で5月、それで私は起動にアプローチの能力にするこれ。
おそらく行くに待ってまで64 、 65- Hはにどこの違いで私の現在価値はないそれ大きい。 それはある少し素早いボーナスの上どうやって私使用のデザイナー実験特徴JMPでに逆行する-エンジニアこれ。 でまとめ、私見たでの退職者死データそして私セットの人生分布そしてフィットXによるライフ、私見たで四違う時間期間そして気づいた多分私たちはした得るある少し少しより健康的なそしてより健康的なで2013年、しかしによる2018年それ持っている平らになった外。 私する持っているいくつかの2021年データそれ私しないでください持っているでこれプレゼンテーション、しかし次年での会議でスペインで行進、それその実はかわいいフラットから2013年に20 18に2021年。 だった本当にない取得より健康的な、生活より長いです。 それは行くにヘルプ自分と私の決断。 私取ったあるカスタム設計実験ボーナスとして材料ここ、そして私逆行する-設計されたこれウェブベースのアプレットそれ私たちは持っているそして使用済みのプロファイラーに交換するそれ1つデータポイントである時間。 あ本当にいいねもの、あなたできるするJMPで。 私するだろう取る質問ここもしだった生きている。
そしてとそれ、私欲しいに言う1つ最後もの。 私本当に欲しいに捧げるこれプレゼンテーションに私の兄弟、誰が私失ったあるカップルの年前に脳癌、誰がだったのみ15月若いよりも自分。 彼だったある仲間サンディそしてまたある仲間JMPユーザー。 いくつかののあなた5月持っている会った彼でのJMP会議そしてだから私は捧げるこれに彼。 感謝あなたとても多くの。
