안녕하세요 , 나의 이름 ~이다 두목 라이프케 , 그리고 나는 함께 산디아 국가의 실험실 , 아픈 BE 발표 ~에 신뢰할 수 있음 플랫폼 ~에 JMP . 그만큼 예 난 될거야 사용하여 가지다 에게 하다 ~와 함께 점프 ~ 안으로 퇴직 . 앉다 뒤쪽에 그리고 즐기다 . 그리고 하자 보다 어디 이것 리드 우리를 .
ㅏ 작은 조금 ~에 대한 산디아. 우리 ~이다 , 연방적으로 자금을 지원받은 연구 정부 소유, 계약자 움직이는 시설 . 나 했어 계속 ~ 이다 ~에 산디아 ~부터 ~에 대한 2005년 , 대충. 아픈 말하다 너 ㅏ 작은 조금 ~에 대한 무엇 우리 샌디아에서 하세요. 우리 일하다 주로 ~에 핵무기 제지 . 육 주요한 프로그램들 저것 이었다 일하고 있는 ~에 오른쪽 지금, 나 습관 가다 ~ 안으로 그만큼 세부 ~의 이것들 , 하지만 모두 ~의 이것들 프로그램들 저것 너 보다 ~에 나의 화면 ~이다 프로그램들 저것 나 일했다 ~에 그리고 가지다 실제로 적용된 JMP 모두 ~의 이것들 ~처럼 잘 . 그만큼 이유 나는 발표 데이터 ~에 퇴직 ~이다 왜냐하면 ㅏ 많은 ~의 그만큼 물건 저것 나 하다 ~이다 단지 ~도 예민한 그리고 나 캔트 현재의 그것 ~에 이것 특정한 환경 . 그래서, 이었다 가고 있다 에게 사용 일부 재미있는 데이터 저것 여러분 ~할 수 있다 말하다 에게 . 당연히 , 이것 ~이다 ㅏ 녹음 , 그래서 너 잡고 있다 당신의 질문 에게 그만큼 끝 .
하지만 이것 ~이다 그만큼 같은 프레젠테이션 아픈 BE 기부 살다 ~에 그만큼 회의 .엘 et's 말하다 ~에 대한 퇴직 . 왜 ~이다 뭔가 저것 ~이다 그래서 확실한 하지만 가지다 그래서 많이 불확실성 ~에 그것 저것 만든다 그것 ㅏ 작은 조금 딱딱한 에게 계획 ? 나는 ~ 아니다 확신하는 나 ~일 것이다 원하다 에게 BE 없이 저것 불확실성 . 나 선호하다 ㅏ 작은 불확실성 ~에 저것 . 그것 하다 만들다 계획 ~을 위한 퇴직 ㅏ 작은 조금 어려운 . 하지만 나 추측하다 ~에 그만큼 밝은 옆 , 만약에 나 ~이었다 ㅏ 고양이 , 그것 ~일 것이다 BE 심지어 더 복잡한.
에 의해 그만큼 방법 , 저것 그만큼 가토 여기 ~이다 ㅏ 수리 가능 체계 , 그리고 그건 ㅏ 전체 새로운 주제 ~에 일반적인 . 이었다 단지 가고 있다 에게 BE 행위 시스템 저것 ~이다 ~ 아니다 수리 가능 , 좋다 고양이 . 무엇 우리 ~할 수 있다 하다 ~이다 우리 ~할 수 있다 사용 그만큼 신뢰할 수 있음 그리고 활착 도구 JMP에서.일부 ~의 그만큼 스크린샷 저것 너 보다 아마도 출신 안 나이가 많은 버전 ~의 JMP. 이것 ~였다 만들어진 코로나 이전 . 지금 저것 우리 ~이다 ~에 최신 버전 ~의 거기 JMP ~할 것 같다 BE 일부 근소한 차이점 ~에 무엇 너 보다 그리고 무엇 나는 읽다 ~에서 그만큼 스크린샷 , 하지만 ~해야 한다 BE 꽤 비슷한 그래도 .
하지만 이었다 가고 있다 에게 사용 중 그만큼 신뢰할 수 있음 그리고 활착 그리고 그만큼 삶 분포 그리고 맞다 삶 X로 ~에 JMP 에게 하다 일부 분석 ~의 일부 데이터.난 아니다 확신하는 ~에 대한 데이터가 있는 곳 ~이다 오는 ~에서 . ~에 산디아 , 우리 가지다 ㅏ 랩 소식 저것 온다 밖으로, 모든 커플 ~의 주 그리고 ~에 저것 랩 소식 그들 좋다 에게 우편 퇴직자 사망자 ~의 그만큼 사람들 저것 우리 일했다 ~와 함께 ~을 위한 ㅏ 긴 시간, 단지 에게 허락하다 우리를 알다 저것 그들은 움직이는 ~에 그리고 다 쓴 에게 ㅏ 큰 연구개발 시설 ~에 그만큼 하늘 .
그래서, 나 생각 나 ~할 수 있었다 사용 저것 데이터 에게 돕다 나 계획 ~을 위한 나의 퇴직 . 나 붙잡다 일부 ~의 저것 데이터 그리고 나 가지고 갔다 데이터 ~에서 네 다른 미문 , 연구실 소식 아카이브 . 나 뽑아낸 일부 데이터 ~에서 2001년 , 2007년 , 2013년 그리고 2018 . 그만큼 숫자 ~의 데이터 포인트들 저것 나 붙잡다 ~에서 각 ~의 저것들 ~이다 여기 . 잘 바라보다 ~에 일부 ~의 이것들 데이터 그리고 보다 어떻게 것들 ~이다 바꾸다 ~을 통해 시간 ~처럼 잘 . 하지만 그래도 , 그만큼 숫자 ~의 데이터 포인트들 ~이다 예쁜 중요한 .
이것 작은 클립 , 이것 작은 그림 ~에 그만큼 오른쪽 ~이다 ㅏ 작은 하찮은 일 거기 . 만약에 너 바라보다 정말 밀접하게 ~에 그만큼 바이올린 연주자 ~에 그만큼 왼쪽 , 일부 ~의 너 ~할 것 같다 인정하다 그를 또는 하자 떠나다 저것 위로 에게 너 에게 수치 밖으로 . 아마도 아픈 노래하다 그것 . 그것은 실제로 나의 파트너 , 클레어 . 그녀는 ㅏ 제약사 . 하지만 또한 ㅏ 아름다운 오페라 가수 .
티 그 멋진 물건 ~에 대한 사용하여 그만큼 퇴직자 사망 데이터 ~을 위한 나 ~이다 저것 저것 인구 ~이다 ㅏ 더 나은 대표 ~의 나의 생활 양식 .그들 추세 에게 가져가다 더 적은 위험 , 선두 작은 더 보수적인 생활 양식 그리고 ㅏ 비슷한 소득 그리고 교육 수준 , ~의 강의 , 어디 그만큼 최상의 그리고 그만큼 가장 밝은 에 남아있습니다 그만큼 아마 ~에 그만큼 맨 아래 ~의 저것 목록 , 하지만 ~에 최소 나는 ~에 저것 그룹 . 그것은 안 명예 에게 BE 일하고 있는 ~와 함께 그만큼 여러분 ~에 산디아 . 또 다른 멋진 물건 ~에 대한 사용하여 퇴직자 사망 데이터 이다, 그것 오직 포함 저것들 WHO 실제로 만들어진 그것 에게 퇴직 . 나 ~하지 않다 정말 케어 ~에 대한 그만큼 데이터 ~을 위한 ~ 아니다 만들기 그것을 퇴직 . 그리고 나 사과하다 에게 나의 어린이 . 나는 ~에 앨버커키 , 새로운 멕시코 오른쪽 지금 .
을 위한 저것들 ~의 너 WHO 사랑 파괴 나쁜 그리고 알다 저것 파괴 나쁜 ~였다 주로 촬영 여기 ~에 앨버커키 , 그리고 그래서 나는 ㅏ 큰 팬 ~의 그만큼 보여주다 , 그래서 나는 갖다 에게 놓다 ㅏ 작은 조금 ~의 재미있는 물건 ~에 그만큼 프레젠테이션 . 그래서 나는 던졌다 ㅏ 작은 조금 ~의 앨버커키 참조 ~에 거기 ~을 위한 저것들 ~의 너 WHO ~이다 브레이킹 배드 팬 ~처럼 잘 . 그리고 일부 더 나은 부르다 사울 물건 에게 .
하자 가다 오른쪽 ~ 안으로 JMP 그리고 시작 행위 일부 ~의 그만큼 분석 . 나는 가고 있다 에게 구제금융 그것의 그리고 나는 가고 있다 에게 열려 있는 위로 나의 데이터 파일 . 허락하다 나 보다 일부 스크린 약 여기 .
그것은 가져가다 두번째 에게 짐 ~에 당신의 화면 . 너 ~해야 한다 BE 봄 나의 데이터 파일 . 무엇 너 보다 ~이다 그만큼 기둥 ~의 나이 ~에 그만큼 랩 소식 . 그건 그만큼 신문 저것 나 갖다 그만큼 데이터 에서. 그만큼 바이- 주간 날짜 그리고 나 파산 저것 아래에 에게 년도 . 그리고 이것들 다른 기둥 아픈 말하다 ~에 대한 ~에 ㅏ 작은 조금 . 오른쪽 지금 , 하자 단지 바라보다 ~에 그만큼 나이 그리고 그만큼 년도 . 하자 단지 바라보다 ~에 그만큼 분포 ~의 그만큼 데이터 그리고 보다 무엇 그것 라고 .
만약에 우리 분석하다 그만큼 분포 ~의 나이 , 나는 단지 가고 있다 에게 분석하다 분포 ~의 나이 ~에 일반적인 . 만약에 우리 바라보다 ~에 저것 , 이것 ~이다 무엇 그만큼 분포 외모 좋다 . 너 ~할 수 있다 보다 ㅏ 종류 ~의 ㅏ 비뚤어진 왼쪽 분포 그리고 우리 ~할 수 있다 정말 보다 ㅏ 작은 더 세부 사항 ~에 이것 만약에 우리 가다 ~ 안으로 일부 ~의 그만큼 표시하다 옵션 ~에 JMP.이것 데이터 실제로 최상의 맞다 와이블 분포 , ㅏ 둘 매개변수 와이블 분포 , 어느 아픈 보여주다 ~에 일부 ~의 그만큼 미래 스크린 . 하지만 무엇 우리 원하다 에게 하다 ~이다 가져가다 이것 데이터 그리고 사용 그만큼 삶 분포 에게 바라보다 ~에 그것 .
나는 가고 있다 에게 견인 ~ 위에 나의 파워 포인트 여기 그리고 보여주다 너 저것 나 세트 이것들 분포 ~에 그만큼 관심 ~의 시간 꽤 ~보다 단지 실제로 행위 그것 . 엘 우킹 ~에 그만큼 분포 ~의 그만큼 네 연령 , 그만큼 네 카테고리 ~의 연령 , 어느 ~이다 , 2001년 , 2007년 그리고 2013년 , 2018 , 모두 ~의 이것들 맞다 ㅏ 와이블 분포 꽤 잘 . 나 구함 에게 확인하다 나의 추정 언제 나 시작 분석하는 그만큼 데이터 ~에 삶 분포 .
그 다음에 그 경우 그들을 에게 ㅏ 와이블 분포 . 허락하다 나 열려 있는 위로 ... 허락하다 나 주다 너 ㅏ 작은 조금 ~의 배경 ~에 그만큼 와이블 분포 , 저것 ~ 할 것이다 돕다 너 이해하다 일부 ~의 그만큼 데이터 내가 가고 있다 에게 보여주다 . 이것 ~이다 실제로 ㅏ 와이블 분포... 와이블 분포 생성됨 사용하여 JMP 방식 , 실제로 . 나는 찍은 분포 ~와 함께 다른 건강 계획 그리고 다른 DOE를 지불하다 단지 에게 보여주다 너 무엇 그만큼 알파 베타 하다 ~와 함께 그만큼 와이블 분포 . 허락하다 나 달리다 나의 스크립트 ~에 이것 그리고 보여주다 너 무엇 이것들 바라보다 좋다 .
원래, 나는 단지 행위 ㅏ 맞다 삶 ~에 의해 엑스 JMP에서 , 그리고 나 구하다 그만큼 스크립트 에게 그만큼 데이터 테이블 . 이것 ~이다 주로 단지 에게 보여주다 너 무엇 발생 ~와 함께 와이블 분포 언제 너 회전하다 ~에 ㅏ 현지의 데이터 필터 여기 그리고 보여주다 너 무엇 그만큼 매개변수 하다 ~와 함께 다른 알파 그리고 다른 베타 . 만약에 너 가지다 와이블 분포 어디... 나는 가고 있다 에게 선택하다 그만큼 삼 저것 가지다 ㅏ 베타 ~의 하나. 그만큼 베타 와이블 분포, 본질적으로 결정하다 이것 ~이다 그만큼 확산 ~의 그만큼 분포 너 생각하다 ~의 ~에 자귀 ~의 기준 편차 .
언제 너 구성 그만큼 데이터 ~에 ㅏ 와이블 곡선 , 너 ~ 할 것이다 보다 저것 그들 모두 ~이다 평행한 윤곽 그리고 그들은 원래 단지 스쿠터 가로질러 그만큼 엑스 중심선 여기 . 그만큼 베타 ~이다 그만큼 경사 ~의 이것 선 , 어느 ~이다 그만큼 확산 ~의 그만큼 데이터 . 만약에 나 바라보다 ~에 삼 곡선 저것 가지다 그만큼 같은 알파 하지만 다른 베타 , 당신은 알아채다 저것 그들은 모두 중심 ~에 ~에 대한 그만큼 같은 가리키다 . 무엇 그만큼 베타 ~이다 행위 ~이다 바꾸다 그만큼 확산 . 알파 ~이다 바꾸다 그만큼 위치 ~의 이것.
그들 모두 가로질러 이것 가리키다 , 어느 ~이다 실제로 ~에 0.632 . 아픈 말하다 ~에 대한 저것 여기 ㅏ 작은 조금 . 하지만 그렇지만 그만큼 특성 일생 ~이다 그만큼 알파 , 그리고 그건 그만큼 가리키다 어디 당신의 선 십자가 63.2% , 어느 온다 밖으로 에게 BE 하나 마이너스 하나 ~ 위에 80 만약에 너 원하다 에게 얻다 ~ 안으로 그만큼 증거 ~의 그것 . 그만큼 베타 ~이다 그만큼 확산 ~의 그만큼 데이터, 그만큼 알파 ~이다 그만큼 위치 ~의 그만큼 데이터. 규모 그리고 위치야, 그렇지 때때로 무엇 그들 부르다 그것 . 단지 ㅏ 작은 배경 ~에 저것 . 아픈 그네 이것 파워 포인트 뒤쪽에 ~ 위에 여기 그리고 보여주다 너 요약하고 미끄러지 다 무엇 나 평균 .
이것들 플롯 가지다 그만큼 같은 알파 . 그들은 모두 중심 ~에 그만큼 같은 장소 . 그만큼 삼 저것 가지다 그만큼 더 작은 직사각형 약 그들을 ~이다 그만큼 같은 베타 . 그래서, 그들 가지다 그만큼 같은 확산 , 하지만 그들은 위치한 다르게 왜냐하면 그들 가지다 다른 알파 . 단지 ㅏ 작은 짧은 지도 시간 ~에 무엇 그만큼 베타 분포 매개변수 하다 에게 그만큼 곡선 .
하자 단지 바라보다 ~에 모두 그만큼 데이터 ~에 ㅏ 닫다 위로. 예 , 유망한 후보자 곡선 데이터 , 그리고 하자 단지 바라보다 ~에 그만큼 나이 매개변수 . 만약에 우리 분석하다 그만큼 신뢰할 수 있음 , 활착 그리고 단지 바라보다 ~에 그만큼 삶 분포 ~의 나이 ... 무엇 우리 보다 ~이다 선의 저울 ~에 그만큼 엑스 그리고 와이 , 하지만 우리 ~할 수 있다 실제로 결정하다 어느 분포 체계 맞다 여기 . 그리고 무엇 우리 찾다 , ~의 강의 , ~이다 저것 그만큼 와이블 맞다 최상의 . 이것 ~이다 무엇 그만큼 와이블 분포 외모 좋다, ~에 모두 ~의 저것 데이터 벼락치기 함께 . 사용 그만큼 분포 프로파일러 , 나 ~할 수 있다 실제로 수동으로 돌진 이것 ~ 위에 그리고 말하다, 나 원하다 에게 BE 90% 확신하는 나 ~하지 않다 달리다 밖으로 ~의 돈 .
나 더 나은 계획 ~에 ㅏ 퇴직 나이 ~의 대충 92 또는 그래서 . 에 대한 92 에게 BE 90% 확신하는 나 ~하지 않다 달리다 밖으로 ~의 돈 모든 시간 .저것 ~였다 정말 그만큼 집중하다 ~의 이것 낮 ~에 견딜 수 없는 에게 돕다 나 계획 나의 퇴직 연령 . 너 알다 , 그들 언제나 말하다 너 어떻게 긴 너 원하다 에게 계획 당신의 퇴직 ~을 위한 . 의 강의 , 우리 ~하지 않다 알다 . 대개 우리 단지 가져가다 ㅏ 야생의 추측하다 , 하지만 이것 ~이다 ㅏ 작은 조금 ~의 데이터 중심의 결정 만들기 가고 있다 ~에 여기 .
무엇 만약에 우리 바라보다 ~에 이것들 ~을 통해 그만큼 네 다른 연령 , 우리 ~할 수 있다 사용 그만큼 같은 플랫폼 , 그만큼 신뢰할 수 있음 활착 또는 맞다 삶 ~에 의해 엑스. 우리 ~할 수 있다 바라보다 ~에 그만큼 나이 ~ 대 그만큼 실제 년도 여기 . 하자 보다 어떻게 그만큼 연령 바라보다 다르게 . 허락하다 나 회전하다 ~에 그만큼 밀도 곡선 여기 그래서 너 ~할 수 있다 보다 어디 저것들 떨어지다 . 나는 이것이 Weibull이기를 원한다 분포 . 우리 ~할 수 있다 또한 회전하다 ~에 분위수 윤곽 에게 보다 어떻게 것들 변화 ~을 통해 시간 . 이것 ~이다 그만큼 10, 15 , 98% 분위선 .
그것 외모 좋다 아마도 아마도 ~에서 2001년 에게 2007년 것들 가지다 변화 ㅏ 많은 , 하지만 ~에 대한 2013년 , 아마도 그만큼 사람들 ~이다 생활 ㅏ 작은 조금 더 길게 기반을 둔 ~에 그만큼 2013년 그리고 2018 데이터 . 우리 가다 아래에 여기 그리고 바라보다 ~에 그만큼 세부 ~의 이것 Fit Life by X . 너 ~할 수 있다 보다 그만큼 플롯 모두 별도로 여기 . 이것들 작은 프로파일러 ~이다 재미있는 에게 엉망 ~와 함께 여기 . 너 ~할 수 있다 보다 그만큼 나이 , 그만큼 개연성 ~의 실패 . 외모 좋다 나는 갖다 그만큼 긴 달리다 그리고 그만큼 개연성 ~의 실패 이다... 아픈 단지 놓다 ㅏ 90 여기 .
하지만 우리 ~할 수 있다 보다 저것 그것 외모 좋다 우리 ~이다 구하는 ㅏ 작은 조금 더 건강하게 왜냐하면 이것 개연성 ~이다 가고 있다 아래에 ~을 통해 시간 , ~에 최소 ~을 위한 90 연령 오래된 . 있다 ㅏ 많은 ~의 물건 ~에 여기 저것 너 ~할 수 있다 땜장이 약 ~와 함께 . 나 ~하지 않다 가지다 그만큼 시간 에게 보여주다 너 모두 ~의 저것 , 하지만 내가 무엇을 원하다 에게 얻다 아래에 에게 여기 ~이다 ... 이것 위치 규모 . 이것 작은 시험 여기 ~이다 말함 나 , ~이다 나의 위치 다른 , 가정 우리 ~하지 않다 가지다 그만큼 같은 데이터 , 그만큼 같은 실패 기구 , 어느 ~에 이론 우리 하다 , 오른쪽 ?
우리 모두 가지다 그만큼 같은 실패 , 하지만 그만큼 물리학 ~의 그만큼 인간 좋다 실패 ~해야 한다 BE 끊임없는 . 그리고 그래서 우리의 데이터 해서는 안 된다 변화 많이 . 하지만 가정 우리 가지다 그만큼 절약 베타 그리고 그만큼 알파 바꾸다 , ~에 다른 단어 , ~이다 그만큼 위치 ~의 이것들 바꾸다 ? 그리고 그만큼 데이터 라고 , 응 , 저것 이었다 거절하다 그만큼 없는 가설 저것 그만큼 데이터 ~이다 ~ 아니다 스쿠터 가로질러 이것 엑스 중심선 ~을 통해 그만큼 연령 . 있다 ㅏ 변화 . 지금 찾고 ~에 위치 그리고 규모 , 그것 외모 좋다 그건 가장자리 가의 .
나는 얘기할거야 더 , 언제 우리는 얻는다 아래에 에게 그만큼 와이블 여기, 그만큼 실제 와이블 데이터 . 그만큼 와이블 찾고 ~에 거기 있어요? ㅏ 차이점 ~에 그만큼 베타 , ~에 그만큼 슬로프 또는 ~에 그만큼 확산 ~의 그만큼 데이터 년도 에게 년도. 그것은 오른쪽 ~에 그만큼 가장자리 ~의 존재 거절하다 그만큼 없는 가설 저것 그들은 위치한 , 저것 그들은 실제로 그만큼 같은 ~에 그만큼 슬로프 . 만약에 너 원하다 에게 바라보다 ~에 다른 분포 ~을 통해 그만큼 연령 , 너 ~할 수 있다 실제로 하다 ㅏ 통계적 시험 에게 보다 만약에 것들 ~이다 바꾸다 ~을 통해 시간 , 그만큼 분포 ~의 당신의 믿을 수 있는 데이터 .
오른쪽 . 그래서, 무엇 ~이다 나 망각 ? 허락하다 나 미끄러지 다 뒤쪽에 ~ 위에 여기 에게 그만큼 파워 포인트 . 무엇 나는 ~ 아니다 행위 , 나는 ~ 아니다 고려하면 검열된 데이터 . 나 ~하지 않다 가지다 그만큼 데이터 ~을 위한 여러분 누구야? 아직 살아 있는 . 그만큼 퇴직자 ~이다 아직 살아 있는 , 하지만 나 단지 ~하지 않다 가지다 입장 에게 그것 . 그래서, 나 생각 , 잘 , 무엇입니까? 저것 가고 있다 에게 하다 에게 나의 분석 ? 잘 , 나 ~할 수 있다 놀다 약 ~와 함께 그만큼 데이터 나 가지다 그리고 가다 뒤쪽에 ~에 시간 . 을 위한 예 , 나 ~할 수 있다 가다 뒤쪽에 에게 2007년 그리고 나 ~할 수 있다 대하다 그만큼 2013년 그리고 2018 데이터 ~처럼 검열된 데이터 왜냐하면 나 알다 저것 저것들 퇴직자 ~이다 아직 살아 있는 . 단지 에게 보다 어떻게 그것 영향을 미치다 나의 분석 , 그만큼 사실 저것 나는 ~ 아니다 포함 검열된 데이터 . 나 했다 하다 저것 . 나 갔다 뒤쪽에 그리고 엉망 약 ~와 함께 저것 . 아픈 보여주다 너 ㅏ 작은 조금 ~의 그것 , 하지만 나 하지 않았다 정말 찾다 밖으로 많이 . 처럼 우리의 엄청난 친구 성 조지 상자 저것 모델 약 그만큼 현실적인 질문 , 어떻게 잘못된 하다 그들 가지다 에게 BE 에게 ~ 아니다 BE 유용한 ?
그리고 나 정말 하지 않았다 찾다 아무것 유용한 ~에 행위 저것 . 하지만 나 ~ 할 것이다 보여주다 너 ~에 최소 무엇 나 했다 . 에게 확신시키다 내 자신 저것 ~ 아니다 데 저것 그만큼 데이터 ~을 위한 그만큼 퇴직자 아직 살아 있는, ~이다 ~ 아니다 ㅏ 문제 . 만약에 우리 바라보다 ~에 그만큼 ... 허락하다 나 표로 만들다 나의 데이터 진짜 빠른 . 만약에 나 바라보다 ~에 그만큼 나이 , 그만큼 년도 ~의 그만큼 데이터 ~ 대 ~이든 또는 ~ 아니다 나 정지된 그만큼 데이터 , 무엇 나 했다 ~이다 나 가지고 갔다 그만큼 2018 데이터 그리고 정지된 그것 그리고 일했다 나의 방법 뒤쪽에 에게 2013년 .
우리 했다 안 분석 ~에 2013년 사용하여 그만큼 삼 연령 ~의 데이터 그리고 그 다음에 사용하여 그만큼 2018 데이터 ~처럼 정지된 데이터 . 의 강의 , 나 가졌다 에게 가져가다 그만큼 데이터 ~에서 2018 그리고 나 가졌다 에게 덜다 다섯 ~에서 그것 왜냐하면 저것 ~일 것이다 BE 그만큼 나이 ~에 2013년 .나 N 주문하다 에게 포함하다 저것 정지된 데이터 , 나 가졌다 에게 조정하다 그들의 나이 따라서 ~처럼 잘 . 하지만 나 또한 했다 저것 ~을 위한 2007년 . 허락하다 나 보여주다 너 ~에 표의 체재 , 나 만들어진 ㅏ 열 ~라고 불리는 유예하다 2007년 어디 나 가져갔다 데이터 ~에서 2018 그리고 2013년 그리고 또한 정지된 그것 .
나 가지고 갔다 밖으로 나의 데이터 ~의 모두 다 아는 사망자 그리고 반 나의 데이터 ~처럼 정지된 데이터 , 사람들 WHO ~이다 아직 살아 있는 . 너 ~할 수 있다 보다 저것 ... 허락하다 나 보여주다 너 무엇 저것 했다 에게 그만큼 데이터 . 을 위한 그만큼 나이가 들다 2013년 데이터 아직 살아 있는 , 너 ~할 수 있다 보다 저것 그것은 원래 그만큼 2018 데이터 마이너스 그만큼 다섯 연령 . 만약에 나 바라보다 ~에 그만큼 실제 나이 여기 . 만약에 우리 바라보다 ~에 그만큼 평균 나이 , 원래 이것 ~이다 그만큼 평균 나이 ~을 위한 그만큼 2018 데이터 . 에 의해 정지 , 나 원래 단지 빼다 끄다 그만큼 다섯 연령 여기 . 그리고 치료됨 밖으로 정지된 데이터 .
그리고 그만큼 같은 간다 ~을 위한 그만큼 2007년 데이터 . 티 여기 대신에 , 나 믿다 , 나는 단순히 단지 빼다 끄다 아홉 연령, 그리고 다섯 연령 ~을 위한 그만큼 18 에게 2013년 데이터 . 언제 나 썼다 그만큼 분석 ~의 저것들 , 나는 단지 가고 있다 에게 보여주다 너 ~에 그만큼 파워 포인트 미끄러지 다 무엇 그것 외모 좋다 왜냐하면 그것 공장 밖으로 편리한 ~을 위한 나 에게 도약 뒤쪽에 그리고 앞으로 ~ 사이 이것들 둘 에게 보여주다 너 그만큼 차이점 . 무엇 나 설립하다 ~였다 저것 이것 ~였다 나의 원래의 데이터 그리고 그 다음에 이것 ~이다 그만큼 데이터 치료하다 2018 데이터 정지된 그리고 행위 그만큼 분석 ~의 2013년 데이터 .
너 ~할 수 있다 보다 저것 그만큼 영역 ~의 관심 어디 나는 정말 관심 있는 ~에 대한 ~이다 어디 나는 횡단 저것 아마도 90% 개연성 . 그것 하지 않았다 변화 많이 ~에 모두 . 그리고 그 다음에 이것 ~이다 던지기 그만큼 2018 그리고 2013년 데이터 자산 ~ 동안 그만큼 분석 기반을 둔 ~에 2007년 데이터 그리고 그만큼 2001년 데이터. 너 ~할 수 있다 보다 저것 그것 정말 그렇지 않다 변화 그만큼 곡선 많이 ~에 그만큼 영역 저것 나 케어 ~에 대한 . 저것 준 나 그만큼 편안 저것 나 정말 ~이다 ~ 아니다 없어진 많이 ~에 의해 ~ 아니다 검열 밖으로 그만큼 데이터 .
나 평균 ~에 의해 ~ 아니다 데 이것 검열된 데이터 . 어떻게 했다 나 계산하다 나의 90% 신뢰 간격 ? 나는 가고 있다 에게 단지 보여주다 너 ~에 파워 포인트 어떻게 나 했다 이것 단지 ~에 그만큼 관심 ~의 시간 . 나 ~할 수 있다 사용 그만큼 분위수 프로파일러 그리고 바라보다 ~에 그만큼 5% 95% 개연성 그리고 계산하다 나의 90% 신뢰 간격 . 일반적으로 , 무엇 당신은 보다 ~을 위한 데이터 그리고 ~에 이것 사례 , 그것은 66 연령 오래된, 96 연령 오래된 . 하지만 정말 무엇 나 케어 ~에 대한 ~이다 그만큼 높은 한계 . 나 오직 케어 ~에 대한 나의 90% 개연성 . 그리고 ~에 이것 사례 그것 ~였다 나이 94 .
기반을 둔 ~에 이것 분석 , 나 지금 알다 저것 나 원하다 에게 BE 90% 확신하는 나 ~하지 않다 달리다 밖으로 ~의 돈 . 나 ~해야 한다 계획 에게 살다 에게 BE 94 . 이것 ~이다 기반을 둔 ~에 나의 역사적인 데이터 . 수량화 저것 불확실성 , 이것 ~이다 원래 ...ㅏ 작은 조금 기분 음정 ~에 .
그만큼 다음 단계 ~에 이것 ~였다 에게 노력하다 그리고 수치 밖으로 ... 나는 가고 있다 에게 던지다 ~에 ㅏ 작은 조금 ~의 보너스 재료 여기 그 너머에 그만큼 라이프핏 상황 . 여기 우리 가지다 이것 도구 ~라고 불리는 그만큼 연금 도구. 우리 ~할 수 있었다 실제로 놓다 ~에 그만큼 년도 이었다 가고 있다 에게 은퇴하다, 그리고 우리 ~할 수 있었다 또한 추정하다 ㅏ 샐러리 증가하다 그리고 ㅏ 비 베이스 , 어느 이다, 본질적으로, 무엇 너 ~일 것이다 부르다 ㅏ 보너스 ~에 사적인 산업 .
우리 ~할 수 있었다 놓다 저것들 ~ 안으로 이것 도구 그리고 그것 ~일 것이다 침 밖으로 우리의 연금, 우리의 추정된 월간 간행물 연금 . 나 생각 , 잘 , 저것 그렇지 않다 돕다 나 많이. 무엇 나 원하다 에게 하다 이다, 나 원하다 에게 뒤집다- 엔지니어 저것 도구 그래서 저것 나 가지다 그만큼 프로파일러 에게 땜장이 ~와 함께 . 나 갔다 ~ 안으로 그만큼 JMP 그리고 나 만들어진 ㅏ 응답 표면 모델 , 그리고 나 원래 입력 삼 다른 나이 ~에 퇴직 , 62 , 65 그리고 68 .
나 했다 삼 다른 샐러리 증가하다 그리고 나 시험을 마친 삼 다른 기반을 둔 상 ~처럼 잘 . 허락하다 나 당기다 데이터 ~ 위에 여기 . 이것 ~이다 무엇 그만큼 데이터 보았다 좋다 언제 나 달렸다 그만큼 실험 . 나는 단지 가고 있다 에게 보여주다 너 그만큼 그만큼 스크린샷 ~에서 JMP 꽤 ~보다 하다 안 실제 JMP 분석 왜냐하면 나는 좋다 20 분 이미 그리고 난 하고 싶어 만들다 확신하는 나 가지다 충분한 시간 에게 씌우다 모두 ~의 이것 .
언제 나 만들어진 이것 실험 , 당신은 알아채다 저것 그만큼 달린다 ~이다 정렬됨 . 그건 좋아요 왜냐하면 나는 행위 ㅏ 컴퓨터 시뮬레이션 그래서, 나 ~하지 않다 가지다 에게 걱정하다 ~에 대한 숨어있는 변수 좋다 그만큼 온도 ~에 그만큼 방 , 그만큼 습기 그리고 그만큼 운영자 . 나는 가고 있다 에게 얻다 그만큼 같은 답변 ~에 관계없이 ~의 그만큼 주문하다 저것 나 달렸다 이것 . 그래서, 그것은 더 쉽게 ~을 위한 나 에게 하다 그만큼 도구 에게 달리다 그들을 ~에 주문하다 . 하지만 언제 너 하다 저것 설계 ~의 실험 , 너 원하다 에게 무작위화하다 당신의 달리다 . 하다 ~ 아니다 달리다 그들을 ~에 주문하다 밖으로 ~의 편의 . 만약에 너 하다, 너 느끼다, 좋아요, 당신의 균주 세트 ~ 할 것이다 말하다 너 저것 너 ~할 수 있다 사용 그만큼 어떻게 에게 세트 쉬운, 어떻게 변화 ~와 함께 그만큼 변화, 특징 ~에 JMP 에게 만들다 확신하는 너 하다 저것 제대로 ~에 의해 사용하여 일부 블로킹 .
나의 입력 ~이었다 모두 직교 . 나 덮여 모두 조합 ~의 그만큼...나의 나이 ~에 퇴직 , 그만큼 삼 다른 나이 그리고 그만큼 삼 다른 월 기반을 둔 상 그리고 그만큼 삼 다른 샐러리 증가하다 백분율 . 이것 ~이다 그만큼 바라보다 ~에 그만큼 분석 너 ~할 수 있다 하다 언제 당신은 환경 위로 당신의 실험 JMP에서. 너 ~할 수 있다 만들다 확신하는 저것 당신의 기본 효과 ~이다 오직 상관관계가 있는 에게 그들 자신 . 그리고 저것 거기에 최소한의 상관관계 에게 다른 변수 , ~에 둘 요인 상호 작용 ~이다 또한 ㅏ 제곱 용어 ~부터 나 했다 ㅏ 응답 표면 모델.
하지만 그만큼 그물 결과 ~였다 ㅏ 멋진 예측 프로필 그리고 나는 가고 있다 에게 가다 앞으로 그리고 단지 달리다 이것 그리고 보여주다 너 . 예측 프로파일러 . 언제 나 세트 위로 그만큼 실험 , 나 말하다 JMP. 언제 너 세트 위로 안 실험 JMP에서 , 그것은 멋진 왜냐하면 그것 준다 너 이것들 스크립트 이미 ~에 당신의 데이터 테이블 . 나는 단지 달리기 그만큼 모델 데이터 테이블 . 그리고 JMP 라고 , 오 , 나 알다 무엇 너 원하다 모델로 삼다 , 왜냐하면 나 ~였다 여기 언제 너 세트 위로 그만큼 실험. 그리고 그것 준다 나 나의 와이 그리고 그것 준다 나 나의 엑스 .
그것 달린다 내 분석 ~을 위한 나 . 나 ~할 수 있다 지금 사용 그만큼 프로파일러 JMP, 오히려 데 에게 놓다 ~에 안 나이, 샐러리 증가하다, 그리고 베이스가 아닌 상 ~ 안으로 저것 도구 그리고 구하는 하나 숫자 밖으로 . 지금 나 가지다 그만큼 프로파일러 나는 반전한다 공학적 그들의 도구 본질적으로. 나 ~할 수 있다 보다 무엇 나의 월간 간행물 혜택 ~이다 가고 있다 에게 BE ~ 대 ㅏ 샐러리 증가하다 , 비 베이스, 어디 너 보다 저것 비 베이스 상 그렇지 않다 정말 가지다 많이 효과.샐러리 증가하다 , ~ 아니다 많이 효과 . 그리고 ~의 강의 , 나이 ~처럼 우리 ~일 것이다 예상하다, 가지다 그만큼 최대 효과 .
무엇 하다 나 하다 ~와 함께 이것 정보 ? 잘 , 무엇 나 정말 케어 ~에 대한 ~이다 나의 일생 혜택 . 그리고 나는 또한 나는 관심 있는 ~에 대한 인플레이션 . 그래서, 나 추가됨 일부 방식 에게 이것 . 나 추가됨 ㅏ 일생 혜택 , 어느 ~이다 단지 나의 월간 간행물 혜택 타임스 어떻게 긴 나는 가고 있다 에게 살다 . 만약에 너 원하다 에게 바라보다 ~에 그만큼 공식 , 너 ~할 수 있다 보다 그것은 원래 나의 월간 간행물 혜택 타임스 어떻게 긴 나는 가고 있다 에게 살다 . 그리고 그건 나의 일생 혜택 .
그건 무엇 나 정말 케어 ~에 대한 , ~이다 어떻게 많이 돈 나는인가? 얻을 것이다 ~에 나의 일생 . 나 알다 만약에 나 은퇴하다 더 일찍 , 나는 가고 있다 에게 얻다 더 적은 돈 . 그건 ㅏ 아니요 똑똑하다 . 하지만 나 원하다 에게 알다 , ~이다 거기 ㅏ 가리키다 ~의 감소하는 보고. 여 암탉 나 보았다 ~에 그만큼 나이 ~에 퇴직 , 나의 일생 혜택 ~을 위한 80 , 84 그리고 98 만들어진 삼 분리된 기둥 ~을 위한 저것들 데이터 ~ 할 것이다 BE 그만큼 열.이 모든 것 데이터는 엘 BE 제공 에게 너 ~처럼 잘 , 만약에 너 원하다 에게 땜장이 ~와 함께 그것 .
하지만 무엇 너 ~할 수 있다 보다 ~이다 ㅏ 일생 혜택 ~을 위한 노화 . 그것은 실제로 ㅏ 가리키다 ~의 감소하는 보고. 어디 나 ~할 것 같다 ~처럼 잘 단지 은퇴하다 ~에 65 왜냐하면 나는 가고 있다 에게 얻다 더 적은 돈 , 하지만 나는 가고 있다 에게 얻다 그것 ~을 위한 ㅏ 더 길게 기간 ~의 시간 . 지금 , ~처럼 저것 시작하다 에게 증가하다, 만약에 나의 일생 ~에 나이 84 , 드러내다 나의 일생 혜택 ~일 것이다 가지다 계속 ~ 이다 ㅏ 작은 조금 더 나은 교수형 ~에 거기 . 그리고 ~처럼 나 얻다 나이가 많은 , ~의 강의 , 나는 더 나은 끄다 대기 중 ~처럼 긴 ~처럼 나 ~할 수 있다 에게 은퇴하다 .
하지만 나 정말 ~하지 않다 알다 . 나 ~하지 않다 알다 무엇 저것 숫자 ~이다 . 나의 최상의 추측하다 ~이다 84 . 저것 ~였다 그만큼 50번째 백분위수 내 맞다 . 만약에 나 원하다 에게 BE 정말 보수적인 , 나는 찾고 ~에 90 . 하지만 나 또한 구함 에게 바라보다 ~에 어떻게 인플레이션 문제 . 나 보았다 ~에 그만큼 현재의 값, 나 놓다 ㅏ 공식 ~에 JMP . 있다 실제로 ㅏ 공식 ~을 위한 현재의 값 . 허락하다 나 설명하다 [들리지 않음 00:26:05] 할거다 보여주다 그것은 당신에게 진짜 빠른 .
~ 안에 JMP 너 ~할 수 있다 실제로 사용 ㅏ 공식 비슷한 에게 무엇 뛰어나다 가지다 그리고 계산하다 이 선물 값. 그리고 저것 조정하다 ~을 위한 인플레이션 . 이것 ~이다 무엇 당신의 화폐 가치 지금, 상대적인 에게 무엇 당신은 예측하다 , 그만큼 미래 인플레이션 비율 ~이다 가고 있다 에게 BE 연간 인플레이션 비율 . ~에 0% 이것 현재의 값 ~이다 단지 당신의 일생 . 그만큼 숫자 ~의 지불 당신은 가고 있다 에게 가지다 ~을 통해 당신의 일생 타임스 그만큼 지불 양 본질적으로 , 하지만 너 얻다 처벌을 받음 ~처럼 인플레이션 간다 위로 , 그것 된다 더 적은 그리고 더 적은 . 만약에 나 바라보다 단지 ~에 그만큼 인플레이션 현재의 값 데이터 ...만약에 나 단지 모델 저것들 , 무엇 나 눈치채다 ~였다 ...내가 이걸 만들게 작은 더 큰 그래서 너 ~할 수 있다 보다 그들을 .
나 눈치채다 저것 언제 나의 샐러리 증가하다 ~이다 더 작은, 낮추다 ... 이것 ~이다 ㅏ 둘 요인 상호 작용 . 너 ~할 수 있다 보다 그만큼 슬로프 바꾸다 . 저것 ~였다 일부 작은 샐러리 증가하다 , 어느 ~이다 아마 ~ 아니다 비현실적인 ~에 그만큼 오는 미래 . 거기 ~이다 ㅏ 가리키다 ~의 감소하는 반품 언제 우리 처벌하다 ~을 위한 인플레이션 . ~에 낮추다 인플레이션 , 거기 ~이다 ~ 아니다 저것 큰 ~의 ㅏ 혜택 에게 기다리다 에게 은퇴하다 . 한 번 나 때리다 ~에 대한 65 또는 그래서 , 그것은 시작 에게 단조롭게 하다 밖으로 . 정말 그만큼 차이점 그렇지 않다 저것 큰 .
만약에 우리 바라보다 ~에 그만큼 예측됨 값 , 이것들 ~이다 ~ 아니다 나의 실제 숫자 . 이것들 ~이었다 기반을 둔 ~에 검열 그만큼 데이터 사용하여 ㅏ 피치 팩터 ~의 $4,000 ㅏ 월 , 어느 ~이다 그만큼 전형적인 퇴직자 소득 . 나 눈치채다 저것 ~처럼 나 달다 , 그것 평평하게 하다 밖으로 그래서 그것 그렇지 않다 정말 지불하다 에게 기다리다 에게 은퇴하다 . 나는 사용하여 이것 정보 에게 돕다 나 결정하다 언제 나 정말 원하다 에게 은퇴하다 . 오른쪽 지금 , 아픈 BE 62 ~에 5월 , 그래서 나는 시작 에게 접근하다 그만큼 능력 에게 하다 이것 .
아마 가고 있다 에게 기다리다 ...까지 64 , 65- 이런 에게 어디 그만큼 차이점 ~에 나의 현재의 값 ~이다 ~ 아니다 저것 큰 . 그건 ㅏ 작은 빠른 보너스 ~에 어떻게 나 사용 그만큼 디자이너 실험 특징 JMP에서 에게 뒤집다- 엔지니어 이것 . ~ 안에 요약 , 나 보았다 ~에 그만큼 퇴직자 죽음 데이터 그리고 나 세트 그만큼 삶 분포 그리고 맞다 X의 삶, 나 보았다 ~에 네 다른 시간 미문 그리고 눈치채다 아마도 우리 했다 얻다 ㅏ 작은 조금 더 건강하게 그리고 더 건강하게 ~에 2013년 , 하지만 ~에 의해 2018 저것 가지다 단조롭게 하는 밖으로 . 나 하다 가지다 일부 2021 데이터 저것 나 ~하지 않다 가지다 ~에 이것 프레젠테이션, 하지만 다음 년도 ~에 그만큼 회의 ~에 스페인 ~에 3월 , 저것 그것은 실제로 예쁜 평평한 ~에서 2013년 에게 20 18 에게 2021 . 이었다 정말 ~ 아니다 구하는 더 건강하게 , 생활 더 길게 . 그건 가고 있다 에게 돕다 나 ~와 함께 나의 결정 . 나 가지고 갔다 ㅏ 관습 디자인된 실험 보너스로 재료 여기 , 그리고 나 뒤집다- 공학적 이것 편물 기반을 둔 애플릿 저것 우리 가지다 그리고 사용된 그만큼 프로파일러 에게 바꾸다 저것 하나 데이터 가리키다 ~에 ㅏ 시간 . ㅏ 정말 시원한 물건 , 너 ~할 수 있다 하다 JMP에서 . 나 ~일 것이다 가져가다 질문 여기 만약에 ~이었다 살아 있는 .
그리고 ~와 함께 저것 , 나 원하다 에게 말하다 하나 마지막 물건 . 나 정말 원하다 에게 전념하다 이것 프레젠테이션 에게 나의 형제 , WHO 나 잃어버린 ㅏ 커플 ~의 연령 ~ 전에 에게 뇌 암 , WHO ~였다 오직 15 개월 더 젊은 ~보다 나 . 그 ~였다 ㅏ 사람 샌디 그리고 또한 ㅏ 사람 JMP 사용자 . 일부 ~의 너 5월 가지다 만났다 그를 ~에 그만큼 JMP 회의 그리고 그래서 나는 헌신하다 이것 에게 그를 . 감사하다 너 매우 많이 .
