Va bene, Benvenuto tutti A Questo presentazione In Quale IO Volere parlare Di Di Perla Influenza Studi. Perla un biostatistico, Lui vissuto abbastanza UN Mentre fa durante, in particolare, IL influenza spagnola, E Lui era IL Primo uno A analizzare IL settimanalmente dati Quello era raccolto di IL NOI Ufficio di presidenza Di IL Censimento Di IL influenza spagnola, Quale si è verificato In 1918, 1920, E Questo per IL grande americano città.
Perla, Lui era IL Primo A Fare COSÌ A analizzare IL dati per quanto riguarda IL influenza spagnola, E Lui ha scritto due rapporti Di Esso, il suo influenza studi uno E due, Quale Noi Volere rivisitare Ora durante Questo presentazione, E BENE Vedere Come Noi Volere Essere capace A Aspetto in IL dati, analizzare IL dati utilizzando JMP. Questo È giunto lavoro con Chris GotWalt, Chi ha contribuito A IL metodologico componente, E Guido Erreygers, Chi avviato IL idea Di rivisitare Di Perla influenza studi.
IL panoramica Di Questo parlare È COME segue. Primo, Malato discutere UN poco morso IL influenza spagnola, Che cosa Esso era Tutto Di. Abbastanza UN mortale pandemia A Quello tempo. Poi Malato introdurre Di Perla Influenza Studi, E Malato parlare UN poco morso Di IL dati Quello Perla usato In il suo analisi. Noi Avere aggiunto Alcuni censimento dati da 1910 SU superiore Di Quello per Nostro analisi, Quale consiste Di UN variabile selezione procedura con UN nullo fattore, UN casuale fattore, UN indipendente normale fattore In Nostro analisi, E bootstrap simulazione da IL dati.Poi BENE Essere discutere Nostro risultati E confrontare quelli risultati con Di Perla risultati, E Poi BENE concludere.
Primo Di Tutto, IL Influenza spagnola pandemia, A telaio Quello UN poco morso, Esso era uno Di IL più mortale pandemie In storia, COME testimoniato di Questo elenco Qui mostrando IL del mondo più mortale pandemie In col tempo. Voi Potere Vedere Quello IL Influenza spagnola Qui ranghi quinto In termini Di IL numero Di deceduti Quello Esso causato. T il suo elenco È diretto di IL Nero Deceduti, Quale ucciso Di quattro volte Di più persone di IL Influenza spagnola fatto. Poi sotto Questo elenco, Voi Vedere COVID- 19 pandemia apparendo, Quale Noi avuto Tutto esposto A. Esso Anche appare In Questo elenco Ancora.
Appena COME con COVID- 19, assembramenti erano Di più incoraggiato A accadere al di fuori, E Anche A IL volte Già Di IL Influenza spagnola pandemia Là, Quello era IL caso COME BENE, E Anche per classi A accadere all'aperto, COME Voi Potere Vedere SU Questo foto.
IL Influenza spagnola pandemia consisteva Di tre onde. IL Primo uno iniziato In Marzo 1918 In IL NOI E diffusione A Europa e a IL riposo Di IL mondo. Poi UN Di più acuto onda, IL più severo uno iniziato In agosto 1918 In Francia E diffusione rapidamente A IL riposo Di IL mondo, COME BENE COME coinciso con IL FINE Di IL Primo Mondo Guerra.Poi UN terzo uno Quale era meno acuto di IL secondo uno, Ma Di più acuto di IL iniziale onda, iniziato A IL Presto inizio Di 1919 E colpo Alcuni specifica Paesi Piace Australia E Grande Gran Bretagna.
Qui Voi Vedere IL sequenza temporale Di IL tre onde Di IL Influenza spagnola pandemia che si verificano In IL NOI, Di più specificamente Perché Noi Avere Di Perla dati da IL NOI Quale Noi Aspetto in.IL morte pedaggio era gigantesco E maggior parte deceduti si è verificato In realtà In India E Cina.
Che cosa era specifico su IL Influenza spagnola pandemia era Quello molti giovane salutare adulti morto COME mostrato di UN W modello Di mortalità aliquote, Quale È Qui mostrato di IL pieno nero linea. In contrasto A IL U forma Di IL normale di stagione influenza E polmonite mortalità aliquote Quale erano registrato precedente A IL pandemia.
Per di stagione influenza E polmonite, Questo U forma Spettacoli Quello individui minore di quattro anni Di età E persone più vecchio di 75 anni, Quello questi erano maggior parte colpo di di stagione influenza E polmonite. Caratteristica Di IL Influenza spagnola pandemia era Quello Oltretutto quelli due età gruppi, Anche IL giovane adulti In IL allineare fra 20 E 40 anni Di età avuto specificamente colpo di Questo pandemia, infine primo su A UN Enorme morte pedaggio.
Poi ulteriore in poi per tutto storia, epidemiologi E storici Di epidemiologia Avere applicato statistico analisi A IL Influenza spagnola pandemia. Di più in particolare, persone lavorato SU IL NOI COME BENE, vale a dire, Markel E colleghi, Essi studiato IL effetto Di non- farmaceutico interventi In americano città Piace scuola chiusura, annullamenti Di pubblico assembramenti.
Mamelund studiato IL influenza Di geografica isolamento Di specifica le zone E specifica regioni In IL NOI. Argilla, Lewis, E Severini studiato attraverso- città variazione Di 438 NOI città, Ma Anche altrove in giro IL mondo, COSÌ non soltanto In IL NOI Ma Anche In Europa, Piace In Norvegia E Spagna.Dati Di IL Influenza spagnola pandemia erano analizzato insieme con censimento dati E COSÌ via. IL Influenza spagnola pandemia tenuto essere intrigante per molti ricercatori Sopra tempo.
Di Di Perla influenza studi Ora, Qui Voi Vedere IL Primo Di il suo influenza studio, IL inizio Di Esso. Primo, Lui colloqui Di IL gravità Di IL epidemia E In realtà Quello IL morte pedaggio per IL Unito stati era impostato A Di 550.000, Quale È Di cinque volte Di più di IL numero Di persone Chi In realtà morto durante IL Primo Mondo Guerra. Quindi, mostrando IL gravità Di Questo pandemia E In realtà Come mortale Esso era, Come esplosivo Esso era.Quello era specificamente Che cosa Perla era interessato In esaminando E relativa A altro variabili.
IL secondo Di il suo influenza studi sembra COME segue, COSÌ IL inizio A meno. Quello è UN aggiornamento Di IL Primo Di il suo studi Perché Lui avuto Alcuni critica Dopo Primo studio di Alcuni colleghi Chi criticato lui per non essendo accurato con certo variabili. Lui avevo problemi con Che cosa Noi Ora fare riferimento A COME costruire validità. Alcuni Di IL dati erano non Veramente misurazione Che cosa Essi erano ipotetico A misurare, COSÌ Essi erano non COSÌ accurato E Essi Potevo Essere definito Di più adeguata, Di più accurato In ordine Quello Essi Veramente misurare Che cosa Essi Dovrebbe misurare. Lui fatto Quello. Lui affrontato IL dati Ancora, IL variabili. Impostato su nuovo definizioni Di IL variabili E mosso inoltrare.
IL dati per IL Primo Di il suo studi sembra COME segue. Noi Avere dati da Perla Di 39 americano città. IL risposta variabile Lui ricercato A studio era IL epidemico indice, Quale È dato di IL simbolo IO 5 In il suo studi. Quello era IL Primo risposta variabile Lui ricercato A studio E Lui ricercato A Anche Trovare altro variabili Piace demografia Quello Potevo Essere predittivo Di Questo risposta variabile.
Ora, Questo risposta variabile era UN misurare per IL esplosività Di IL epidemia In termini Di epidemia mortalità, COSÌ Come esplosivo IL epidemia era E colpire IL vari città In IL NOI. Lui definito IL picco tempo rapporto, COSÌ IL picco Di IL eccesso mortalità aliquote diviso di IL picco data. In Questo modo, Lui ricercato A confrontare città con uno separare molto affilato picco A città con UN lungo appiattito curva Di eccesso mortalità aliquote. Lui ideato Questo epidemico indice lui stesso.
Lui ricercato A relazionare Questo epidemico indice A varie fattori Piace IL demografia.Primo Di Tutto, IL popolazione densità per 1916, E Poi IL geografica posizione, Quale È UN Dritto linea distanza da Boston. Lui Anche incluso IL età distribuzione, chi- piazza, Quale È UN età costituzione indice mostrando IL deviazione In IL età distribuzione Di IL città da UN fisso standard età distribuzione. Lui Anche studiato IL percentuale popolazione crescita In IL decennio 1900, 1910.
Oltretutto IL dati demografici, Lui Anche coinvolto IL morte aliquote per 1916, COSÌ precedente A IL pandemia. Primo Di Tutto, UN N aggregato morte valutare da Tutto cause E poi malattie specifiche, morte aliquote per specifica malattie, vale a dire polmonare tubercolosi, biologico cuore malattia, acuto nefrite E Di Bright malattia, O fallimento Di IL reni, influenza, polmonite, tifo febbre, cancro, E morbillo.Là era abbastanza Alcuni correlazione fra questi morte aliquote.
io già detto Voi UN poco morso Di IL risposta variabile quella perla sviluppato, vale a dire IL epidemico indice. Quello fatto non presentarsi in Appena UN separare tentativo, Ma Lui iniziato In realtà da IO 1. Primo Di UN epidemico indice Quello Lui ulteriore migliorato in IO 2, IO 3, IO 4, E Poi Lui era Contento Abbastanza A mossa lungo E A lavoro con IL IO 5 epidemia ità indice. A distinguere Poi città con separare, molto affilato picchi A quelli con lungo, Basso Piatto curve Di epidemia mortalità.
Lui aggiornato IL variabili da il suo Primo studio E IL secondo studio, E In Quello senso, Lui Anche aggiornato, Lui Anche modificata IL epidemico indice E IL nuovo epidemico indice. Lui riferito A Quello uno COME IO 6. COME un altro variabile Di interesse, Lui Anche definito A Questo distruttività variabile COME contenente eccesso mortalità aliquote. Poi Lui ricercato A relazionare questi due risposte In il suo secondo studio con IL normale morte aliquote, Quale erano IL Significare morte aliquote Sopra IL tre anni, 1915 A 1917. Poi Lui Anche portato In IL demografia. Ancora, Lui modificata IL età costituzione indice basato SU IL 1910 censimento dati, E Lui usato Quello.
Poi Anche Lui coinvolto IL sesso rapporto Di IL popolazione Di maschi contro femmine. IL popolazione densità Di 1910 È usato In IL Primo Di il suo studi, è rimasta In IL secondo studio. Poi Invece Di UN geografica posizione, Lui usato latitudine E longitudine In il suo secondo studio. Poi da ultimo, Lui usato IL percentuale popolazione crescita In IL decennio 1900, 1910, Ancora.
Questi erano Di Perla dati A Quale Noi aggiunto Alcuni aggiuntivo censimento dati da 1910 Quale Sono dato Sopra Qui. Invece Di IL età costituzione indice, Noi usato IL condividere Di IL diverso età gruppi, E IL puro numeri In realtà, Perché Noi erano non Veramente Contento con IL modo Perla definito IL età costituzione indice. Esso era Veramente abbastanza complesso E non chiaro Abbastanza COSÌ Quello Noi Pensiero A Appena andare Di E utilizzo IL 1910 condividere età Invece Di Questo età costituzione indice sviluppato di Perla.
Oltretutto Quello, Noi guardato in IL numero Di persone A UN dimora, IL percentuale Di le case posseduto, IL scuola presenze Di popolazione, 6 A 20 anni Di età, E IL analfabetismo In IL popolazione, 10 anni Di età E Sopra, E Vedere se uno Di questi fattori O Alcuni Di questi fattori Potevo Essere predittivo del albero risposta variabili In Di Perla studi.
Che cosa era Di Perla analisi Tutto Di? BENE, Lui avuto in multiplo correlazione. Lui studiato Tutto IL dati fabbricazione utilizzo Di parziale correlazione coefficienti COME BENE COME IL normale correlazione coefficienti Di zero ordine, Ma Lui fatto Quello molto rigorosamente. Lui avevo calcolato Questo Tutto di mano E fatto Questo abbastanza BENE In realtà E preso in account vari altro fattori In questi parziale correlazioni di avendo quelli altro variabili essendo costante. Per IL parziale correlazioni E IL altro correlazioni, Lui Anche calcolato probabile errori A Trovare fuori se questi correlazione coefficienti erano significativo O non, COSÌ Lui fatto Questo abbastanza BENE.
Ora, IL analisi Quello Noi Sono utilizzando È IL uno In Quale Noi Sono andando A In realtà Selezionare variabili con UN nullo fattore E Noi Sono andando A bootstrap Nostro dati. Noi Sono facendo COSÌ Perché Nostro P valori per Nostro dati, Quale Sono Purtroppo non ortogonale, Essi Potere diventare pesantemente prevenuto. Da Noi Sono non Veramente utilizzando bene ortogonale dati, IL P valori Potere diventare abbastanza prevenuto in direzione zero. Suo Sempre IL Pericolo con P valori per osservativo dati Quello irrilevante fattori Tutto Di UN improvviso diventare importante E Quello IL tipo uno errore valutare È non Sotto controllo.
A risolvere IL fatto Quello IL P valori Sono non uniformemente distribuito più In IL caso Di UN irrilevante variabile, A risolvere Quello problema, Noi Sono andando A coinvolgere UN casuale variabile, UN nullo fattore, UN indipendente normale variabile in IL analisi E Vedere A Che cosa estensione Esso appare In Nostro procedura Di selezionando variabili.Questo idea È ispirato di O originato da IL JASA carta di Wu, fischi, E Stefansky In 2007.
Nello specifico, Che cosa Noi Avere Fatto È, BENE, Noi incluso UN separare nullo fattore In IL variabile selezione procedura E eseguita 2.500 bootstrap replica per variabile selezione utilizzando JMP. Poi Noi calcolato IL proporzione Di volte ogni variabile entra IL modello. Variabili Quello accedere COME Spesso O meno di IL nullo fattore Sono ignorabile, E variabili Quello accedere Di più Spesso di IL nullo fattore, BENE, questi Sono IL quelli Quello Noi Sono andando A Selezionare COME essendo predittivo Di IL risposta variabile.
In JMP, Noi specificato due nuovo colonne, E In realtà, uno formula È necessario. Quello è IL formula per IL bootstrap frequenza colonna Quello Voi Vedere Qui. IL bootstrap frequenza colonna È basato SU Nostro nullo fattore, Quale È UN indipendente normale variabile quello è reinizializzato ogni tempo durante IL bootstrap simulazione. Basato SU Questo reinizializzazione, IL frequenza colonna prende aggiornato COSÌ Quello Noi Avere UN 100 % ricampionamento Di Nostro dimensione del campione dei nostri dati con IL fisso campione misurare COME Esso È.
Poi per IL variabile selezione, Che cosa tipo di regressione Anche volevo Noi fare domanda a Quello Noi Potevo Trovare fuori In IL generalizzato lineare modello piattaforma Di JMP, Perché prendendo in account IL frequenza colonna Anche, Se Noi Fare varianza selezione, Noi Anche Bisogno A Fare IL distribuzione determinazione A IL Stesso tempo.Esso ha A accadere contemporaneamente. Voi non posso Fare Esso a parte basato SU IL originale dati. In realtà, IL grafico SU IL Sinistra- mano lato È UN poco morso ingannevole Perché Quello grafico contiene IL originale dati, Ma distribuzione determinazione Voi Dovrebbe In realtà Fare Mentre facendo IL variabile selezione si.
Supponendo UN Poison distribuzione, BENE, Quello assunzione era non respinto, COSÌ Noi Potevo In realtà mossa inoltrare con IL assunzione Di UN Poison distribuzione, Quale È Anche mantenuto In IL letteratura per tutto per mortalità aliquote E COSÌ via per analisi. Esso era non Veramente respinto E Esso era Bene A assumere come UN Poison regressione per IL analisi.
Poi Anche Noi applicato Poison regressione In combinazione con variabile selezione per IL epidemico indice I6. Tuttavia, Noi commutato A normale regressione O meno regressione per IL terzo risposta variabile, IL distruttività variabile.
IL modo A fare domanda a Questo regressione In JMP di significa Di variabile selezione È di utilizzando IL generalizzato regressione piattaforma Dove Noi Poi definire IL risposta variabile per analisi E Mettere IL frequenza colonna in IL freq scatola. Poi COME modello termini In IL costruire modello effetti finestra, Noi coinvolgere Tutto IL variabili, Tutto Pisello rl variabili, insieme Anche con Nostro nullo fattore O indipendente normale variabile Quello Noi Anche incluso.
Poi Noi mossa inoltrare con IL regressione procedura di selezionando inoltrare selezione stima metodo. COME UN criterio, Noi usato IL Akaike informazione criteri con IL correzione per piccolo campione dimensioni A decidere su IL finale modello A includere IL finale modello Poi A Selezionare con IL selezione Di IL variabili.
IL soluzione parte Quello Voi Vedere Qui È basato SU normalizzato dati A Mettere loro SU IL Stesso scale, quindi scale E centro dati E Anche A diminuire IL effetto Di multicollinearità In IL dati Perché c'è abbastanza Alcuni. Poi Voi Vedere Ancora, IL originale predittori scoppiettante su In IL inferiore produzione. Poi Noi Selezionare UN modello con IL più basso Akaike informazione criteri.Uno Dopo IL altro, IL variabili in arrivo essendo selezionato di avanti variabile selezione basato SU IL Akaike informazione criteri. COME Voi Potere Vedere In Questo produzione In realtà Qui, IL nullo fattore avuto in IL modello. IL nullo fattore completamente irrilevante, non informativo, COSÌ avuto in IL modello, Quale È non Bene, Di corso.
Noi avevo A Fare Questo stima metodo, Questo variabile selezione procedura 2.500 volte, E Noi fatto Questo In JMP di Giusto cliccando SU IL stima colonna E Poi colpire simulare E Poi selezionando IL frequenza colonna COME UN colonna A interruttore In E fuori fra IL diverso bootstrap replica COSÌ Quello inizializzazioni Di IL nullo fattore erano Sempre essendo garantita fra IL diverso bootstrap replica.Poi Finalmente, quindi noi avuto IL 2.500 modello selezioni fuori Di IL bootstrap simulazione.
Poi Noi calcolato IL proporzione Quello Tutto Di questi variabili avuto in IL modello O erano dato COME non- zero stime. Noi erano rappresentato di non- zero stime. Particolarmente, Di corso, Noi erano interessato In Come molti volte IL nullo fattore apparso In IL selezione Di IL Modelli. Questo giri fuori A Essere 41 % Di IL volte, Quale È abbastanza alto.T questi sono Nostro nuovo falso iscrizione aliquote, In realtà. UN molto alto percentuale In Quale IL nullo fattore avuto selezionato.
Noi contabilizzato per Alcuni superiore limite, UN superiore 99,9 % fiducia limite Anche Quello Noi preso in account, E Anche UN poco morso più alto A volte. A Essere assicurato Quello IL fattori Quello Voi Vedere In verde Quello Essi apparso maggior parte Spesso Poi In IL modello selezione. COME Voi Volere Vedere Anche un altro esempio Ora pure, Dove Noi avuto legato con IL nullo fattore COME BENE. IL fattori O IL variabili In rossi, Essi Avere non stato selezionato Da loro occorrenza È inferiore di IL occorrenza Di IL nullo fattore Sopra IL diverso bootstrap simulazioni. IL variabili Di interesse Qui Quello avuto selezionato E Sono predittivo Di IL epidemico indice I5 Sono IL morte aliquote Di cause, morte valutare da biologico cuore malattia, IL morte aliquote da polmonite, morte valutare da cancro, morte valutare da morbillo, E IL geografica posizione.
Ora, IL morte valutare da Tutto cause, quello è UN aggregato per IL morte aliquote da IL individuale- specifica cronico malattie. Noi erano Anche interessato A Vedere Che cosa volevo accadere Se Noi erano A Prendere Questo fuori Di IL analisi. Questo È Che cosa Noi fatto SU IL seguente diapositive. Noi preso Esso fuori, morte valutare Tutto cause, E Poi noi abbiamo UN diverso immagine. IL morte valutare da morbillo E IL morte valutare da cancro trasformato fuori A Essere irrilevante Ora, mentre morte valutare da polmonite avuto In IL verde zona, COME BENE COME IL morte valutare da polmonare tubercolosi. Questi erano Anche abbastanza altamente correlato con IL morte valutare Di Tutto cause.Morte valutare Di Tutto cause mascherato. Questi variabili, Sebbene Alcuni Di IL morte aliquote Sono Anche correlato tra ogni altro, COSÌ Noi Avere A Essere attento Qui. Quello era UN nuovo risultato Quello Noi sega.
Ora, infine, Noi ripetuto questi variabile selezioni ulteriore in poi con soltanto IL variabili In verde Quello Voi Vedere Qui SU IL schermo, COSÌ IL quelli Quello avuto selezionato A Quale Noi aggiunto Nostro nuovo 1910 censimento dati, Piace IL azioni Di età E IL analfabetismo E IL scolarizzazione E COSÌ via.Noi fatto Questo con E senza morto valutare O cause A Finalmente Poi Selezionare IL variabili Quello erano comune tipi di complessivamente analisi. Tutto IL diverso analisi selezionato Alcuni altro variabili Ancora, Ma Ancora Là erano Alcuni variabili Quale erano presente Tutto IL tempo, E questi Sono IL quelli Quello Noi Finalmente Poi contenuto in IL modello, Quale È Nostro finale Poison regressione modello Quello Noi ottenuto In IL FINE.
Quale contiene morte aliquote da cuore malattia, biologico cuore malattia, morte aliquote da Tutto cause Noi tenuto raccontare, COME Anche Perla stressato Quello COME essendo abbastanza importante. Condividere età, 0 A 4. Scuola presenze Di IL popolazione, 6 A 20 anni Di età E IL geografica posizione. Quello era Nostro finale regressione modello per IL Primo risposta, IL epidemico indice I5, E sotto Voi Vedere IL risultati Di Perla. Avendo Fatto UN correlazione analisi, Lui era capace A identificare polmonare tubercolosi, biologico cuore malattia, E acuto nefrite E Di Bright malattia. Oltretutto IL morte valutare Di Tutto cause Quello Lui considerato abbastanza importante, Quale era In realtà Anche Sempre IL caso per Nostro analisi. Esso Sempre venni SU superiore Di Nostro analisi. Noi tenuto Esso In.
Ora, Perla Anche appuntito in direzione Alcuni specifica cronico malattie, Ma Noi erano non capace A Mettere questi SU superiore.Noi fatto non Trovare loro A Essere stabilmente presente. Complessivamente, Nostro analisi, COSÌ Noi fatto non identificare loro. Anche, Perla, In realtà, Dopo il suo Primo studio, avuto criticato Perché Di indicando in direzione questi individuale malattie. Poi In IL secondo Di il suo studio, Anche, Lui era Di più prudente, Di più conservatore, E soltanto appuntito in direzione IL morte valutare Di Tutto cause E IL biologico malattie Di IL cuore COME IL quelli Quello Sono predittivo per il suo modificata indice Di IL esplosività Di IL epidemia I6.
Nostro finale analisi È IL uno Quello Voi Vedere Qui indicando in direzione Anche morte aliquote da biologico cuore malattia, morte valutare da Tutto cause, IL condividere Di IL età fra zero E quattro, E IL popolazione regola di densità. W e' Sempre capace A Vedere IL popolazione densità in arrivo su alto In IL elenco Di variabili Quello si è verificato Quasi continuamente Sopra IL bootstrap replica. Quello Anche trasformato fuori A Essere UN importante variabile da Nostro analisi.
Con IL distruttività variabile, Noi fatto non Trovare Tutto Quello tanto Di variazione. IL allineare In realtà Di valori era non COME grande COME per IL altro due risposte, IL epidemico indice . Noi erano soltanto capace A identificare UN pochi variabili E specificamente IL morte aliquote in arrivo da IL biologico cuore malattia.Poi Noi identificato, Oltretutto IL condividere Di IL minore persone fra 0 e 4 anni, Anche IL condividere Di persone che vanno fra 20 E 40, COSÌ 25 E 44 anni Di età. IL salutare persone In realtà precedente A IL pandemia, Quello era Anche indicativo Di eccesso mortalità aliquote Sopra IL diverso città In IL Unito Stati.
Di Perla dati imposta, COME Noi Potevo Vedere Anche, Noi soltanto avevo molto poco dati. Là erano molto minuscolo 39 osservazioni In IL Primo studio E In IL secondo studio soltanto 34 osservazioni Perché Essi modificata Alcuni Di IL variabili, Alcuni osservazioni avuto perduto. IL dati Sono Anche osservativo con abbastanza Alcuni multicollinearità coinvolto. IL qualità Di IL dati Potevo Avere stato Meglio. Perciò, Nostro analisi per Sicuro Sono utile, Ma Essi Sono non magico, COME BENE COME Di Perla correlazione analisi. Nello specifico, il suo Primo analisi, Esso era non supportato. Lui sapevo dopo Quello persone fatto non Veramente supporto il suo Primo analisi. Comunque, COME Giorgio Scatola disse, "Tutto Modelli Sono sbagliato, Alcuni Sono utile."
Noi erano capace A Selezionare soddisfacente Modelli In UN sequenziale maniera. Primo Di Tutto, Noi incluso Di Perla variabili E trattenuto IL selezionato variabili, A Quale Poi Noi aggiunto nuovo 1910 censimento variabili A Finalmente Selezionare quelli variabili Quello Sono Informativo E ogni tempo con E senza IL morte valutare da Tutto cause.Poi Noi trattenuto IL variabili Quello spuntato su In IL verde zona A Essere abbastanza predittivo Di IL risposta Quello spuntato su Tutto IL tempo, così Sopra Tutto IL analisi Quello Noi fatto A Poi Avere IL Modelli Quello IO presentata. IO Speranza Questo era Informativo per Voi A Ascoltare A E molti Grazie.
