좋아요, 환영 여러분 에게 이것 프레젠테이션 ~에 어느 나 ~ 할 것이다 말하다 ~에 대한 진주 인플루엔자 연구. 진주 생물통계학자, 그 살았다 상당히 ㅏ ~하는 동안 ~ 전에 동안, 구체적으로, 그만큼 스페인 독감, 그리고 그 ~였다 그만큼 첫 번째 하나 에게 분석하다 그만큼 주간 데이터 저것 ~였다 모은 ~에 의해 그만큼 우리를 국 ~의 그만큼 인구조사 ~에 대한 그만큼 스페인 독감, 어느 발생 ~에 1918, 1920, 그리고 이것 ~을 위한 그만큼 크기가 큰 미국 사람 도시.
진주, 그 ~였다 그만큼 첫 번째 에게 하다 그래서 에게 분석하다 그만큼 데이터 ~에 관하여 그만큼 스페인 독감, 그리고 그 썼다 둘 보고서 ~에 대한 그것, 그의 인플루엔자 연구 하나 그리고 둘, 어느 우리 ~ 할 것이다 재방문 지금 ~ 동안 이것 프레젠테이션, 그리고 잘 보다 어떻게 우리 ~ 할 것이다 BE 할 수 있는 에게 바라보다 ~ 안으로 그만큼 데이터, 분석하다 그만큼 데이터 사용 JMP. 이것 ~이다 관절 일하다 ~와 함께 크리스 고트발트, WHO 기여 에게 그만큼 방법론적 요소, 그리고 귀도 에리거, WHO 개시 그만큼 아이디어 ~의 재방문 진주 인플루엔자 연구.
그만큼 개요 ~의 이것 말하다 ~이다 ~처럼 다음과 같습니다. 첫 번째, 아픈 논의하다 ㅏ 작은 조금 그만큼 스페인 독감, 무엇 그것 ~였다 모두 에 대한. 상당히 ㅏ 치명적인 감염병 세계적 유행 ~에 저것 시간. 그 다음에 아픈 소개하다 진주 인플루엔자 연구, 그리고 아픈 말하다 ㅏ 작은 조금 ~에 대한 그만큼 데이터 저것 진주 사용된 ~에 그의 분석. 우리 가지다 추가 일부 인구 조사 데이터 ~에서 1910년 ~에 맨 위 ~의 저것 ~을 위한 우리의 분석, 어느 이루어져있다 ~의 ㅏ 변하기 쉬운 선택 절차 ~와 함께 ㅏ 없는 요인, ㅏ 무작위의 요인, 한 독립적인 정상 요인 ~에 우리의 분석, 그리고 부트스트랩 시뮬레이션 ~에서 그만큼 데이터.그 다음에 잘 BE 논의 우리의 결과 그리고 비교하다 저것들 결과 ~와 함께 진주 결과, 그리고 그 다음에 잘 끝내다.
첫 번째 ~의 모두, 그만큼 스페인 독감 감염병 세계적 유행, 에게 액자 저것 ㅏ 작은 조금, 그것 ~였다 하나 ~의 그만큼 치명적인 전염병 ~에 역사, ~처럼 목격했다 ~에 의해 이것 목록 여기 전시 그만큼 세계의 치명적인 전염병 ~에 시간 외에. 너 ~할 수 있다 보다 저것 그만큼 스페인 독감 여기 계급 다섯 ~에 자귀 ~의 그만큼 숫자 ~의 사망자 저것 그것 원인. 티 그의 목록 ~이다 향하고 ~에 의해 그만큼 검은색 사망자, 어느 살해 ~에 대한 네 타임스 더 사람들 ~보다 그만큼 스페인 독감 했다. 그 다음에 아래에 이것 목록, 너 보다 코로나- 19 감염병 세계적 유행 등장, 어느 우리 갖다 모두 노출된 에게. 그것 또한 나타납니다 ~에 이것 목록 아직.
단지 ~처럼 ~와 함께 코로나- 19, 모임 ~이었다 더 격려 에게 일어나다 밖의, 그리고 또한 ~에 그만큼 타임스 이미 ~의 그만큼 스페인 독감 감염병 세계적 유행 거기, 저것 ~였다 그만큼 사례 ~처럼 잘, 그리고 심지어 ~을 위한 클래스 에게 일어나다 옥외, ~처럼 너 ~할 수 있다 보다 ~에 이것 사진.
그만큼 스페인 독감 감염병 세계적 유행 구성된 ~의 삼 파도. 그만큼 첫 번째 하나 시작했다 ~에 3월 1918년 ~에 그만큼 우리를 그리고 확산 에게 유럽 그리고 그만큼 나머지 ~의 그만큼 세계. 그 다음에 ㅏ 더 극심한 파도, 그만큼 가장 심한 하나 시작했다 ~에 팔월 1918년 ~에 프랑스 그리고 확산 급속히 에게 그만큼 나머지 ~의 그만큼 세계, ~처럼 잘 ~처럼 일치 ~와 함께 그만큼 끝 ~의 그만큼 첫 번째 세계 전쟁.그 다음에 ㅏ 제삼 하나 어느 ~였다 더 적은 극심한 ~보다 그만큼 두번째 하나, 하지만 더 극심한 ~보다 그만큼 초기의 파도, 시작했다 ~에 그만큼 일찍 시작 ~의 1919년 그리고 때리다 일부 특정한 국가 좋다 호주 그리고 엄청난 영국.
여기 너 보다 그만큼 타임라인 ~의 그만큼 삼 파도 ~의 그만큼 스페인 독감 감염병 세계적 유행 발생 ~에 그만큼 우리를, 더 구체적으로 왜냐하면 우리 가지다 진주 데이터 ~에서 그만큼 우리를 어느 우리 바라보다 안으로.그만큼 죽음 통행료 ~였다 거대한 그리고 최대 사망자 발생 실제로 ~에 인도 그리고 중국.
무엇 ~였다 구체적인 그만큼 스페인 독감 감염병 세계적 유행 ~였다 저것 많은 어린 건강한 성인 사망 한 ~처럼 표시 ~에 의해 ㅏ 승 무늬 ~의 인류 요금, 어느 ~이다 여기 표시 ~에 의해 그만큼 가득한 검은색 선. ~ 안에 차이 에게 그만큼 유 모양 ~의 그만큼 정상 계절 인플루엔자 그리고 폐렴 인류 요금 어느 ~이었다 등기 이전의 에게 그만큼 감염병 세계적 유행.
을 위한 계절 인플루엔자 그리고 폐렴, 이것 유 모양 쇼 저것 개인 더 젊은 ~보다 네 연령 ~의 나이 그리고 사람들 더 오래된 ~보다 75 연령, 저것 이것들 ~이었다 최대 때리다 ~에 의해 계절 인플루엔자 그리고 폐렴. 특성 ~의 그만큼 스페인 독감 감염병 세계적 유행 ~였다 저것 게다가 저것들 둘 나이 여러 떼, 또한 그만큼 어린 성인 ~에 그만큼 범위 ~ 사이 20 그리고 40 연령 ~의 나이 갖다 구체적으로 때리다 ~에 의해 이것 감염병 세계적 유행, 결국 주요한 위로 에게 ㅏ 거대한 죽음 통행료.
그 다음에 더 나아가 앞으로 ~ 내내 역사, 역학자 그리고 역사가 ~의 역학 가지다 적용된 통계적 분석 에게 그만큼 스페인 독감 감염병 세계적 유행. 더 구체적으로, 사람들 일했다 ~에 그만큼 우리를 ~처럼 잘, 즉, 마르켈 그리고 동료, 그들 공부했다 그만큼 효과 ~의 비- 제약 개입 ~에 미국 사람 도시 좋다 학교 폐쇄, 취소 ~의 공공의 모임.
마멜룬드 공부했다 그만큼 영향 ~의 지리적 격리 ~의 특정한 지역 그리고 특정한 지역 ~에 그만큼 우리를. 점토, 남자 이름, 그리고 세베르니니 공부했다 십자가- 도시 변화 ~의 438 우리를 도시, 하지만 또한 다른 곳 약 그만큼 세계, 그래서 ~ 아니다 오직 ~에 그만큼 우리를 하지만 또한 ~에 유럽, 좋다 ~에 노르웨이 그리고 스페인.데이터 ~에 대한 그만큼 스페인 독감 전염병은 분석 함께 ~와 함께 인구 조사 데이터 그리고 그래서 앞으로. 그만큼 스페인 독감 감염병 세계적 유행 보관 흥미로운 ~을 위한 많은 연구원 ~ 위에 시간.
에 대한 진주 인플루엔자 연구 지금, 여기 너 보다 그만큼 첫 번째 ~의 그의 인플루엔자 공부하다, 그만큼 시작 ~의 그것. 첫 번째, 그 회담 ~에 대한 그만큼 심각성 ~의 그만큼 발생 그리고 실제로 저것 그만큼 죽음 통행료 ~을 위한 그만큼 유나이티드 주 ~였다 세트 ~에 ~에 대한 550,000, 어느 ~이다 ~에 대한 다섯 타임스 더 ~보다 그만큼 숫자 ~의 사람들 WHO 실제로 사망 한 ~ 동안 그만큼 첫 번째 세계 전쟁. 따라서, 전시 그만큼 심각성 ~의 이것 감염병 세계적 유행 그리고 실제로 어떻게 치명적인 그것 였다, 어떻게 폭발물 그것 였다.저것 ~였다 구체적으로 무엇 진주 ~였다 관심 있는 ~에 검사 그리고 관련된 에게 다른 변수.
그만큼 두번째 ~의 그의 인플루엔자 연구 외모 ~처럼 다음, 그래서 그만큼 시작 ~에 최소. 그건 한 업데이트 ~의 그만큼 첫 번째 ~의 그의 연구 왜냐하면 그 갖다 일부 비판 ~ 후에 첫 번째 공부하다 ~에 의해 일부 동료 WHO 비판 그를 ~을 위한 ~ 아니다 존재 정확한 ~와 함께 확실한 변수. 그 가졌다 문제 ~와 함께 무엇 우리 지금 나타내다 에게 ~처럼 건설하다 타당성. 일부 ~의 그만큼 데이터 ~이었다 ~ 아니다 정말 자질 무엇 그들 ~이었다 추정된 에게 측정하다, 그래서 그들 ~이었다 ~ 아니다 그래서 정확한 그리고 그들 ~할 수 있었다 BE 한정된 더 적절한, 더 정확한 ~에 주문하다 저것 그들 정말 측정하다 무엇 그들 ~해야 한다 측정하다. 그 했다 저것. 그 태클 그만큼 데이터 다시, 그만큼 변수. 세트 위로 새로운 정의 ~의 그만큼 변수 그리고 움직이는 앞으로.
그만큼 데이터 ~을 위한 그만큼 첫 번째 ~의 그의 연구 외모 ~처럼 다음과 같습니다. 우리 가지다 데이터 ~에서 진주 ~의 39 미국 사람 도시. 그만큼 응답 변하기 쉬운 그 원하는 에게 공부하다 ~였다 그만큼 전염병 색인, 어느 ~이다 주어진 ~에 의해 그만큼 상징 나 5 ~에 그의 연구. 저것 ~였다 그만큼 첫 번째 응답 변하기 쉬운 그 원하는 에게 공부하다 그리고 그 원하는 에게 또한 찾다 다른 변수 좋다 인구 통계 저것 ~할 수 있었다 BE 예측 ~의 이것 응답 변하기 쉬운.
지금, 이것 응답 변하기 쉬운 ~였다 ㅏ 측정하다 ~을 위한 그만큼 폭발성 ~의 그만큼 발생 ~에 자귀 ~의 감염병 유행 인류, 그래서 어떻게 폭발물 그만큼 발생 ~였다 그리고 치다 그만큼 다양한 도시 ~에 그만큼 우리를. 그 한정된 그만큼 정점 시간 비율, 그래서 그만큼 정점 ~의 그만큼 과잉 인류 요금 각기 다른 ~에 의해 그만큼 정점 날짜. ~ 안에 이것 방법, 그 원하는 에게 비교하다 도시 ~와 함께 하나 하나의 매우 날카로운 정점 에게 도시 ~와 함께 ㅏ 긴 단조롭게 하는 곡선 ~의 과잉 인류 요금. 그 고안 이것 전염병 색인 그 자신.
그 원하는 에게 말하다 이것 전염병 색인 에게 다양한 요인 좋다 그만큼 인구 통계.첫 번째 ~의 모두, 그만큼 인구 밀도 ~을 위한 1916, 그리고 그 다음에 그만큼 지리적 위치, 어느 ~이다 ㅏ 똑바로 선 거리 ~에서 보스턴. 그 또한 포함 그만큼 나이 분포, 치- 정사각형, 어느 ~이다 한 나이 헌법 색인 전시 그만큼 편차 ~에 그만큼 나이 분포 ~의 그만큼 도시 ~에서 ㅏ 결정된 기준 나이 분포. 그 또한 공부했다 그만큼 백분율 인구 성장 ~에 그만큼 10년 1900, 1910.
게다가 그만큼 인구 통계, 그 또한 관련된 그만큼 죽음 요금 ~을 위한 1916, 그래서 이전의 에게 그만큼 감염병 세계적 유행. 첫 번째 ~의 모두, ㅏ N 골재 죽음 비율 ~에서 모두 원인 그리고 그런 다음 특정 질병, 죽음 요금 ~을 위한 특정한 질병, 즉 폐 결핵, 본질적인 마음 질병, 심각한 신장증 그리고 브라이트 질병, 또는 실패 ~의 그만큼 신장, 인플루엔자, 폐렴, 장티푸스 발열, 암, 그리고 흥역.거기 ~였다 상당히 일부 상관관계 ~ 사이 이것들 죽음 요금.
이미 나는 말했다 너 ㅏ 작은 조금 ~에 대한 그만큼 응답 변하기 쉬운 그 진주 개발, 즉 그만큼 전염병 색인. 저것 했다 ~ 아니다 생기다 ~ 안으로 단지 ㅏ 하나의 시도, 하지만 그 시작했다 실제로 ~에서 나 1. 첫 번째 ~의 한 전염병 색인 저것 그 더 나아가 향상 ~ 안으로 나 2, 나 삼, 나 4, 그리고 그 다음에 그 ~였다 행복하다 충분한 에게 이동하다 ~을 따라 그리고 에게 일하다 ~와 함께 그만큼 나 5 감염병 유행 ity 색인. 에게 구별하다 그 다음에 도시 ~와 함께 하나의, 매우 날카로운 봉우리 에게 저것들 ~와 함께 긴, 낮은 평평한 곡선 ~의 감염병 유행 인류.
그 업데이트 그만큼 변수 ~에서 그의 첫 번째 공부하다 그리고 그만큼 두번째 공부하다, 그리고 ~에 저것 감각, 그 또한 업데이트, 그 또한 수정 그만큼 전염병 색인 그리고 그만큼 새로운 전염병 색인. 그 추천 에게 저것 하나 ~처럼 나 6. 처럼 또 다른 변하기 쉬운 ~의 관심, 그 또한 한정된 에게 이것 파괴성 변하기 쉬운 ~처럼 함유 과잉 인류 요금. 그 다음에 그 원하는 에게 말하다 이것들 둘 응답 ~에 그의 두번째 공부하다 ~와 함께 그만큼 정상 죽음 요금, 어느 ~이었다 그만큼 평균 죽음 요금 ~ 위에 그만큼 삼 연령, 1915년 에게 1917. 그 다음에 그 또한 가져왔다 ~에 그만큼 인구 통계. 다시, 그 수정 그만큼 나이 헌법 색인 기반을 둔 ~에 그만큼 1910년 인구 조사 데이터, 그리고 그 사용된 저것.
그 다음에 또한 그 관련된 그만큼 섹스 비율 ~의 그만큼 인구 ~의 수컷 ~ 대 안. 그만큼 인구 밀도 ~의 1910년 ~이다 사용된 ~에 그만큼 첫 번째 ~의 그의 연구, 남아 ~에 그만큼 두번째 공부하다. 그 다음에 대신에 ~의 ㅏ 지리적 위치, 그 사용된 위도 그리고 경도 ~에 그의 두번째 공부하다. 그 다음에 마지막으로 그 사용된 그만큼 백분율 인구 성장 ~에 그만큼 10년 1900, 1910, 다시.
이것들 ~이었다 진주 데이터 에게 어느 우리 추가 일부 추가의 인구 조사 데이터 ~에서 1910년 어느 ~이다 주어진 ~ 위에 여기. 대신에 ~의 그만큼 나이 헌법 색인, 우리 사용된 그만큼 공유하다 ~의 그만큼 다른 나이 여러 떼, 그리고 그만큼 순수한 숫자 실제로, 왜냐하면 우리 ~이었다 ~ 아니다 정말 행복하다 ~와 함께 그만큼 방법 진주 한정된 그만큼 나이 헌법 색인. 그것 ~였다 정말 상당히 복잡한 그리고 ~ 아니다 분명한 충분한 그래서 저것 우리 생각 에게 단지 가다 ~에 대한 그리고 사용 그만큼 1910년 공유하다 나이 대신에 ~의 이것 나이 헌법 색인 개발 ~에 의해 진주.
게다가 저것, 우리 보았다 ~ 안으로 그만큼 숫자 ~의 명 에게 ㅏ 주거, 그만큼 백분율 ~의 주택 소유, 그만큼 학교 출석 ~의 인구, 6 에게 20 연령 ~의 나이, 그리고 그만큼 무식 ~에 그만큼 인구, 10 연령 ~의 나이 그리고 위에, 그리고 보다 ~이든 하나 ~의 이것들 요인 또는 일부 ~의 이것들 요인 ~할 수 있었다 BE 예측 의 나무 응답 변수 ~에 진주 연구.
무엇 ~였다 진주 분석 모두 에 대한? 잘, 그 갖다 ~ 안으로 다수의 상관관계. 그 공부했다 모두 그만큼 데이터 만들기 사용 ~의 부분적 상관관계 계수 ~처럼 잘 ~처럼 그만큼 정상 상관관계 계수 ~의 영 주문하다, 하지만 그 했다 저것 매우 엄격하게. 그 가졌다 계산 이것 모두 ~에 의해 손 그리고 했다 이것 상당히 잘 실제로 그리고 가지고 갔다 ~ 안으로 계정 다양한 다른 요인 ~에 이것들 부분적 상관관계 ~에 의해 데 저것들 다른 변수 존재 끊임없는. 을 위한 그만큼 부분적 상관 관계 그리고 그만큼 다른 상관 관계, 그 또한 계산 유망한 후보자 오류 에게 찾다 밖으로 ~이든 이것들 상관관계 계수 ~이었다 중요한 또는 아니다, 그래서 그 했다 이것 상당히 잘.
지금, 그만큼 분석 저것 우리 ~이다 사용 ~이다 그만큼 하나 ~에 어느 우리 ~이다 가고 있다 에게 실제로 선택하다 변수 ~와 함께 ㅏ 없는 요인 그리고 우리 ~이다 가고 있다 에게 부트스트랩 우리의 데이터. 우리 ~이다 행위 그래서 왜냐하면 우리의 피 값 ~을 위한 우리의 데이터, 어느 ~이다 안타깝게도 ~ 아니다 직교, 그들 ~할 수 있다 ~이 되다 무겁게 치우친. 부터 우리 ~이다 ~ 아니다 정말 사용 훌륭하게 직교 데이터, 그만큼 피 값 ~할 수 있다 ~이 되다 상당히 치우친 ...쪽으로 영. 그것은 언제나 그만큼 위험 ~와 함께 피 값 ~을 위한 관찰 데이터 저것 중요하지 않은 요인 모두 ~의 ㅏ 갑자기 ~이 되다 중요한 그리고 저것 그만큼 유형 하나 오류 비율 ~이다 ~ 아니다 아래에 제어.
에게 해결하다 그만큼 사실 저것 그만큼 피 값 ~이다 ~ 아니다 균일하게 분산 더 이상 ~에 그만큼 사례 ~의 한 중요하지 않은 변하기 쉬운, 에게 해결하다 저것 문제, 우리 ~이다 가고 있다 에게 관련시키다 ㅏ 무작위의 변하기 쉬운, ㅏ 없는 요인, 한 독립적인 정상 변하기 쉬운 ~ 안으로 그만큼 분석 그리고 보다 에게 무엇 정도 그것 나타납니다 ~에 우리의 절차 ~의 선택 변수.이것 아이디어 ~이다 탁월한 ~에 의해 또는 유래 ~에서 그만큼 JASA 종이 ~에 의해 우, 야유, 그리고 스테판스키 ~에 2007.
구체적으로, 무엇 우리 가지다 완료 이다, 잘, 우리 포함 ㅏ 하나의 없는 요인 ~에 그만큼 변하기 쉬운 선택 절차 그리고 수행 2,500 부트스트랩 복제하다 ~을 위한 변하기 쉬운 선택 사용 JMP. 그 다음에 우리 계획된 그만큼 비율 ~의 타임스 각 변하기 쉬운 들어간다 그만큼 모델. 변수 저것 입력하다 ~처럼 자주 또는 더 적은 ~보다 그만큼 없는 요인 ~이다 무시할 수, 그리고 변수 저것 입력하다 더 자주 ~보다 그만큼 없는 요인, 잘, 이것들 ~이다 그만큼 것들 저것 우리 ~이다 가고 있다 에게 선택하다 ~처럼 존재 예측 ~의 그만큼 응답 변하기 쉬운.
~ 안에 JMP, 우리 지정된 둘 새로운 열, 그리고 실제로, 하나 공식 ~이다 필요합니다. 그건 그만큼 공식 ~을 위한 그만큼 부트스트랩 빈도 열 저것 너 보다 여기. 그만큼 부트스트랩 빈도 열 ~이다 기반을 둔 ~에 우리의 없는 요인, 어느 ~이다 한 독립적인 정상 변하기 쉬운 그건 다시 초기화 각 시간 ~ 동안 그만큼 부트스트랩 시뮬레이션. 기반을 둔 ~에 이것 재초기화, 그만큼 빈도 열 얻다 업데이트 그래서 저것 우리 가지다 ㅏ 100 % 리샘플링 ~의 우리의 데이터의 샘플 크기 ~와 함께 그만큼 결정된 견본 크기 ~처럼 그것 이다.
그 다음에 ~을 위한 그만큼 변하기 쉬운 선택, 무엇 회귀의 종류 또한 ~일 것이다 우리 적용하다 저것 우리 ~할 수 있었다 찾다 밖으로 ~에 그만큼 일반화 선의 모델 플랫폼 ~의 JMP, 왜냐하면 취득 ~ 안으로 계정 그만큼 빈도 열 또한, 만약에 우리 하다 변화 선택, 우리 또한 필요 에게 하다 그만큼 분포 결정 ~에 그만큼 같은 시간.그것 가지다 에게 일어나다 동시에. 너 캔트 하다 그것 따로 기반을 둔 ~에 그만큼 원래의 데이터. 실제로, 그만큼 그래프 ~에 그만큼 왼쪽- 손 옆 ~이다 ㅏ 작은 조금 오해의 소지가 왜냐하면 저것 그래프 포함 그만큼 원래의 데이터, 하지만 분포 결정 너 ~해야 한다 실제로 하다 ~하는 동안 행위 그만큼 변하기 쉬운 선택 그 자체.
가정 ㅏ 푸아송 분포, 잘, 저것 추정 ~였다 ~ 아니다 거부, 그래서 우리 ~할 수 있었다 실제로 이동하다 앞으로 ~와 함께 그만큼 추정 ~의 ㅏ 푸아송 분포, 어느 ~이다 또한 유지 ~에 그만큼 문학 ~ 내내 ~을 위한 인류 요금 그리고 그래서 앞으로 ~을 위한 분석. 그것 ~였다 ~ 아니다 정말 거부 그리고 그것 ~였다 좋은 에게 추정하다 그런 ㅏ 푸아송 회귀 ~을 위한 그만큼 분석.
그 다음에 또한 우리 적용된 푸아송 회귀 ~에 콤비네이션 ~와 함께 변하기 쉬운 선택 ~을 위한 그만큼 전염병 색인 나6. 하지만, 우리 스위치 에게 정상 회귀 또는 더 적은 회귀 ~을 위한 그만큼 제삼 응답 변하기 쉬운, 그만큼 파괴성 변하기 쉬운.
그만큼 방법 에게 적용하다 이것 회귀 ~에 JMP ~에 의해 수단 ~의 변하기 쉬운 선택 ~이다 ~에 의해 사용 그만큼 일반화 회귀 플랫폼 어디 우리 그 다음에 정의하다 그만큼 응답 변하기 쉬운 ~을 위한 분석 그리고 놓다 그만큼 빈도 열 ~ 안으로 그만큼 주파수 상자. 그 다음에 ~처럼 모델 자귀 ~에 그만큼 건설하다 모델 효과 창문, 우리 관련시키다 모두 그만큼 변수, 모두 완두콩 rl의 변수, 함께 또한 ~와 함께 우리의 없는 요인 또는 독립적인 정상 변하기 쉬운 저것 우리 또한 포함.
그 다음에 우리 이동하다 앞으로 ~와 함께 그만큼 회귀 절차 ~에 의해 선택 앞으로 선택 견적 방법. 처럼 ㅏ 표준, 우리 사용된 그만큼 아카이케 정보 기준 ~와 함께 그만큼 보정 ~을 위한 작은 견본 크기 에게 결정하다 ...에 그만큼 결정적인 모델 에게 포함하다 그만큼 결정적인 모델 그 다음에 에게 선택하다 ~와 함께 그만큼 선택 ~의 그만큼 변수.
그만큼 해결책 부분 저것 너 보다 여기 ~이다 기반을 둔 ~에 정규화 데이터 에게 놓다 그들을 ~에 그만큼 같은 저울, 그래서 저울 그리고 센터 데이터 그리고 또한 에게 줄다 그만큼 효과 ~의 다중공선성 ~에 그만큼 데이터 왜냐하면 있다 상당히 일부. 그 다음에 너 보다 다시, 그만큼 원래의 예측 변수 터지는 위로 ~에 그만큼 낮추다 산출. 그 다음에 우리 선택하다 ㅏ 모델 ~와 함께 그만큼 최저 아카이케 정보 기준.하나 ~ 후에 그만큼 다른, 그만큼 변수 오는 존재 선택된 ~에 의해 포워드 변하기 쉬운 선택 기반을 둔 ~에 그만큼 아카이케 정보 기준. 처럼 너 ~할 수 있다 보다 ~에 이것 산출 실제로 여기, 그만큼 없는 요인 갖다 ~ 안으로 그만큼 모델. 그만큼 없는 요인 완전히 중요하지 않은, 정보가 없는, 그래서 갖다 ~ 안으로 그만큼 모델, 어느 ~이다 ~ 아니다 좋은, ~의 강의.
우리 가졌다 에게 하다 이것 견적 방법, 이것 변하기 쉬운 선택 절차 2,500 타임스, 그리고 우리 했다 이것 ~에 JMP ~에 의해 오른쪽 클릭 ~에 그만큼 추정 열 그리고 그 다음에 치다 시뮬레이트 그리고 그 다음에 선택 그만큼 빈도 열 ~처럼 ㅏ 열 에게 스위치 ~에 그리고 밖으로 ~ 사이 그만큼 다른 부트스트랩 복제하다 그래서 저것 초기화 ~의 그만큼 없는 요인 ~이었다 언제나 존재 보장 ~ 사이 그만큼 다른 부트스트랩 복제합니다.그 다음에 마지막으로, 그래서 우리는 갖다 그만큼 2,500 모델 선택 밖으로 ~의 그만큼 부트스트랩 시뮬레이션.
그 다음에 우리 계산 그만큼 비율 저것 모두 ~의 이것들 변수 갖다 ~ 안으로 그만큼 모델 또는 ~이었다 주어진 ~처럼 비- 영 추정. 우리 ~이었다 대표 ~에 의해 비- 영 추정. 특히, ~의 강의, 우리 ~이었다 관심 있는 ~에 어떻게 많은 타임스 그만큼 없는 요인 나타났다 ~에 그만큼 선택 ~의 그만큼 모델. 이것 회전 밖으로 에게 BE 41 % ~의 그만큼 타임스, 어느 ~이다 상당히 높은.티 hese는 우리의 새로운 거짓 기입 요금, 실제로. ㅏ 매우 높은 백분율 ~에 어느 그만큼 없는 요인 갖다 선택된.
우리 회계 ~을 위한 일부 높은 경계, 한 높은 99.9 % 신뢰 한계 또한 저것 우리 가지고 갔다 ~ 안으로 계정, 그리고 심지어 ㅏ 작은 조금 더 높은 때때로. 에게 BE 자신 있는 저것 그만큼 요인 저것 너 보다 ~에 녹색 저것 그들 나타났다 최대 자주 그 다음에 ~에 그만큼 모델 선택. 처럼 너 ~ 할 것이다 보다 또한 또 다른 예 지금 도, 어디 우리 갖다 묶여 ~와 함께 그만큼 없는 요인 ~처럼 잘. 그만큼 요인 또는 그만큼 변수 ~에 빨강, 그들 가지다 ~ 아니다 계속 ~ 이다 선택된 ~부터 그들의 발생 ~이다 낮추다 ~보다 그만큼 발생 ~의 그만큼 없는 요인 ~ 위에 그만큼 다른 부트스트랩 시뮬레이션. 그만큼 변수 ~의 관심 여기 저것 갖다 선택된 그리고 ~이다 예측 ~의 그만큼 전염병 색인 I5 ~이다 그만큼 죽음 요금 ~의 원인, 죽음 비율 ~에서 본질적인 마음 질병, 그만큼 죽음 요금 ~에서 폐렴, 죽음 비율 ~에서 암, 죽음 비율 ~에서 흥역, 그리고 그만큼 지리적 위치.
지금, 그만큼 죽음 비율 ~에서 모두 원인, 그건 한 골재 ~을 위한 그만큼 죽음 요금 ~에서 그만큼 개인- 특정한 만성병 환자 질병. 우리 ~이었다 또한 관심 있는 에게 보다 무엇 ~일 것이다 일어나다 만약에 우리 ~이었다 에게 가져가다 이것 밖으로 ~의 그만큼 분석. 이것 ~이다 무엇 우리 했다 ~에 그만큼 수행원 슬라이드. 우리 가지고 갔다 그것 밖으로, 죽음 비율 모두 원인, 그리고 그 다음에 우리는 얻었다 ㅏ 다른 그림. 그만큼 죽음 비율 ~에서 흥역 그리고 그만큼 죽음 비율 ~에서 암 돌린 밖으로 에게 BE 중요하지 않은 지금, 반면 죽음 비율 ~에서 폐렴 갖다 ~에 그만큼 녹색 존, ~처럼 잘 ~처럼 그만큼 죽음 비율 ~에서 폐 결핵. 이것들 ~이었다 또한 상당히 고도로 상관 ~와 함께 그만큼 죽음 비율 ~의 모두 원인.죽음 비율 ~의 모두 원인 마스크. 이것들 변수, 하지만 일부 ~의 그만큼 죽음 요금 ~이다 또한 상관 ~ 중에 각 다른, 그래서 우리 가지다 에게 BE 주의 깊은 여기. 저것 ~였다 ㅏ 새로운 결과 저것 우리 봤다.
지금, 결국, 우리 반복 이것들 변하기 쉬운 선택 더 나아가 앞으로 ~와 함께 오직 그만큼 변수 ~에 녹색 저것 너 보다 여기 ~에 그만큼 화면, 그래서 그만큼 것들 저것 갖다 선택된 에게 어느 우리 추가 우리의 새로운 1910년 인구 조사 데이터, 좋다 그만큼 주식 ~의 나이 그리고 그만큼 무식 그리고 그만큼 훈련 그리고 그래서 앞으로.우리 했다 이것 ~와 함께 그리고 없이 죽은 비율 또는 원인 에게 마지막으로 그 다음에 선택하다 그만큼 변수 저것 ~이었다 흔한 종류의 전반적인 분석. 모두 그만큼 다른 복수 선택된 일부 다른 변수 아직, 하지만 아직 거기 ~이었다 일부 변수 어느 ~이었다 현재의 모두 그만큼 시간, 그리고 이것들 ~이다 그만큼 것들 저것 우리 마지막으로 그 다음에 함유 ~ 안으로 그만큼 모델, 어느 ~이다 우리의 결정적인 푸아송 회귀 모델 저것 우리 얻은 ~에 그만큼 끝.
어느 포함 죽음 요금 ~에서 마음 질병, 본질적인 마음 질병, 죽음 요금 ~에서 모두 원인 우리 유지된 말함, ~처럼 또한 진주 스트레스 저것 ~처럼 존재 상당히 중요한. 공유하다 나이, 0 에게 4. 학교 출석 ~의 그만큼 인구, 6 에게 20 연령 ~의 나이 그리고 그만큼 지리적 위치. 저것 ~였다 우리의 결정적인 회귀 모델 ~을 위한 그만큼 첫 번째 응답, 그만큼 전염병 색인 나는5, 그리고 아래에 너 보다 그만큼 결과 ~의 진주. 데 완료 ㅏ 상관관계 분석, 그 ~였다 할 수 있는 에게 식별하다 폐 결핵, 본질적인 마음 질병, 그리고 심각한 신장증 그리고 브라이트 질병. 게다가 그만큼 죽음 비율 ~의 모두 원인 저것 그 간주 상당히 중요한, 어느 ~였다 실제로 또한 언제나 그만큼 사례 ~을 위한 우리의 분석. 그것 언제나 왔다 ~에 맨 위 ~의 우리의 분석. 우리 유지된 그것 안에.
지금, 진주 또한 뾰족한 ...쪽으로 일부 특정한 만성병 환자 질병, 하지만 우리 ~이었다 ~ 아니다 할 수 있는 에게 놓다 이것들 ~에 맨 위.우리 했다 ~ 아니다 찾다 그들을 에게 BE 안정적으로 현재의. 전반적인, 우리의 분석, 그래서 우리 했다 ~ 아니다 식별하다 그들을. 또한, 진주, 실제로, ~ 후에 그의 첫 번째 공부하다, 갖다 비판 왜냐하면 ~의 가리키는 ...쪽으로 이것들 개인 질병. 그 다음에 ~에 그만큼 두번째 ~의 그의 공부하다, 또한, 그 ~였다 더 신중한, 더 보수적인, 그리고 오직 뾰족한 ...쪽으로 그만큼 죽음 비율 ~의 모두 원인 그리고 그만큼 본질적인 질병 ~의 그만큼 마음 ~처럼 그만큼 것들 저것 ~이다 예측 ~을 위한 그의 수정 색인 ~의 그만큼 폭발성 ~의 그만큼 발생 나6.
우리의 결정적인 분석 ~이다 그만큼 하나 저것 너 보다 여기 가리키는 ...쪽으로 또한 죽음 요금 ~에서 본질적인 마음 질병, 죽음 비율 ~에서 모두 원인, 그만큼 공유하다 ~의 그만큼 나이 ~ 사이 영 그리고 네, 그리고 그만큼 인구 밀도 규칙. 승 오히려 언제나 할 수 있는 에게 보다 그만큼 인구 밀도 오는 위로 높은 ~에 그만큼 목록 ~의 변수 저것 발생 거의 계속해서 ~ 위에 그만큼 부트스트랩 복제합니다. 저것 또한 돌린 밖으로 에게 BE 한 중요한 변하기 쉬운 ~에서 우리의 분석.
와 함께 그만큼 파괴성 변하기 쉬운, 우리 했다 ~ 아니다 찾다 모두 저것 많이 ~의 변화. 그만큼 범위 실제로 ~의 값 ~였다 ~ 아니다 ~처럼 크기가 큰 ~처럼 ~을 위한 그만큼 다른 둘 응답, 그만큼 전염병 색인 . 우리 ~이었다 오직 할 수 있는 에게 식별하다 ㅏ 약간의 변수 그리고 구체적으로 그만큼 죽음 요금 오는 ~에서 그만큼 본질적인 마음 질병.그 다음에 우리 식별, 게다가 그만큼 공유하다 ~의 그만큼 최연소자 사람들 ~ 사이 0과 4 년, 또한 그만큼 공유하다 ~의 사람들 범위 ~ 사이 20 그리고 40, 그래서 25 그리고 44 연령 ~의 나이. 그만큼 건강한 사람들 실제로 이전의 에게 그만큼 감염병 세계적 유행, 저것 ~였다 또한 나타내는 ~의 과잉 인류 요금 ~ 위에 그만큼 다른 도시 ~에 그만큼 유나이티드 주.
진주 데이터 세트, ~처럼 우리 ~할 수 있었다 보다 또한, 우리 오직 가졌다 매우 작은 데이터. 거기 ~이었다 매우 매우 작은 39 관찰 ~에 그만큼 첫 번째 공부하다 그리고 ~에 그만큼 두번째 공부하다 오직 34 관찰 왜냐하면 그들 수정 일부 ~의 그만큼 변수, 일부 관찰 갖다 잃어버린. 그만큼 데이터 ~이다 또한 관찰 ~와 함께 상당히 일부 다중공선성 관련된. 그만큼 품질 ~의 그만큼 데이터 ~할 수 있었다 가지다 계속 ~ 이다 더 나은. 그러므로, 우리의 분석 ~을 위한 확신하는 ~이다 유용한, 하지만 그들 ~이다 ~ 아니다 마법 같은, ~처럼 잘 ~처럼 진주 상관관계 분석. 구체적으로, 그의 첫 번째 분석, 그것 ~였다 ~ 아니다 지원됩니다. 그 알고 있었다 나중에 저것 사람들 했다 ~ 아니다 정말 지원하다 그의 첫 번째 분석. 그래도, ~처럼 성 조지 상자 말했다, "모두 모델 ~이다 잘못된, 일부 ~이다 유용한."
우리 ~이었다 할 수 있는 에게 선택하다 만족스러운 모델 ~에 ㅏ 잇달아 일어나는 방법. 첫 번째 ~의 모두, 우리 포함 진주 변수 그리고 보유 그만큼 선택된 변수, 에게 어느 그 다음에 우리 추가 새로운 1910년 인구 조사 변수 에게 마지막으로 선택하다 저것들 변수 저것 ~이다 유익한 그리고 각 시간 ~와 함께 그리고 없이 그만큼 죽음 비율 ~에서 모두 원인.그 다음에 우리 보유 그만큼 변수 저것 터진 위로 ~에 그만큼 녹색 존 에게 BE 상당히 예측 ~의 그만큼 응답 저것 터진 위로 모두 그만큼 시간, 그래서 ~ 위에 모두 그만큼 분석 저것 우리 했다 에게 그 다음에 가지다 그만큼 모델 저것 나 제시. 나 희망 이것 ~였다 유익한 ~을 위한 너 에게 듣다 에게 그리고 많은 감사해요.
