你好，我是瑞安莱基维茨,经理的这美国能源部和可靠性团队在JMP。
今天我是去到讲话到你关于
A班级的饱和的混合-等级主要的效果设计为了甚至数字的运行。
那声音喜欢A满口，
但出色地得到一个理解的什么那是经过这时间是完成的。
如果你看在我的联合管理计划杂志这里，
这是A粗糙的主意作为到什么这大纲是去到看喜欢。
现在，在这开始的尽管，我做有到称呼出去，
所以我有三合作者在这项目。
布拉德利琼斯， WHO应该是熟悉的到许多的你在杰普,
迪宾马琼达尔和克里斯纳赫茨海姆。
只是一些历史和预赛。
患病的说通常...
如果你看在那里，我们谈过关于主要的效果设计。
现在，通常，什么时候我们思考的筛选设计,
我们经常思考的因素存在全部在二水平。
你的标准分数阶乘设计那你看在教科书，
但真的有这大的问题，什么关于非线性影响？
的课程，它是伟大的我们想到寻找出去那些最多重要的主要的效果，
但什么发生如果那里是一些非线性？
在特别的，在2011年,
权威的筛选设计或者DSD打这场景。
这大的事物和那些DSD，
这里我们是假设全部这因素是连续的。
每个因素和DSD是去到是在三水平。
那给了一些希望的存在有能力的到探测二次的效果
什么时候他们是大的。
患病的说那曾是一的这大的人气的DSD。
这设计是去到讲话关于这里。
我们的主要的影响，如果你思考的DSD，
不是仅有的是他们好的在采摘向上主要的效果，
是还看着在二次方程和互动。
这设计是看着在这里
是真的主要的效果筛选作为我们的基本的目标。
经过主要的效果筛选、我是说我们有我们的列表的因素
和我们想到寻找出去哪个的那些是这基本的司机。
我们想到寻找出去那些重要的主要的影响。
如果是真的幸运的，我们可能得到一些二次的互动。
但再次，主要的效果筛选是这大的事物。
什么你是去到寻找这里是是去到有A混合
的三-等级和二-等级因素。
然而这DSD有一切在三-水平，
这里我们有更多的的这混合的三和二-水平。
一的这事物到支付注意力到
是只是喜欢确定的筛选设计。
什么时候是说关于这些三级因素，
是去到认为那他们是连续的。
在特别的，那方法是不是看着为了平衡。
经常你看在那标题在哪里我们讲话关于混合的水平。
是说关于三和两级因素。
但患病的说传统上什么时候我们思考的正交射线,
这三级因素是绝对的，
和所以我们想到看每个等级一个平等的数字的次。
什么是去到寻找这里是那这些三级因素
是 j乌斯特去到有A很少零。
一的这其他大的事物，尽管，
是那是去到有几乎作为许多因素作为我们做运行。
那是在哪里那主意的饱和的和这标题来了从。
饱和只是方法有效地那我有只是作为许多因素作为我做运行。
那是在哪里还那主要的效果筛选
因为现在我有所以许多因素，
如果你开始考虑到二次方程互动，
那是一个可怕很多的条款。
因为是看着在所以许多因素，
是只是希望我们能探测那些重要的主要的影响。
如果你思考关于其他设计,
如果你思考关于这混合的三-等级和二水平，
现在立即地什么可能来到头脑
是一些的这古典田口设计,所以L18或者这L36。
那些的你WHO是熟悉的和杰普,
你可能知道那你能创造权威的筛选设计
但添加两级因素。
这设计这里我会几乎看于一个扩大到一些的那些。
这里是去到有A很多更多的两级因素
比你可能想到，尽管，在我们的标准DSD。
患病的说这是还一个区域，尽管，那是挑选的向上在蒸汽
A很多在这些过去的很少年。
你看一些参考这里
作为到其他作者那是思维关于这相同的问题，
包括A纸那患病的来后退到在这结尾。
你看那最后的，这琼斯，莱基维茨,和纳赫施泰姆纸。
那是实际上有关的到这工作作为出色地。
让我们看，希望是全部在这相同的。
如果我们去后退到那标题。
这饱和的只是方法我们有A很多的因素相对的到这跑步尺寸。
我们的混合水平方法那我们有一些两级和三级。
只是到提到这二-等级可以是连续的作为出色地，
在哪里是只是不是感兴趣的在看着在那些二次的影响。
主要的效果设计说那是在哪里
我们的最多重要的事物是发现那些重要的主要的效果
和那甚至数字的运行，
它轮流出去这设计,如果你记住那记起这大纲，
全部这些设计是看着在是去到是一个甚至数字的运行。
现在，什么时候我们思考关于建筑这些设计,
所以在一些的这些初步的，
我应该真的讲话关于这建筑块。
这些设计是去到是建成之上
使用其他矩阵或者其他设计在这文学。
取决于在如何熟悉的你是和权威的筛选设计，
有这主意的某物被称为A会议矩阵。
A会议矩阵是只是一个中号经过中号矩阵
那我们使用到构造权威的筛选设计。
一的这好的事物和会议矩阵
是那在一般的，
他们存在为了倍数的二行和列。
我说在一般的，
有A会议矩阵为了每一个多种的的二
从2至30，除了为了22.
某物到提到这里，尽管，
是那在这案例在哪里A会议矩阵做不是存在，
或者让我们说如果你有一个奇怪的数字的运行，
你能使用某物被称为A伪会议矩阵。
A伪会议矩阵说，
我想到制作它看作为关闭作为我能到A会议矩阵，
哪个有这特别的财产。
什么特性A会议矩阵有？
出色地，如果我拿C转置吨，或者反过来， C C转置，
它是去到是中号减1次这身份矩阵。
什么那真的方法是那这些列，
这列的这矩阵C，正交。
如果我拿那叉-产品的任何二列，
是去到得到A零。
但注意我们有那M 减 1，
因为一的这其他特征的这会议矩阵
是那每个排和柱子有确切地一零。
如果你有联合管理计划17.2、
所以患病的承认那这吉林省第一的节目向上在联合管理计划17.2、
所以我们有这命令为了会议矩阵。
这里我能只是问为了这相同的6x6会议矩阵。
再次，什么是这特别的财产？
出色地，如果我们看，所以如果我拿C次C转置或者反过来，
我得到6减1、哪个是5次这身份矩阵。
每个的那些列是去到是正交。
再次，开始A联合管理计划17.2、你能创造你的自己的会议矩阵
只是经过给予它这命令。
这里我通缉A六连会议矩阵，所以我曾是有能力的到放那在。
让我们尝试它和八正如你会的看。
有一个8经过8会议矩阵。
那是一的这建筑块那我们需要。
其他一是A相似的类型的结构。
它是被称为A哈达玛矩阵。
这不同之处是A会议矩阵有价值观的消极的一，零，和一。
A哈达玛矩阵只是有价值观的加和减一。
A哈达玛矩阵存在为了最多倍数的四.
在特别的，这是在哪里什么时候你听到哈达玛矩阵，
其他事物你会听到关于经常次是一个正交大批。
在特别的为了A哈达玛矩阵，它有那相同的财产。
如果我拿它经过它是转置，
在这案件，我得到氮次这身份矩阵。
如果你记起这会议矩阵，
它曾是那中号减1、
这命令因为我们有一零在每个排和柱子。
这里它是去到是氮次这身份矩阵。
这主意这里是那如果我拿任何一对的列，
我们有那概念的正交性为了任何一对的列。
相似的到这会议矩阵，
我们实际上有A特别的命令在吉林省为了建造A哈达玛。
让我们拿A看这里。
如果你注意，让我们只是说哈达玛8、
这是去到给我一个8 次运行哈达玛矩阵。
如果我们看关于采取A哈达玛,
这股行，那里我们得到八次这身份矩阵。
再次，所以什么那方法，如果我拿任何一对的列，
他们是去到是正交，哪个你能实际上已经看。
只是假装那这第一的一是喜欢一个截距。
你看，全部的这些是均衡。
我是去到得到那主意的正交性。
是实际上几乎那里和我们的建筑块。
这最后的片那我们需要是某物被称为这克罗内克产品。
什么你会看是那自始至终我们可能不是甚至真的需要
到思考的它在条款的A克罗内克产品。
只是经常什么时候我们创造这些设计,那是这方式我们喜欢到思考的这些。
你会看A克罗内克积是表示经过这象征。
它看起来喜欢A乘法和A圆圈大约它。
在联合管理计划或者其他的定义克罗内克积
是被称为这直接的产品。
它只是发生了它是A方便的方式到构造设计。
全部的这，克罗内克积或者直接的产品是，
如果我拿A矩阵A和这克罗内克积的乙，
我拿每个元素的A
和申请它到这全部的矩阵乙超过和超过再次。
在哪里这来了在便利，
让我们看在哪里你可能有见过某物喜欢这前。
再次，我们有A直接的产品，一个JSL命令。
让我们说如果我只是通缉到开始和那6x6会议矩阵。
现在让我们说如果我的矩阵A，所以思考这里在这克罗内克积A，
我只是拿这些2经过1、
所以二行加一和A减一，
和直接的产品和C。
什么做我得到这里？
出色地，这是有效地如果我添加A中心跑步，
这会是A 13 轮DSD和六因素。
经过采取这一和减一，
所以和这克罗内克积向上这里和这加一，
我得到那会议矩阵C，和向下以下我得到消极的C。
这克罗内克积是只是A方便的方式
到思考关于事物喜欢什么我们可能称呼一个f旧的。
和那些初步的是完毕，
现在我们能实际上开始说关于这些不同的建筑。
这第一的方法是这最多，患病的说这最好的的全部的他们。
什么是去到说，这是在哪里我们的跑步尺寸
是去到是A多种的的八。
什么是我们正在做这里？
出色地，这里是去到开始。
是去到有A会议矩阵的命令中号等于4K。
再次，记住，这会议矩阵
趋向到存在作为长的作为我们有一个甚至数字。
同样地，为了这哈达玛矩阵，
那是在哪里是看着为了倍数的四.
这里我是去到拿A会议矩阵
的命令中号和A哈达玛矩阵的这相同的命令
在哪里是假设这里那两个都存在。
什么我是正在做这里是我是去到折叠超过。
你能实际上表达这作为A克罗内克积，
但这里我寻找它更多的方便的只是到写它这方式。
你看，这第一的部分看起来喜欢A权威的筛选设计。
我是采取A会议矩阵和折叠式的它超过。
然后在这其他边，我是复制这哈达玛矩阵。
我是采取A复制的那。
什么做我们得到和这设计？
出色地，这些第一的中号列那是形成的从这会议矩阵，
那是去到给我们中号三级因素。
这其余的中号减1是全部去到是两级因素。
这C部分是去到是为了三级，
这H部分为了两级。
什么做我们结尾向上和？
出色地，什么我们做过，我们基本上加倍这些这里。
是去到有二M-运行和二中号减1因素。
让我们拿A看在什么这可能看喜欢。
让我们看一个例子这里。
让我们拿我的C。
我是去到只是创造一个8经过8会议矩阵。
第一的，让我们构造这些三级列。
我是去到拿那直接的产品。
再次，在这案件，我想那折叠,我想C和减C。
让我们拿A看在什么C看起来喜欢。
再次，这是只是那折叠结构在那。
一事物这里，你注意到我说这其余的M-1柱子
为了这两级因素。
这原因为了那...
让我们拿A看在这哈达玛矩阵的命令8.
如果我是去到复制这，如果我是去到复制这，
出色地，这第一的柱子这里是去到是为了这截距。
我不想到放那作为一的我的设计因素
如果它绝不变化，
如果它是持续的自始至终这全部的事物。
如果你注意这里，我是去到只是降低这截距。
现在我有一个8经过7设计。
如果你注意，我是去到使用这直接的产品再次这里。
但反而的和这会议矩阵
在哪里我曾是使用一和减一，我只是想到制作A复制
的那哈达玛矩阵H没有这截距。
让我们给那A看。
我们能拿A看这里在这矩阵
在哪里你看那这一，一，一。
你能实际上看在哪里它得到只是复制它再次。
它是只是这相同的矩阵堆叠的在顶部的本身。
如果我连接全部的那些一起，你能看我有A 16经过15.
我能实际上只是创造那数据桌子。
我有这设计现在， A 16 轮设计和15因素。
这第一的八的那些是三等级和这其余的七是在二水平。
让我们只是拿A看。
让我们去到设计诊断
和让我们看什么这看起来喜欢和评价设计。
你能看我只是已创建A主要的影响。
这可能是难的到看，所以这看起来漂亮的凌乱的，
但你能已经看有A特别的结构和这些设计。
一事物我想到观点出去，让我们得到摆脱的这别名条款。
让我们只是看在这相关性这里和这些主要的影响。
你能看在这案件，
实际上，全部我的主要的效果是正交到每个其他。
一事物到观点出去这里，
因为我曾是使用那哈达玛矩阵作为A建筑堵塞，
那些两级设计,我们有全部那好的正交性那里。
你会注意这分数增加在信心间隔长度
是A小的少量更高。
为什么是那？
出色地，那是因为我们有这些三级因素。
那些第一的因素是在三水平。
什么那方法是那如果那里是A二次的影响，
现在这是给予我一些希望的检测那。
再次，不忘记，是已经在16运行和15主要的影响。
如果我们开始思维关于二次的效果和互动，
我们真的有到希望为了那些大的效果
什么时候它来了到正在做任何模型选择。
如果你思考的A传统的设计在哪里我们仅有的有二水平，
在那案件，我们会有不希望
的存在有能力的到探测任何二次的影响。
那是那第一的建造。
在一些感觉，那是在哪里一切作品出去很好。
我有A会议矩阵和我有A跑步矩阵可用的到我。
那给出我A跑步尺寸那是A多种的的八。
现在什么发生如果我不有一的那些？
让我们说我的设计是去到是A多种的的四.
这跑步尺寸是去到是A多种的的四.
让我们认为现在那我有A会议矩阵可用的到我，
但或许我不有A哈达玛矩阵。
如果你记起前，
在哪里为了我的哈达玛,我需要它到是A多种的的四、
这原来的跑步尺寸，所以那什么时候我加倍它，它曾是A多种的的八。
反而，或许如果我不有A哈达玛矩阵，
我可以使用某物喜欢A D-最优主要的效果计划。
这会只是是如果我去进入风俗设计。
让我们说如果我通缉为了六运行，我会去进入风俗设计
和说我有五主要的效果，五因素，
和我想六运行为了A主要的影响。
这建造实际上看起来A很多喜欢它做过在方法1.
这仅有的真实的不同之处是反而的那哈达玛矩阵，
现在我是去到是使用这D-最优主要的效果计划。
但它轮流出去到是这相同的事物这里。
我是去到有那些第一的中号列为了这三级因素，
这其余的中号负1为了这两级。
我是真的在那主意的饱和
因为经过这时间我因素在这截距，
我是在二M-运行和2中号减1因素。
让我们拿A看在如何这一可能看。
在这案件，
我是去到去和A 10 次运行会议矩阵，
哪个再次，因为那是A多种的的二，
我能创造A会议矩阵。
这一事物到支付注意力到这里，尽管，
因为是在10-运行，
有不是去到是A哈达玛矩阵的命令10可用的到我们。
让我们构造尽管第一的尽管，让我们只是折叠超过那抄送。
再次，那是只是那类似DSD结构。
现在在这案件，因为我不有那命令，
和所以这是在哪里你可以决定如何到做这。
你可能实际上甚至有你的自己的设计那你想到使用在这案件。
患病的说在这案件，我是显示A D-最优主要的影响。
你可能想到使用某物喜欢A贝叶斯D-最优
在哪里双因素互动是如果可能的。
但所以在这案件，全部那我有完毕
是我有采取这D-最优， 10 次运行设计为了九因素，
和我有只是发生了到包括这截距这里。
如果你去进入风俗设计，这是什么你得到从这模型矩阵。
这模型矩阵实际上包括这截距经过默认。
那是在事实在哪里我有这从这里。
再次，我是去到降低。
让我们降低那截距柱子。
再次，这里我是只是复制这精确的相同的事物再次。
我有只是折叠的超过，不是折叠的超过。
我有只是复制的这精确的相同的事物两次。
它会是难的到看作为到在哪里它曾是复制的这里。
但再次，全部那我们已经完毕是只是制成A复制。
我制成A复制的那多普特N10m9两次，连接那些一起。
让我们创造这数据桌子再次。
再次， 20-运行和19 号因素。
再次，保持在头脑那我的第一的10因素
是全部在三水平，这其余的在二。
让我们拿A看在评价设计再次这里。
我是去到放全部的这些因素在。
在这案件，前，
让我们去直接地到消除那些别名条款。
让我们拿A看在这颜色地图。
这仍然看起来喜欢A漂亮的好的颜色地图到我。
什么做我们注意这里相对这最后的一？
一的这最大差异是，
出色地，这里我们的三级别是仍然去到是正交，
和那是因为我们是使用A会议矩阵。
这三-级别和这二-级别是正交。
在特别的，我的三级因素是正交到这两级因素。
但因为我曾是使用那10 次运行设计，
它轮流出去我们不能得到完美的正交性
为了这10 次运行设计和九因素。
如果我们看之中那些两级因素，我们有一些小的相关性那里。
一事物到观点出去，
那里做存在A哈达玛矩阵的命令20.
在一些感觉，我们是采取A小的少量的A打在那些两级因素。
但如果你拿A看，这成本的使用这类型的设计
相对，让我们说，一切在二水平，
我们有关于A 5%增加在这信心间隔长度。
但这好的事物这里现在是那现在我们有那些因素在三水平。
如果我们真的是担心关于二次的效果
出现在这些第一的那些，现在我们有A机会的检测那些
在A小的价格到那估计效率为了那些主要的影响。
那曾是伟大的在这案件
那我们仍然有A会议矩阵那存在，但不哈达玛。
这最后的方法，
这是在哪里我们不真的合身进入任何一个的那些案例。
在这案件现在，
是说关于A跑步尺寸是去到是A多种的的二。
在这案件，什么我们有是我们不有A会议矩阵可用的到我们。
这是在哪里是去到使用那伪会议矩阵。
患病的说如果你是真的感兴趣的在那，
患病的去后退到这些初步的。
在这...
让我们看。
实际上，它曾是这原来的DSD设计。
对不起，这2011年权威的筛选设计。
如果你还看，我有它在这列表的参考在这结尾。
让我们看，那些WHO是特别感兴趣的。
这原来的班级的三级设计为了权威的筛选
在这在场的第二-命令影响。
这纸曾是书面前他们是意识到的的这存在
的这主意的会议矩阵。
在那纸，他们讲话关于A一般的目的算法
为了创造某物那看起来喜欢A会议矩阵。
你放零点沿着这对角线，
和然后这休息的这价值观是去到是加和减一，
在哪里你是试到制作A主要的效果D-最优设计。
这些伪会议矩阵，作为他们是，
他们看喜欢A会议矩阵。
你能使用那算法什么时候这会议矩阵不存在。
真的吗，什么它是试到做是到驾驶它到看作为关闭作为它能。
如果你记住A会议矩阵，
如果你拿C转置，你得到零点和这离开对角线
为了完美的正交性，
它是去到是试到驾驶它到看喜欢那
在哪里我不能制作它完美。
相似的到这案件我们有为了方法2、
我们的时间是去到是A D-最优主要的效果计划。
什么做我们结尾向上和这里？
再次，我们的第一的中号列是仍然去到是三级因素，
这其余的M 减 1为了这二-等级。
再次，是仍然在那案件的饱和
经过这时间我们因素在这截距。
这成本这里是那是不是去到得到这好的正交性
那我们可能有有在方法1和2.
让我们拿A看在如何这一作品这里。
我的C在这案件，
和患病的做那抄送。
什么我开始了和这里
曾是A伪会议矩阵的命令九。
九是不是A多种的的二。
我有到做某物那看起来喜欢A伪会议矩阵。
让我们只是拿A看这里。
让我们实际上拿A看和看什么那C运输C看起来喜欢。
你注意我不能得到那完美的正交性，
但反而我有八沿着这对角线
和然后这些加和减那些在这离开对角线。
是关闭。
我有那抄送那曾是只是正在做这相同的事物，折叠式的那矩阵超过。
同样地，所以吨，那是去到是的这相同的命令。
我拿这九连跑，八因素， D-最优设计。
在这案件，我有实际上已经已删除这截距。
是只是去到复制那设计再次。
我有这18经过8.
我是去到结合那些二件一起。
让我们拿A看在这桌子。
这是A特别难的设计到产生在一般的。
在这案件，我不有A好的数字。
我的跑步尺寸是18.
现在我有这些第一的九因素在三级别
和这其余的八在二水平。
不是出奇，那里是A成本的这。
再次，让我们只是消除那些别名条款再次
和拿A看在我们的颜色地图。
你看现在，我的二和三级别是实际上正交到每个其他，
但这三级别有A小的相关性之中他们。
那曾是在哪里，记住，如果你记起，
我们锯那加和减一和那离开对角线。
同样地为了这二水平。
我们实际上有一相当高的相关性这里，
但在一般的，所以关于0.1。
在这案件，我们不甚至有一个正交设计到比较它到。
我们实际上有A夫妻的因素那我们可能是担心关于A少量，
有A小的少量的A更大分数增加。
那些三级别将要说，出色地，我们不能得到那些到是完美的作为它是。
这分数增加是比较的到这假想正交设计，
这正交大批，哪个不甚至存在。
是支付A小的价格，但我们仍然有一些一般来说好的特性。
这三级别是正交到这二水平，
和我们已经最小化那相关性在一般的。
在一些感觉，那些是那些三方法。
这好的事物是取决于在这跑步尺寸那你有
和取决于在这数字的因素，这方法或者这班级的设计
真的给出你一些灵活性在这数字的运行。
的课程，如果你能买得起A多种的的八或者A多种的的四、
这特性是去到看A很多更好。
但我意思是，什么时候运行是真的昂贵的，
我们仍然有这方法3、
哪个是去到给你A合理的设计。
和那，我只是想到给一些最终的想法这里。
我有A关联。
如果你拿A看在这杂志然后，
我有A关联到A推介会从联合管理计划发现欧洲
从布拉德利琼斯那曾是在正交混合等级设计。
这设计在这推介会，这正交混合等级设计,
将要几乎看非常相似的到什么曾是呈现这里。
这设计呈现在这推介会是为了什么时候你是更近到饱和。
我会说这些正交混合级设计
从这以前的发现，和我们实际上有A纸在那。
那是这琼斯莱基维茨,和纳赫茨海姆
那曾是在杰奇通,杂志的质量技术。
那些设计工作非常出色地
什么时候你有关于一半这数字的因素相对的到这跑步尺寸，
哪个声音A很多喜欢DSD，
但它是什么时候你有更多的两级因素。
在这设计呈现在那推介会，
你能去向上到关于四分之三的这跑步尺寸。
这设计呈现这里
是真的什么时候你是更近到那饱和，
在哪里你说，出色地，不，我真的有A很多的因素
那我是感兴趣的在，和这运行是真的昂贵的。
这设计这里到充满那最后的差距什么时候你想到得到关闭到饱和。
我显示你这些设计看好的，
但能他们实际上做任何事物什么时候它来了到模型选择？
患病的说这里。
再次，我们有跑步A很多的模拟在这些。
这不是正在做它适当地，这是只是为了A单身的实现。
让我们说这里
我的因素，所以称呼一，称呼五，称呼13和14、
我有选择的它作为存在重要的。
在根据杰普,你可能想到使用某物喜欢逐步。
让我们拿A看。
这里我有完毕A合理的工作。
我可能有结束了向上和一额外的因素，
但在一些感觉， ID仍然是
相当快乐的那我有到过有能力的到挑选向上那些效果那里。
让我们尝试这相同的事物和广义的回归。
如果我们拿A看，这相同的事物。
让我们看， 1、 5、 13、和14.
如果我们去后退， 1、 5、 13、和14.
在这案件，
两个都的你有联合管理计划专业版和广义的回归或者合身逐步，
两个都是有能力的到挑选向上那些主要的效果那我们有在那里。
只是到展示你现在，如果你有A大的二次的影响，
患病的说因为比较的到DSD在哪里我们有那中心观点跑步，
这我们仅有的有二零。
我们不甚至有A第三为了A中心观点
和我们有A很多更多的因素。
检测二次的效果是仍然去到是难的。
但让我们只是假装我们有A大的一。
这里我有再次，这1、 5、 13、和14.
但现在我有还添加A相当大的二次的影响为了这柱子一。
让我们只是拿A看这里。
让我们尝试到合身逐步的再次。
现在我有实际上只是添加那些二次方程在这模型。
再次，我有一额外的学期，
但如果你看，甚至在这案件，它做过实际上挑选向上那二次的影响。
不是仅有的做过它挑选向上这正确的主要的效果，
它做过探测这二次的影响那我有。
让我们尝试这相同的事物。
让我们看这模型发射。
它看起来喜欢我已经有它显示这里。
这相同的事物。
你看这1, 5, 13、 14、
和广义的回归曾是还有能力的到挑选向上那二次的影响。
患病的说我会不是预计到预料
那你能探测那许多二次的影响。
但甚至如果你看在你的剩余的地块或者你的主要的效果地块，
甚至那些二零点给你一些指示
那或许我做想到跟随向上
和拿A看在那些因素A小的少量更深为了二次的影响。
在哪里再次，在你的传统的筛选、
如果你是仅有的正在做事物在二-等级，你不会有这机会到做那。
和那，再次，我将要邮政这杂志在哪里这视频是位于，
但患病的还闪光向上这些参考在这时间。
和那，感谢你为了采取这时间到手表这视频，
和请分享任何消息你有在这社区以下。
