안녕하세요, 모든 사람.
나의 이름 ~이다 지우 리앙,
통계학자 ~에서 프록터 & 도박 회사.
나는 의 지원 사업 ~에 브뤼셀 혁신 센터 ~을 위한 P&G.
나의 기본 직업 ~이다 행위 그만큼 소비자 조사 데이터 분석.
오늘, 나라야난 그리고 나 ~ 할 것이다 현재의
그만큼 G 행 곡선 모델링 에게 측정하다 영향
~의 그만큼 온도 그리고 사용법 A 산 ~에 세정제 성능.
다음 미끄러지 다, 제발.
여기 ~이다 그만큼 내용물 우리 ~ 할 것이다 씌우다 오늘.
첫 번째, 나 ~ 할 것이다 주다 그만큼 짧은 소개 ~에 대한 그만큼 구조 방정식 모델
그리고 ㅏ 조금 ~에 대한 그만큼 데이터 우리 ~ 할 것이다 BE 사용하여 ~을 위한 우리의 모델링.
그 다음에 나 ~ 할 것이다 회전하다 에게 나라야난 에게 소개하다 그만큼 성장 곡선 모델링,
모델 건물 프로세스 ...을 더한 그만큼 JMP 데모.
없이 전시, 나 ~ 할 것이다 현재의 그만큼 결론 그리고 다음 단계.
다음 미끄러지 다, 제발 .
그만큼 구조 방정식 모델링
~이다 ㅏ 다변량 기술
저것 ~이다 사용된 에게 시험 ㅏ 세트 ~의 그만큼 관계
~ 사이 그만큼 관찰됨 그리고 그만큼 숨어있는 변수
~에 의해 비교 그만큼 모델 예측됨 공분산 행렬
그리고 관찰됨 공분산 행렬.
~ 안에 전자현미경, 무엇 우리 가지다 완료 이다,
관찰됨 변수 ~이다 명백한 변하기 쉬운
~처럼 그만큼 지시자 ~을 위한 숨어있는 변수,
어느 ~이다 사용하여 그만큼 측정 모델 에게 건설하다.
숨어있는 변수 형태 ㅏ 회귀 모델
에게 짓다 ㅏ 회로망 어느 우리 부르다 그만큼 구조 모델.
여기 ~이다 안 예 ~와 함께 그만큼 삼 숨어있는 변하기 쉬운,
여덟 영형 지켜졌다 변하기 쉬운 ~에 JMP, 그래서 그만큼 SEM 구조.
처럼 너 ~할 수 있다 보다 ~에 그만큼 단추 왼쪽 차트,
그만큼 원 대표하다 그만큼 숨어있는 변하기 쉬운,
어느 ~이다 계획된 ~을 통해 그만큼 지표 좋다 청소,
~처럼 그만큼 숨어있는 변하기 쉬운 ~이다 가리키는 ~에 의해 그만큼 가득한 정사각형
대표하다 그만큼 명백한 변하기 쉬운
전반적인 청소, 얼룩 제거, 흼 그리고 명도.
같은 ~처럼 그만큼 선도, 숨어있는 변하기 쉬운 가리키는 ~에 의해 그만큼 삼 명백한 변하기 쉬운.
만약에 너 바라보다 ~에 그만큼 오른쪽 옆 ~의 그만큼 창문,
그만큼 로드 중 창문 보여주다 그만큼 구조 ~을 위한 그만큼 측정 모델
어떻게 이것 개인 숨어있는 변하기 쉬운 말하다 에게 그만큼 지시자.
그만큼 단추 ~의 그만큼 회귀 창문 보여주다 둘 회귀 모델:
청소 드라이브 전체 평점, 선도 마른 전체 평가.
이것 ~이다 그만큼 구조 ~을 위한 그만큼 구조 방정식 모델.
다음 미끄러지 다, 제발.
그만큼 데이터 우리 사용 ~을 위한 우리의 성장 곡선 모델링
~이다 그만큼 조사 데이터 우리 지휘하다 ~에 그만큼 프랑스 ~와 함께 그만큼 119 소비자.
우리 나누다 이것 119 소비자 ~ 안으로 여러 떼.
육십 ~의 그들을 사용 제어 제품,
어느 ~이다 그만큼 아리엘, 녹는 단위 정량, 그만큼 꼬투리,
~에 우리의 데이터 세트, 두드러진 ~처럼 0.
또 다른 59 소비자 사용 시험 제품 ~이다 그만큼 에코라벨 제품, 암호 ~처럼 1.
각 소비자, ~ 동안 그만큼 12 주 ~의 그만큼 시험,
첫 번째 네 주, 그들 사용 그들의 소유하다 제품.
그 다음에 그들 ~ 할 것이다 가다 에게 그만큼 여덟 일주일 시험 주,
사용 하나 ~의 우리의 할당 제품, 어느 하나 사용 그만큼 아리엘 SUD 또는 에코라벨.
그 다음에 ~을 위한 각 시간 ~의 그만큼 씻다,
그만큼 소비자 ~ 할 것이다 채우다 ~에 그만큼 설문지,
제공하다 일부 정보 ~에 대한 그들의 세탁 행동,
그런 ~처럼 그만큼 세탁 온도,
숫자 ~의 그만큼 꼬투리 사용된, 토양 수준 ~의 그만큼 구조, 어떻게 더러운 그것 이다,
그리고 전반적인 평가 ~의 그만큼 성능 ~을 위한 그만큼 제품.
우리의 모델링 목적 ~이다 노력하다 에게 시험 만약에 거기 ~이다 ㅏ 제품 효과
~에 그만큼 전반적인 성능 평가,
세탁 온도 ~에 그만큼 전반적인 성능 평가,
숫자 ~의 그만큼 꼬투리 사용된 ~을 위한 전반적인 평가
~을 위한 각 ~의 그만큼 씻다.
다음 미끄러지 다, 제발.
부터 모든 소비자, 그들 가지다 ㅏ 다른 세탁 습관,
그들 가지다 다른 상태,
~ 아니다 모두 ~의 그만큼 소비자 가지다 그만큼 같은 숫자 ~의 씻다 ~ 동안 그만큼 시험 주.
그러므로, 에게 만들다 모든 소비자
그만큼 무게 동일한 ~에 우리의 모델 건물 데이터 세트,
우리 첫 번째 골재 그만큼 소비자 데이터 ~에 의해 그만큼 패널리스트 수준 ~에 의해 주간 기초.
너 가져가다 그만큼 평균 세탁 온도
~ 동안 저것 주 ~을 위한 그만큼 특정한 소비자,
숫자 ~의 꼬투리 사용된,
그리고 그만큼 전반적인 평가 ~을 위한 각 짐 ~ 동안 저것 주.
후에 이것 골재 데이터,
우리 사용 그만큼 탐구적인 도구 좋다 JMP 그래프 빌더
에게 식별하다 만약에 거기에 어느 선의 경향 ~을 위한 전체 평가,
~을 위한 온도 경향 ~ 동안 그만큼 시험 주,
그리고 그만큼 숫자 ~의 그만큼 꼬투리 사용하여 경향 ~ 동안 그만큼 시험 주.
부터 그만큼 탐구적인 단계 , 노 ~이다 예쁜 안정적인
~에 그만큼 주 9 에게 주 12, 우리 사용 그만큼 가로채기 오직 모델 ~을 위한 노.
그 다음에 ~을 위한 그만큼 온도 ~을 위한 그만큼 제품 그리고 그만큼 숫자 ~의 그만큼 꼬투리 사용된
~에서 이것 탐구적인 단계,
우리 설립하다 거기 ~이다 어느 하나 증가 또는 감소하다 경향.
그러므로, 우리 사용 그만큼 선의 성장 모델 에게 설명하다 그만큼 온도 지시자
그리고 그만큼 숫자 ~의 꼬투리 지시자.
에게 설명하다 그만큼 제품 영향,
우리 또한 포함 그만큼 제품 제조 변하기 쉬운 ~에 우리의 모델.
그 다음에 우리 첫 번째 짓다 ㅏ 성장 곡선 모델 ~을 위한 온도 숫자 ~의 그만큼 꼬투리,
그 다음에 추가하다 이것 숨어있는 변하기 쉬운 에게 짓다 ㅏ 회귀 모델 ~에서 제품 변하기 쉬운,
가로채기 ~의 온도, 경사 ~의 온도,
가로채기 ~의 그만큼 숫자 ~의 꼬투리 사용된, 경사 ~의 그만큼 숫자 ~의 꼬투리 사용된
에게 가로채기 ~의 그만큼 노 에게 짓다 다변량, 그만큼 성장 곡선 모델.
지금 ~일 것이다 회전하다 에게 나라야난 에게 소개하다 숨어있는 성장 곡선 모델.
나라야난, 그것은 당신의 회전하다.
감사하다 너, 지우, ~을 위한 그만큼 엄청난 [들리지 않음 00:06:49].
안녕, 모든 사람. 나의 이름 ~이다 나라야난.
나 ~이다 안 부가어 교수 ~에 그만큼 대학교 ~의 신시내티,
하지만 나 가르치다 과정 ~에 데이터 채광 사용하여 JMP.
ID 좋다 에게 시작 ~에 의해 기부 ㅏ 매우 넓은 정의
~의 무엇 ~이다 숨어있는 성장 곡선 모델링.
처럼 우리 가다 을 따라, 나 5월 사용 그만큼 편지 엘지 센티미터 에게 대표하다
잠재 성장 곡선 모델링,
그리고 SEM 에게 대표하다 구조 방정식 모델링.
잠재 성장 곡선 모델링 ~이다 원래 ㅏ 방법 에게 모델
세로 방향 데이터 사용하여 그만큼 SEM 뼈대.
왜냐하면 그것 ~이다 세워짐 ~에 그만큼 SEM 뼈대,
그것 가지다 모두 그만큼 장점 ~의 지정 그리고 테스트 관계,
~처럼 지우 ~였다 설명하다 ~와 함께 그만큼 예 ~의 구조 방정식 모델링.
ㅏ 에스 ㅏ 옆 메모, 나 ~일 것이다 좋다 에게 언급하다 저것 LGCM
~이다 실제로 안 애플리케이션 ~의 확증적인 요인 분석,
어느 ~이다 실제로 ㅏ 하위 모델 이내에 구조 방정식 모델링
~와 함께 그만큼 추가됨 평균 구조,
그리고 이것 ~ 할 것이다 BE 설명했다 언제 우리 얻다 ~ 안으로 JMP.
하나 ~의 그만큼 이익 ~의 사용하여 그만큼 SEM 뼈대
~이다 저것 우리 ~이다 할 수 있는 에게 평가하다 모델 맞다.
허락하다 우리를 바라보다 ~에 그만큼 성명 거기,
어느 말한다, 모든 모델 암시한다 ㅏ 공분산 행렬 그리고 평균 구조.
무엇 이것 정말 수단 ~이다 저것
그만큼 관찰됨 공분산 행렬 그리고 그만큼 평균 벡터
~할 수 있다 BE 실제로 재생산 ~에 의해 그만큼 모델 매개변수 견적
어느 ~이다 추정된 사용하여 그만큼 잠재 성장 곡선 모델링.
그만큼 평등 ~ 사이 그만큼 둘 ~이다 무엇 많은 ~의 이것들 맞다 지수
~이다 실제로 테스트.
하나 ~의 그만큼 가장 오래된 하나 ~이다 그만큼 카이제곱 시험
그리고 그만큼 가설 그것 ~이다 테스트 ~이다 실제로 나열된 거기:
그만큼 평등 ~ 사이 그만큼 인구,
그리고 그만큼 모델 예측됨 공분산 행렬,
그리고 그만큼 평균 벡터.
하지만, 이것 시험, 어느 ~이다 하나 ~의 그만큼 가장 오래된,
가지다 일부 보다- 밖으로.
하나 ~이다 저것 그만큼 시험 통계 기능 ~이다 견본 크기,
어느 수단 저것 더 큰 견본 크기 ~ 할 것이다 추세 에게 거부하다 그만큼 모델
심지어 ~을 위한 하찮은 차이점.
그만큼 다른 하나 ~이다 저것 그만큼 시험 ~이다 글로벌
그리고 하다 ~ 아니다 반영하다 지역적 적합성 ~와 같은 ~할 수 있었다 BE 정확히 잰 ~에 의해 R-제곱.
ㅏ 또한, 그만큼 맞다 ~이다 ~도 정확한 ~처럼 지정된 ~에 그만큼 가설.
우리 알다 ~에서 그만큼 유명한 상자 성명 저것 모두 모델 ~이다 잘못된.
우리의 모델 ~이다 오직 단지 안 근사.
왜냐하면 ~의 이것, 거기 가지다 계속 ~ 이다 여러 개의 대안 맞다 측정
저것 가지다 계속 ~ 이다 제안했다.
ID 좋다 에게 언급하다 삼 ~의 그들을 여기.
그만큼 첫 번째 ~이다 그만큼 뿌리 평균 정사각형 오류 ~의 근사.
이것 ~이다 실제로 자질 모델 맞지 않는 구두, 조정 ~을 위한 그만큼 견본 크기,
어느 ~였다 안 문제 ~와 함께 그만큼 카이제곱 시험.
이것 ~이다 실제로 ㅏ 나쁜 상태- 의- 맞다 측정하다, 그래서 낮추다 숫자 ~이다 더 나은.
하지만 하나 ~의 그만큼 장점 ~의 사용하여 이것 맞다 측정하다
~이다 저것 우리 가지다 ㅏ 신뢰 간격 ~을 위한 그것,
그리고 그만큼 제안됨 한계점 ~을 위한 이것 맞다 측정하다
~이다 저것 그만큼 높은 경계
~의 그만큼 신뢰 간격 ~이다 더 적은 ~보다 0.10.
다음 ~이다 ㅏ 비교의 맞는 나 색인 그리고 비정규 맞다 색인.
이것들 ~이다 상대적인 견적, 그리고 그들은 실제로 테스트
어떻게 좋은 ~이다 당신의 제안 모델
비교하다 에게 ㅏ 기준선 모델,
어느 ~이다 대개 ㅏ 모델 ~의 아니요 관계.
이것 ~이다 ㅏ 선량- 의- 맞다 측정하다,
그리고 그래서 그만큼 제안됨 기준 여기 ~이다 저것 이것들 맞다 측정
십자가 ㅏ 한계점 ~의 ~에 최소 0.95.
그만큼 마지막 하나 ~이다 ㅏ 표준화됨 뿌리 평균 제곱 잔여.
이것 ~이다 실제로 안 평균 제곱 잔여 ~의 모두 그만큼 강요
~에 그만큼 공분산 행렬.
이것 ~이다 ㅏ 나쁜 상태- 의- 맞다 측정하다.
다시, 우리 ~이다 찾고 ~을 위한 더 작은 숫자,
그리고 그만큼 제안됨 한계점 여기 ~이다 저것 이것 값 ~이다 더 적은 ~보다 0.08.
~에 맨 위 ~의 모두 이것, 마지막으로, 하다 ~ 아니다 잊다 에게 확인하다 그만큼 실제 잔차,
그만큼 표준화된 잔차.
무엇 우리 ~이다 찾고 ~을 위한 여기 ~이다 숫자 어느 ~이다 그 너머에
마이너스 2 그리고 플러스 2 한계점.
그만큼 아이디어 여기 ~이다 에게 바라보다 ~에 그만큼 전체 ~의 맞다
그리고 ~ 아니다 단지 어느 하나 측정하다.
데 논의됨 맞다 측정,
이제 하자 우리를 바라보다 ~에 그만큼 세로 방향 프로세스 우리 원하다 에게 공부하다.
Zhiwu가 설명했습니다. 삼 다른 프로세스.
첫 번째 하나 ~이다 성공 기준 ~처럼 정확히 잰 ~에 의해 전반적인 만족 평가
~에서 주 9 에게 주 12.
그 다음에 우리 가지다 갖다 둘 시간은 다양하다 ing 공변량.
저것 수단 이것들 ~이다 다양한 ~ 위에 시간.
하나 ~이다 그만큼 온도 환경
~에 어느 그만큼 제품 ~였다 사용된 ~에서 주 5 에게 주 12,
그리고 그 다음에 그만큼 양 ~의 제품 사용된 또한 ~에서 주 5 에게 주 12.
그 다음에 마지막으로, 우리 가지다 안 지시자 변하기 쉬운
나타내는 무엇 유형 ~의 제품 그것 이다, 그리고 이것 ~이다 ㅏ 시간 불변 공변량
그렇지 않다 변화 ~와 함께 시간.
그만큼 모델링 전략 우리 ~이다 가고 있다 에게 사용,
첫 번째, 이었다 가고 있다 에게 시각화하다 데이터 사용하여 그래프 빌더.
그 다음에 우리 ~이다 선택 ㅏ 일변량 숨어있는 성장 곡선 모델
~을 위한 각 ~의 그만큼 프로세스.
그 다음에 우리 결합하다 모두 ~의 그들을,
놓다 함께 ~처럼 ㅏ 다변량 LGCM.
그 다음에 잘 마지막으로 시험 그만큼 가설 저것 지우 제안하다,
어느 ~이다 어떻게 잘 그만큼 제품 그리고 다른 성장 요인
영향 전반적인 만족.
우리 ~ 할 것이다 선택하다 그만큼 가장 단순한 모델 언제 우리 짓다.
나 ~이다 가고 있다 에게 얻다 ~ 안으로 JMP.
나 ~이다 달리기 JMP 18, 어느 ~이다 안 일찍 채택자 버전,
그리고 나 ~이다 가고 있다 에게 보여주다 일부 스크립트,
그리고 나 ~ 할 것이다 보여주다 너 어떻게 나 갖다 에게 일부 ~의 이것들 ~에서 그만큼 JMP 플랫폼.
그만큼 첫 번째 물건 나 원하다 에게 하다 ~이다 시각화하다 그만큼 전반적인 만족,
그리고 이것들 ~이다 궤적.
무엇 이것들 이다, 이다 원래 개인 ~에 각 선 ~에서 주 9 에게 주 12.
여기, 그만큼 전반적인 만족 플롯 여기
~을 위한 각 ~의 그만큼 119 소비자.
그들은 원래 하나 궤도 ~을 위한 각 소비자.
만약에 너 바라보다 ~에 이것 특정한 소비자, 열 숫자 16,
저것 명 궤도 ~이다 ~에 ㅏ 하향의 경향
~에서 주 9 ~을 통해 주 12.
그들 시작했다 어딘가에 ~에 그만큼 50대 중반, 그리고 ~에 의해 그만큼 시간 그들 ~이다 ~에 주 12,
그들의 만족 측정하다 가지다 오다 아래에 에게 ~에 대한 37.5 ~에 ㅏ 규모 ~의 0-100.
허락하다 우리를 바라보다 ~에 또 다른 사람.
이것 사람 여기 WHO 사용된 그만큼 아리엘 제품,
그들의 궤도 ~이다 ~에 안 상승 그네
가고 있다 ~에서 그만큼 70년대 중반 아마 에게 그만큼 일찍 90년대
~에 의해 그만큼 시간 그들 도달하다 주 12.
그들 ~이다 구하는 더 그리고 더 만족하는
주 ~ 위에 주.
죄송합니다 ~을 위한 저것.
ㅏ 거품 화면 전시 위로.
무엇 우리 원하다 에게 하다 ~이다 우리 원하다 에게 이해하다
어떻게 다른 소비자
~이다 경험하다 만족 ~ 위에 그만큼 주,
그리고 그만큼 변화 ~에 이것들 프로세스 ~을 위한 이것들 소비자
~이다 무엇 우리 원하다 에게 모델 사용하여 LGCM.
무엇 나는 가고 있다 에게 하다 ~이다 나는 가고 있다 에게 회전하다 ~에 그만큼 스크립트,
LGCM ~의 전반적인 만족.
나 가지다 세워짐 여기 삼 다른 모델.
무엇 이것들 ~이다 원래 그만큼 숨어있는 변하기 쉬운 해당 에게 안 가로채기
~을 위한 이것들 반복 측정 ~의 그만큼 전반적인 만족
~에서 주 9 ~을 통해 주 12.
나는 세워짐 삼 다른 모델.
나는 세워짐 ㅏ 네번째 모델,
어느 ~이다 ㅏ 단순화 ~의 그만큼 첫 번째 모델.
나는 세워짐 ㅏ 성장 없음 모델,
어느 수단 다른 사람들
가지다 다른 레벨 ~의 만족 ~에 그만큼 시작, 어느 ~이다 주 9,
하지만 그 다음에 그들의 궤적 단조롭게 하다 밖으로 그리고 하다 ~ 아니다 자라다 ~ 위에 시간.
두번째 모델 ~이다 ㅏ 선의 성장 모델, 어느 수단 저것 궤적 하다 변화
~에 ㅏ 선의 패션 ~ 위에 시간.
그만큼 제삼 모델 ~이다 ㅏ 이차 모델, 어느 수단 그들의 궤적 변화
~에 ㅏ 이차 패션 ~ 위에 시간.
그 다음에 마지막으로, 나는 갖다 ㅏ 단순화 ~의 그만큼 첫 번째 모델,
하지만 나는 가정 거의 탄력 또는 아니요 변화 ~에 그만큼 변화 가로질러 시간.
나는 가고 있다 에게 바라보다 ~에 이것들 맞다 측정
저것 나 이야기했다 ~에 대한
그리고 선택하다 그만큼 모델 저것 맞다 그만큼 최상의.
무엇 나는 찾고 ~을 위한 ~이다 낮은 가치 ~의 카이제곱,
높은 가치 ~의 CFI, 어느 수단 CFI 간다 ~에 ㅏ 규모 ~에서 0-1
그리고 낮은 가치 ~의 RMSEA, 어느 또한 간다 ~에 ㅏ 규모 ~에서 0-1.
그것 외모 좋다 모두 나의 모델, 아니요- 성장, 선의 성장, 그리고 이차 성장,
맞다 그만큼 데이터 같이 잘.
하지만 하지만, 나는 가고 있다 에게 가져가다 그만큼 가장 단순한 ~의 그만큼 모델
왜냐하면 만약에 나 바라보다 ~에 그만큼 견적 ~처럼 나 ~할 수 있다
~에 그만큼 길 도표,
많은 ~의 이것들 계수 관련된 에게 그만큼 경사,
그만큼 선의 경사 또는 그만큼 이차 경사,
~이다 실제로 ~ 아니다 중요한 ~처럼 표시됨 ~에 의해 그만큼 점이 찍힌 윤곽.
~ 안에 이것 선의 성장 모델, 무엇 우리 가지다 ~이다 안 가로채기,
어느 측정 그만큼 초기의 수준 ~의 만족,
그리고 경사, 어느 측정
그만큼 비율 ~의 증가하다 ~의 그만큼 만족 ~ 위에 시간
또는 비율 ~의 감소하다 ~의 만족 ~ 위에 시간.
에스 도약 측정 저것, 가로채기 측정 그만큼 초기의 수준.
우리 ~할 수 있다 보다 모두 그만큼 견적 관련된 에게 그만큼 경사
~이다 실제로 ~ 아니다 중요한 ~처럼 가리키는 ~에 의해 점이 찍힌 윤곽.
똑같다 ~이다 그만큼 상황 ~을 위한 그만큼 이차 모델 또한.
그러므로, 나는 가고 있다 에게 가져가다 그만큼 가장 단순한 ~의 그만큼 모델,
어느 ~이다 그만큼 아니요- 성장 모델 ~을 위한 이것 프로세스,
어느 ~이다 전반적인 만족.
허락하다 나 보여주다 너 어떻게 나 하다 이것.
~ 안에 JMP, 가다 아래에 그만큼 분석하다 그리고 선택하다 다변량 그리고 선택하다
S 구조 방정식 모델 플랫폼.
선택하다 그만큼 반복 측정, ~에 이것 사례 ~이다 노 ~에서 주 9
~을 통해 주 12.
떨어지다 그들을 ~에 모델 변수 상자 그리고 딸깍 하는 소리 좋아요.
우리 가지다 갖다 이것들 네 반복 측정
사용 가능 ~처럼 모델링 변수 ~에 그만큼 길 도표 영역.
나 ~할 수 있다 짓다 이것 모델 ~에서 할퀴다 사용하여 그만큼 길 도표,
하지만 JMP 가지다 만들어진 그것 더 쉽게 ~에 의해 사용하여 단축키.
나는 가고 있다 에게 가다 아래에 그만큼 모델 지름길, 빨간색 삼각형,
선택하다 경도 분석, 그리고 확인하다 그만큼 선의 숨어있는 성장 곡선
또는 그만큼 가로채기 전용 모델.
만약에 나 선택하다 그만큼 가로채기 전용 모델,
나 얻다 이것 길 도표 어느 너 봤다 ~에 나의 스크립트.
만약에 나 달리다 그만큼 모델,
너 ~ 할 것이다 얻다 그만큼 견적 그리고 그만큼 맞다 통계량 ~을 위한 이것 모델.
만약에 너 원하다 에게 추가하다 그만큼 선의 성장 모델
에게 하다 그만큼 같은 물건, 오다 M 아래 오델 바로가기,
세로 방향 분석, 그리고 선의 G 행 곡선 모델.
이제, 우리 가지다 갖다 ~ 아니다 오직 안 초기의 수준
~처럼 대표 ~에 의해 그만큼 가로채기 숨어있는 변하기 쉬운,
우리는 갖다 그만큼 비율 ~의 성장 ~의 이것 프로세스
~처럼 대표 ~에 의해 그만큼 경사 숨어있는 변하기 쉬운.
우리 ~할 수 있다 달리다 이것 모델.
딸깍 하는 소리 ~에 달리다,
그리고 너 얻다 그만큼 모델 견적, ~처럼 나 보여 주었다 너 전에,
어느 ~이다 ~ 아니다 중요한 ~을 위한 그만큼 경사 숨어있는 변하기 쉬운.
너 얻다 그만큼 맞다 통계 오른쪽 여기 아래에 그만큼 모델 비교 테이블.
티 헤세 모델 ~이다 쉬운 에게 맞다 ~에 JMP 사용하여 그만큼 모델 지름길 메뉴
사용 가능 아래에 그만큼 모델 지름길.
나는 가고 있다 에게 닫다 그만큼 하나 나 단지 만들어진.
우리 가지다 그래서 멀리 세워짐
ㅏ 일변량 LGCM ~을 위한 ㅏ 하나의 프로세스.
나는 가고 있다 에게 반복하다 그만큼 같은 물건 ~을 위한 그만큼 다른 둘 성장 프로세스 우리 가지다,
그리고 이었다 가고 있다 에게 바라보다 ~에 그만큼 씻다 온도 궤적.
허락하다 나 보여주다 너 어떻게 에게 하다 이것 ~에 JMP.
~ 안에 JMP, ~에 그래프, 딸깍 하는 소리 ~에 그래프 빌더 그리고 열려 있는 위로 그만큼 온도 변수.
우리 원하다 에게 바라보다 ~에 온도 ~에서 주 5 ~을 통해 주 12.
떨어지다 그들을 ~에 그만큼 x축.
을 위한 그만큼 유형 ~의 그래프 너 원하다,
선택하다 그만큼 마지막 상 ~에 그만큼 술집 ~에 그만큼 맨 위.
이것 ~이다 ㅏ 평행한 구성.
거기 ~ 할 것이다 BE 일부 부드러움 관련된 ~와 함께 이것.
견인 이것 편지 술집 모두 그만큼 방법 에게 그만큼 왼쪽.
거기 ~해야 한다 BE 아니요 부드러움 ~에 모두.
가져가다 그만큼 제품 변하기 쉬운, 어느 ~이다 안 지시자 변하기 쉬운,
놓다 그들을 ~에 씌우다.
이제 당신은 얻다 개인 궤적.
만약에 너 원하다 에게 추가하다 그만큼 평균 궤도,
선택하다 그만큼 육도 음정 상 ~에 이것 도구 모음 ~에서 왼쪽.
딸깍 하는 소리 ~에 그만큼 옮기다 열쇠 그리고 딸깍 하는 소리 ~에 이것.
이제 당신은 얻다 저것 평균 궤도
~의 온도 사용된 ~ 위에 이것들 여덟 주.
딸깍 하는 소리 ~에 완료
에게 얻다 그만큼 구성 ~와 함께 더 진짜 사유지.
이것 ~이다 정확히 그만큼 구성 저것 나 보여 주었다 사용하여 그만큼 스크립트.
너 ~할 수 있다 분명히 보다 저것
~에서 주 7 앞으로, 거기 ~할 것 같다 BE ㅏ 성장
~에 그만큼 온도 환경.
그것 외모 좋다 사람들 ~이다 증가 그만큼 온도
~처럼 시간 진행하다 7주차부터 ~을 통해 주 12.
나는 가고 있다 에게 닫다 이것.
우리 가지다 ㅏ 그래프 에게 시각화하다
그만큼 궤적 ~의 그만큼 온도 환경.
우리 반복하다 그만큼 같은 물건.
우리 원하다 에게 선택하다 ㅏ 모델 ~을 위한 저것 프로세스.
ㅏ 에스 전에, 나 세워짐 그만큼 같은 삼 모델:
성장이 없는 것, ㅏ 선의 성장, 그리고 ㅏ 이차 성장.
나는 가고 있다 에게 바라보다 ~에 그만큼 맞다 통계량 여기.
이것 시간, 우리 보다 분명히 ㅏ 중요한 개선
~에 가고 있다 ~에서 그만큼 아니요- 성장 에게 선의 성장
~에 자귀 ~의 그만큼 맞다 통계.
그만큼 이차 성장 ~이다 ㅏ 가장자리 가의 증가하다 ~ 위에 그만큼 선의 성장 모델.
다시, ~을 위한 그만큼 같은 이유 ~처럼 전에,
모두 그만큼 견적 ~에 그만큼 이차 경사 ~이다 실제로 ~ 아니다 중요한.
에게 유지하다 것들 단순한, 나는 가고 있다 에게 선택하다 그만큼 더 간단하다 모델,
어느 ~이다 그만큼 선의 성장 ~을 위한 온도.
그만큼 마지막 프로세스 ~이다 그만큼 현물 상환 지불 용법.
이것 ~이다 그만큼 숫자 ~의 꼬투리.
지금 우리 ~할 수 있다 보다 분명히 안 증가 경향,
더 그래서 ~을 위한 그만큼 에코라벨 제품,
어느 수단 사람들 ~이다 사용하여 더 그리고 더 제품
언제 그들 사용 에코라벨 ~처럼 비교하다 에게 아리엘,
어느 ~이다 ㅏ P&G 제품.
나 원하다 에게 모델 이것.
허락하다 나 닫다 저것.
딸깍 하는 소리 ~에 그만큼 스크립트 ~을 위한 엘지 센티미터 ~의 현물 상환 지불 용법.
나는 가고 있다 에게 바라보다 ~에 그만큼 맞다 통계량.
ㅏ 얻다, 나 보다 ㅏ 좋은 모델 맞다,
특히 그만큼 선의 그리고 그만큼 이차.
을 위한 그만큼 같은 이유 ~처럼 전에, 나는 가고 있다 에게 선택하다 그만큼 선의 모델.
여기 나 원하다 에게 바라보다 ~에
그만큼 견적 ~을 위한 그만큼 이차 경사,
그리고 이것 ~이다 무엇 나 평균 ~에 의해 ~ 아니다 고르는 그만큼 이차 경사
왜냐하면 당신은 갖다 모두 그만큼 매개변수 포인트 단위 에게 저것 에게 BE ~ 아니다 중요한.
이제, 우리 가지다 갖다 ㅏ 모델 ~을 위한 각 ~의 그만큼 삼 프로세스.
우리 선택했다 ㅏ 성장 없음 모델 ~을 위한 전반적인 만족.
우리 선택했다 ㅏ 선의 성장 모델 ~을 위한 낮은 온도.
지금 나는 가고 있다 에게 놓다 그들을 모두 함께
사용하여 ㅏ 다변량, 숨어있는 성장 곡선 모델.
이것 ~이다 원래 모두 그만큼 삼 프로세스 놓다 함께.
여기 , 나 원하다 에게 보여주다 너 그만큼 유사성
~ 사이 ㅏ 확증적인 요인 분석 모델
그리고 숨어있는 성장 곡선 모델 ~처럼 ~였다 뾰족한 밖으로 ~에 그만큼 이전의 미끄러지 다.
너 ~할 수 있다 보다 저것 거기 ~이다 ㅏ 평균 구조 추가됨 에게 그것
~와 함께 ㅏ 삼각형 ~와 함께 ㅏ 숫자 하나,
그리고 거기 ~이다 윤곽 가고 있다 ~에서 저것 에게 각 ~의 그만큼 숨어있는 변수.
만약에 나 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭 그리고 사용 그만큼 보여주다 옵션 그리고 ~ 아니다 보여주다 그만큼 평균 구조,
너 ~할 수 있다 보다 그만큼 친숙한 확증적인 요인 분석 모델
~와 함께 숨어있는 변수 그리고 그만큼 지표 관련된 ~와 함께 각 하나 ~의 그들을.
우리 가지다 ㅏ 하나의 숨어있는 변하기 쉬운, 가로채기 ~을 위한 그만큼 전반적인 만족.
우리 가지다 둘 숨어있는 변수 ~을 위한 그만큼 온도,
어느 ~이다 초기의 가로채기 그리고 그만큼 경사.
우리 가지다 그만큼 같은 두 개의 잠재 변수 나타내는 그만큼 현물 상환 지불 용법.
초기의 수준 ~처럼 대표 ~에 의해 그만큼 정수 꼬투리
그리고 그만큼 비율 ~의 변화 ~의 제품 용법 ~처럼 가리키는 ~에 의해 그만큼 slp 꼬투리,
어느 ~이다 원래 그만큼 경사 ~의 꼬투리.
허락하다 나 놓다 뒤쪽에 그만큼 수단 활성화되었습니다.
이제, 우리 ~할 수 있다 실제로 바라보다 ~에 그만큼 견적 ~의 이것들,
어느 ~이다 정말 하나 ~의 그만큼 중요한 꼬투리
~의 그만큼 숨어있는 성장 곡선 모델.
무엇 우리 가지다 여기 ~이다 안 추정
~의 그만큼 초기의 수준 ~의 만족 ~에 9주차
왜냐하면 저것 ~였다 그만큼 시작 시간 기간 ~을 위한 전반적인 만족.
그건 ~에 대한 71 ~에 ㅏ 규모 ~의 0-100.
이것 ~이다 그만큼 평균 온도 환경 ~에 9주차,
어느 ~이다 36 도 섭씨.
여기 ~이다 그만큼 제품 용법, 1.4 파우치.
여기 ~이다 그만큼 비율 ~의 변화 ~의 제품 용법
왜냐하면 거기 ~이다 ㅏ 경사 ~의 제품 용법, 그만큼 지연 시간 변하기 쉬운,
어느 ~이다 ~에 대한 0.02.
사람들 ~이다 사용하여 약간 더 ~처럼 시간 간다 에.
저것 ~이다 무엇 우리 얻다.
그만큼 전반적인 맞다 ~의 이것 모델 ~이다 또한 꽤 좋은.
나 생각하다 우리 봤다 저것.
정확히 CFI ~에 그만큼 한계점 0.95,
그리고 우리의 높은 경계 ~의 그만큼 RMSEA ~이다 분명히 더 적은 ~보다 0.1.
이제, 우리 가다 에게 그만큼 마지막 모델,
어느 ~이다 그만큼 가설 저것 지우 구함 에게 시험,
어디 우리 원하다 에게 보다 만약에 제품,
그만큼 지시자 변하기 쉬운, 그리고 그만큼 다른 성장 요인
가지다 ㅏ 중요한 영향 ~에 전반적인 만족.
~ 안에 주문하다 에게 제거하다 그만큼 어지럽게 흩어져 있는 것,
나 가지다 ~ 아니다 표시됨 모두 그만큼 지표.
모두 우리 ~이다 봄 ~이다 오직 그만큼 서클,
어느 대표하다 그만큼 숨어있는 요인 ~을 위한 각 ~의 그만큼 성장 곡선 모델
그리고 ㅏ 하나의 제품 변하기 쉬운 나타내는 무엇 유형 ~의 제품 그것 이다.
다시 말하지만 우리를 바라보다 ~에 그만큼 맞다 ~의 이것 모델.
맞다 ~의 이것 모델 ~이다 물론 좋은.
우리 가지다 ㅏ 0.95 ~을 위한 그만큼 CFI.
우리 가지다 더 적은 ~보다 0.1 ~을 위한 그만큼 높은 경계 ~의 그만큼 RMSEA.
우리 ~ 할 것이다 바라보다 ~에 더 맞다 지수
~ 후에 우리 해석하다 일부 ~의 그만큼 견적 여기.
나는 가고 있다 에게 해석하다 그만큼 단단한 윤곽 어느 ~이다 중요한 계수.
우리 가지다 ㅏ 중요한 제품 효과
~에서 그만큼 제품 변하기 쉬운 에게 그만큼 가로채기 ~의 전반적인 만족.
이것 ~할 수 있다 BE 통역 원래 ~처럼 ㅏ 회귀 계수,
어느 ~이다 그만큼 평균 수준 ~의 만족
~을 위한 제품 코딩된 1
마이너스 그만큼 평균 수준 ~의 만족 ~을 위한 제품 코드 0.
아리엘 ~이다 코딩된 ~처럼 제품 0,
그래서 우리 가지다 많이 더 만족 ~와 함께 아리엘,
ㅏ 델타 ~의 부정적인 9인치 호의 ~의 아리엘
~에 ㅏ 규모 ~의 0- 100.
저것 ~이다 ㅏ 큰 변화.
델타 ~에 호의 ~의 그만큼 아리엘 제품.
허락하다 우리를 바라보다 ~에 그만큼 제품 효과 ~에 꼬투리.
다시, 그만큼 같은 방법, 평균 양 ~의 제품 사용된
~을 위한 제품 코딩된 1 마이너스 제품 코딩된 0.
이것 시간, 우리 ~이다 사용하여 더 ~의 그만큼 에코라벨 제품.
만약에 너 ~이다 ㅏ 제조업체 ~의 아리엘, 이것 ~이다 좋은 소식 ~을 위한 너.
ㅏ 또한, 그만큼 비율 ~의 변화 ~의 제품 사용
~이다 또한 더 ~을 위한 에코라벨 비교하다 에게 아리엘,
또는 0.02 파우치 ~에서 주 에게 주.
마지막으로, 우리 가지다 그만큼 가로채기 ~의 온도
데 ㅏ 부정적인 영향 ~에 그만큼 전반적인 만족,
어느 수단 더 높은 온도 선두 에게 더 적은 만족.
기억하다, 이것들 ~이다 제품 어느 ~이다 시판되는 ~처럼 찬물로 세탁하다 제품.
저것 수단 그들 ~해야 한다 일하다 더 나은 ~에 추운 온도
그리고 ~ 아니다 더 높은 온도.
나 또한 원하다 에게 보여주다 너 어디 너 ~할 수 있다 바라보다 ~을 위한 다른 맞다 통계 그 너머에
무엇 ~이다 오는 밖으로 ~에 그만큼 모델 비교 테이블.
아래에 그만큼 에스 구조 방정식 모델 ~에 빨간색 삼각형,
만약에 너 확인하다 ~에 맞다 지수, 어느 나는 이미 확인,
거기 ~이다 더 맞다 지수 저것 ~할 수 있다 BE 표시됨 ~에 그만큼 맨 아래.
우리 원하다 에게 바라보다 ~에 CFI 그리고 RMSEA, 어느 우리는 이미 본,
그리고 여기 ~이다 그만큼 표준화됨 뿌리 수단 정사각형 잔여,
어느 나 논의됨.
이것 ~이다 또한 정확히 ~에 그만큼 한계점 ~의 0.08.
모두 ~에 모두, ~에 자귀 ~의 맞다 지수, 우리의 모델 하다 맞다 상당히 잘.
마지막으로,
나 말했다 너 ~ 아니다 에게 잊다 그만큼 잔차.
이것들 ~이다 표준화된 잔차 ~에 자귀 ~의 그만큼 정확히 잰 변수.
우리 가지다 21 정확히 잰 변수, 여덟 ~을 위한 꼬투리, 여덟 ~을 위한 온도,
네 ~을 위한 전반적인 만족, 그리고 하나 ~을 위한 그만큼 제품 변하기 쉬운.
이것 ~이다 ㅏ 21 ~에 의해 21 행렬.
무엇 우리 ~이다 찾고 ~을 위한
~이다 숫자 어느 ~이다 밖의 그만큼 ...을 더한 2 마이너스 2 범위.
거기 ~이다 단지 ~도 많은 숫자 에게 바라보다 ~에 ~에 그만큼 테이블,
하지만 JMP 생산하다 ㅏ 히트맵.
히트맵 옵션 ~이다 또한 아래에 그만큼 빨간색 삼각형.
무엇 우리 ~이다 찾고 ~을 위한 ~이다 어두운 빨간색 또는 어두운 파란색.
여기, 우리 가지다 둘 어두운 빨강
어느 ~이다 관계 꼬투리 사이 용법 ~에 6주차 ,
온도 ~에 주 12,
현물 상환 지불 용법 ~에 주 6, 그리고 온도 ~에 9주차.
마지막으로, 우리 가지다 하나,
왜냐하면 이것 ~이다 단지 ㅏ 거울 영상 ~의 그만큼 하나 저것 ~이다 여기.
이것 ~이다 그만큼 관계 ~ 사이 온도 ~에 주 9
그리고 온도 ~에 주 10, 어느 ~이다 ~ 아니다 모델링.
이것 ~할 수 있었다 실제로 BE 모델링된
~에 의해 첨가 안 오류 공분산, 어느 나 했다 ~ 아니다 하다.
만약에 나 했다 이것, 그만큼 모델, ~에 사실, ~일 것이다 BE 심지어 더 나은.
나 원하다 에게 가다 뒤쪽에 에게 그만큼 프레젠테이션 그리고 요약하다 무엇 우리 가지다 설립하다.
앗 미안 해요, 잘못된 미끄러지 다.
~ 안에 자귀 ~의 결론, 우리 시작했다 그만큼 그래프 빌더
에게 시각화하다 우리의 궤적,
그리고 우리 세워짐 숨어있는 성장 곡선 모델 사용하여 그만큼 SEM 플랫폼.
우리 펼친 ~에서 일변량 에게 다변량 모델.
ㅏ ll 우리의 모델, 포함 그만큼 마지막 하나, 가졌다 받아들일 수 있는 맞다, ~에 사실, 좋은 맞다.
제품 가졌다 ㅏ 중요한 영향 ~에 노,
어느 수단 아리엘 ~이다 더 나은 ~보다 에코라벨 ~에 자귀 ~의 그것은 전반적인 만족
그리고 중요한 영향 ~에 그만큼 숫자 ~의 꼬투리,
어느 수단 더 적은 제품 ~였다 사용된 ~을 위한 아리엘 비교하다 에게 에코라벨,
그리고 또한 ~에서 주 에게 주.
인터셉트 가졌다 ㅏ 부정적인 영향 ~에 노, 어느 수단 사람들 선호하다
낮추다 온도 환경 ~보다 더 높은 온도 환경.
만약에 너 ~이다 ㅏ P&G 제조업체, 이것 ~이다 좋은 소식 ~을 위한 너
왜냐하면 아리엘 공장 더 나은 ~보다 에코 상표
~에 이것 모델링 뼈대 저것 우리 가지다 완료.
나는 가고 있다 에게 회전하다 그것 ~ 위에 에게 지우 에게 보다 무엇 그만큼 다음 단계 ~이다
~에서 이것 모델 결과.
지우?
감사하다 너 매우 많이.
감사하다 너, 나라야난, 그리고 매우 훌륭한 프레젠테이션
그리고 아주 멋진 데모.
처럼 나라야난 말하는,
그만큼 모델링 결과 입증하다 그만큼 제품 가지다 ㅏ 중요한 영향
에게 그만큼 전반적인 만족도 ~의 그만큼 성능
~의 그만큼 세정제 제품 ~에 우리의 시험.
이것 결과 제공한다 우리 신뢰 우리는 만들 수 있어요 ㅏ 매우 분명한 주장하다,
아리엘 제품 ~이다 ㅏ 호의 에게 그만큼 찬물 세탁 ~할 수 있다 BE 사용된 더 적은 ~보다 그만큼 정상 제품.
이것 ~이다 또한 모델링 확인하다 그만큼 소비자 행동 변화.
만약에 너 사용 아리엘 제품, 너 ~ 할 것이다 가지다 더 세탁 잔뜩
가다 에게 그만큼 찬물 세탁, 사용 더 적은 에너지 그리고 사용 더 적은 제품.
또한, 우리 계획 에게 지휘하다 더 큰 크기 소비자 공부하다 ~을 위한 포함 그만큼 더
공변량 변수 ~에 그만큼 미래 모델링 단계 좋다 그만큼 첨가물 용법
그리고 그만큼 세탁 주기 ~의 모든 씻다 그리고 그만큼 낮은 크기 당 씻다.
이것 ~이다 우리의 다음 단계.
다음 미끄러지 다.
이제, 우리 ~일 것이다 좋다 에게 가져가다 질문 만약에 너 가지다 어느.
감사하다 너 매우 많이 ~을 위한 참석하다 그만큼 프레젠테이션.
우리 바라보다 앞으로 에게 당신의 질문 아마 ~에 그만큼 JMP 정상 회담.
