안녕, 나의 이름 ~이다 남자 이름 크로티.
나는 ㅏ 통계적 작가 ~와 함께 그만큼 통계 선적 서류 비치 팀 ~에 JMP,
그리고 오늘, 나는 가고 있다 에게 말하다 ~에 대한 안 소개
에게 검열된 데이터 분석 ~에 JMP 그리고 JMP 찬성.
에게 시작, 우리는 갖다 삼 흔한 종류 ~의 검열.
단지 에게 뒤쪽에 위로 ㅏ 조금, 검열된 데이터 발생하다
언제 너 ~하지 않다 가지다 안 정확한 측정 ~을 위한 안 관찰,
하지만 너 하다 알다 ㅏ 범위 ~을 위한 그만큼 관찰,
그래서 너 알다 ~ 아니다 그만큼 정확한 값,
하지만 너 하다 알다 무엇 ~에 대한 어디 그만큼 값 ~할 것 같다 BE.
무엇 우리 원하다 에게 하다 ~에 의해 사용하여 검열 ~에 우리의 복수
~이다 에게 사용 저것 정보 저것 우리 가지다, 심지어 만약에 그것은 ~ 아니다 정확한.
그만큼 삼 종류 ~의 검열 저것 잘 말하다 ~에 대한 오늘
~이다 오른쪽 검열, 왼쪽 검열, 그리고 간격 검열.
오른쪽 검열 ~이다 아마 그만큼 최대 흔한 형태 ~의 검열.
그것 발생하다 언제 그만큼 이벤트 ~의 관심 단지 그렇지 않다 가지다 시간 에게 발생하다 아직
~에 의해 그만큼 끝 ~의 그만큼 공부하다.
~ 안에 ㅏ 신뢰할 수 있음 시험,
너 ~할 것 같다 가지다 ㅏ 다발 ~의 빛 전구 테스트 중
그리고 ~에 그만큼 끝 ~의 그만큼 시험 기간, 일부 ~의 그들을 가지다 실패한.
저것들 ~이다 정확한 관찰, 하지만 그 다음에 일부 아직 실패한 아직.
너 알다 그들은 가고 있다 에게 실패하다,
하지만 당신의 공부하다 가지다 끝났다, 그래서 그것은 검열된 ~에 저것 가리키다.
같은 물건 ~에 활착 모델
어디 ㅏ 인내심 있는 살아남다 에게 그만큼 끝 ~의 그만큼 공부하다.
하나 물건 에게 메모 ~이다 저것 오른쪽 검열 ~이다 그만큼 오직 유형 저것 ~에 JMP,
지원하다 ㅏ 하나의 응답 열 나란히 ~의 ㅏ 바이너리 검열 열.
그만큼 다음 유형 ~이다 왼쪽 검열.
그건 어디 그만큼 이벤트 ~의 관심 발생하다 ~ 전에 그만큼 관찰 시작합니다.
ㅏ 흔한 예 ~의 저것 ~일 것이다 BE 어디 너 놓다 ㅏ 다발 ~의 단위 아래에 시험
그리고 ~에 그만큼 시간 저것 너 하다 그만큼 첫 번째 점검,
일부 ~의 그들을 가지다 이미 실패한.
너 알다 저것 그들 시작했다 없이 ㅏ 실패,
하지만 ~에 의해 그만큼 시간 너 정확히 잰 그들을, 너 확인됨 ~에 그들을, 그들 가졌다 실패한.
그래서 그들 실패한 언젠가 ~ 전에 저것 가리키다.
또 다른 예 ~의 저것 ~이다 제한된 발각
어디 너 가지다 ㅏ 측정 도구
저것 캔트 측정하다 아래에 ㅏ 확실한 한계점.
그만큼 마지막 유형 잘 말하다 ~에 대한 오늘 ~이다 간격 검열.
이것 ~이다 어디 당신의 이벤트 ~의 관심 발생 ~ 사이 관찰 시간.
만약에 너 가지다 ㅏ 주기적 점검 일정 대신에 ~의 마디 없는 관찰,
너 ~할 것 같다 보다 저것 무엇 실패하다 또는 무엇 발생
~ 사이 시간 둘 그리고 삼.
그것 하지 않았다 일어나다 ~에 시간 둘 그리고 그것 하지 않았다 일어나다 ~에 시간 삼,
하지만 그것 ~였다 어딘가에 ~에 저것 간격.
가져가다 ㅏ 빠른 바라보다 ~에 무엇 이것 외모 좋다 ~에 JMP.
여기 안 예 ~의 그만큼 오른쪽 검열
~와 함께 ㅏ 응답 열 그리고 ㅏ 검열 열.
~ 안에 그만큼 플랫폼 저것 지원하다 검열,
너 언제나 보다 이것 검열 역할, 그건 ~을 위한 저것 바이너리 검열 열.
이것 ~이다 그만큼 방법 저것 너 ~할 수 있다 하다, 너 ~할 수 있다 지정하다 검열 더 일반적으로,
어느 ~이다 ~와 함께 둘 응답 열.
원래, 그것은 좋다 ㅏ 시작 시간 그리고 안 끝 시간.
을 위한 왼쪽 검열,
우리 ~하지 않다 알다 언제 그것 일어난, 그래서 그만큼 시작 시간 ~이다 없어진,
하지만 그만큼 끝 시간, 우리 알다 그것 일어난 ~ 전에 시간 50,
그래서 어딘가에 ~ 전에 저것.
역방향 저것 ~을 위한 오른쪽 검열, 우리 알다 저것 ~에 시간 25,
그것 하지 않았다 일어난 아직, 하지만 그것 일어난 언젠가 ~ 후에 저것.
그 다음에 ~와 함께 간격,
둘 다 그만큼 시작 그리고 엔드포인트 ~이다 누락되지 않은,
하지만 우리 ~하지 않다 알다 언제 그만큼 이벤트 일어난 ~에 이것 사례 ~ 사이 80 그리고 150.
그것은 ~ 아니다 표시됨 ~에 그만큼 테이블 위로 여기,
하지만 아래에 여기, 우리는 갖다 어딘가에 거기에 정확한 검열.
에게 지정하다 저것,
너 단지 사용 그만큼 같은 값 ~에 둘 다 열.
저것 수단 본질적으로 그것은 좋다 안 간격 ~와 함께 영 너비.
그것 일어난 ~에 저것 정확한 시간.
다음, 이었다 가고 있다 에게 말하다 ~에 대한 둘 예 ~의 검열.
그만큼 첫 번째 ~이다 만약에 너 가지다 검열 ~에 당신의 데이터,
하지만 아마도 너 ~하지 않다 알다 어떻게 에게 핸들 그것,
그리고 그래서 너 단지 생각하다, "아픈 단지 무시하다 그것."
이었다 가고 있다 에게 바라보다 ~에 무엇 ~할 수 있다 혹시 일어나다 언제 너 하다 저것.
~ 안에 이것 예,
우리는 갖다 시뮬레이션 데이터 ~에서 ㅏ 대수정규 분포
그리고 그만큼 관찰됨 데이터
저것 잘 사용 ~을 위한 분석 ~에 우리의 다른 사례
~이다 어디 모두 그만큼 가치 ~에서 그만큼 진실 데이터 저것 ~이다 ~ 위에 1,900, 우리 세트 그들을 에게 1,900,
그렇듯이 그만큼 검열 시간 ~을 위한 그것은 오른쪽 검열.
거기 ~이다 ㅏ 약간의 가능한 것들 너 ~할 수 있었다 하다
만약에 당신은 견딜 수 없는 에게 추정 이것 평균 실패 시간.
너 ~할 수 있었다 하다 아무것도 아님.
너 ~할 수 있었다 단지 사용 이것 관찰됨 데이터 ~와 함께 ㅏ 전체 다발 ~의 가치 세트 에게 1,900,
행동 좋다 그건 언제 그것 일어난.
너 ~할 수 있었다 대하다 저것들 ~처럼 없어진 가치, 단지 떨어지다 그들을 ~에서 당신의 데이터,
또는 너 ~할 수 있었다 사용 그만큼 검열 정보 저것 너 가지다 ~에 당신의 분석.
을 위한 오른쪽 검열, 이것들 첫 번째 둘 구혼
~이다 가고 있다 에게 추세 에게 싼 견적 그만큼 평균 실패 시간
왜냐하면 당신은 적하 정보 ~에서 그만큼 데이터 ~에 저것 멀리 끝.
찾고 더 면밀히 ~에 이것, 왜냐하면 이것 ~이다 시뮬레이션 데이터,
우리 가지다 그만큼 진실 분포 여기 ~에 이것 첫 번째 열.
그건 단지 ~을 위한 비교, 하지만 ~에 일반적인, 너 않을 것이다 가지다 저것
왜냐하면 당신은 가지다 저것 모두 가치 ~ 위에 1,900.
너 ~하지 않다 알다 어디 이것들 떨어지다.
~ 안에 우리의 관찰됨 와이,
이것 ~이다 어디 우리 단지 사용 모두 그만큼 1,900년대 ~처럼 가치 ~의 1,900.
우리 가지다 아니요 없어진 가치,
하지만 ㅏ 큰 가리키다 대량의 ~에 그만큼 맨 위 ~의 우리의 분포 여기.
너 ~할 수 있다 보다 저것 그만큼 평균 ~이다 ㅏ 많은 더 작은 ~보다 그만큼 진실 평균.
~ 안에 이것 없어진 와이 열, 이것 ~이다 어디 대신에 ~의 치료하다 그들을 ~처럼 1,900,
우리 떨어지다 그들을.
우리 세트 그들을 에게 없어진 그리고 분석하다 그만큼 분포 없이 그들을.
여기 너 ~할 수 있다 보다 저것 지금 우리의 최고 ~의 그만큼 누락되지 않은 가치
~이다 더 적은 ~보다 1,900, 어느 정말 그렇지 않다 만들다 어느 감각
왜냐하면 우리 알다 저것 ㅏ 다발 ~의 그들을, 21 관찰, ~에 사실,
~이다 일부 값 보다 큰 ~보다 1,900.
그래서 이거 과소평가하다 그만큼 평균 심지어 더.
그 다음에 ~에 그만큼 오른쪽 여기,
우리는 갖다 안 분석 ~에 삶 분포 ~에 JMP.
이것 ~이다 어디 이었다 사용하여 그만큼 관찰됨 와이 열.
그것은 갖다 저것들 1,900년대,
하지만 이었다 또한 사용하여 ㅏ 검열 열 나란히 그것.
을 위한 그만큼 행 어디 관찰됨 와이 ~이다 1,900,
우리의 검열 열 ~이다 가고 있다 에게 말하다 저것 그것은 ㅏ 검열된 관찰.
여기 우리 ~할 수 있다 보다 저것 우리의 평균,
그것 실제로 끝 위로 존재 ㅏ 작은 더 높은 ~보다 그만큼 진실 평균,
하지만 우리의 대수정규 매개변수 견적 ~이다 많이 더 가까이 에게 그만큼 진실 가치
그리고 이었다 통합 모두 그만큼 정보 저것 우리 가지다.
을 위한 우리의 다음 예, 이었다 가고 있다 에게 바라보다 ~에 발각 제한.
이것 ~이다 ㅏ 한계 ~의 발각 문제
어디 우리 가지다 데이터 ~에 그만큼 생산하다 ~의 ㅏ 농약
~라고 불리는 메타크라테스는 기반을 둔 ~에 레벨 ~의 일부 다른 회귀 변수.
~ 안에 이것 상황,
그만큼 측정 체계 저것 우리 가지다 가지다 ㅏ 낮추다 한계 ~의 발각
어디 그것 캔트 측정하다 어느 수확량 저것 ~이다 더 적은 ~보다 1 %.
그래서 ~에 그만큼 데이터, 그들은 단지 코딩된 ~처럼 0,
하지만 그것 정말 단지 수단 그것은 일부 생산하다 아래에 1 %.
거기 ~이다 둘 방법 너 ~할 수 있었다 분석하다 이것
통합 저것 정보 ~에 JMP.
그만큼 첫 번째, 너 ~할 수 있었다 대하다 그것 ~처럼 왼쪽 검열,
사용 둘 응답 기둥 ~와 함께 그만큼 첫 번째 그만큼 왼쪽 열 가지다 ㅏ 없어진 값,
그리고 그만큼 오른쪽 열 ~일 것이다 BE ㅏ 하나,
또는 너 ~할 수 있다 사용 그만큼 발각 제한 열 재산
그건 새로운 ~에 JMP 그리고 JMP 찬성.
잘 가져가다 ㅏ 바라보다 ~에 이것.
여기 ㅏ 하위 집합 ~의 그만큼 데이터.
이것 메타크라테 독서 열 ~이다 그만큼 같은 ~처럼 그만큼 원래의 독서 열,
하지만 그것은 갖다 ㅏ 발각 제한 열 재산.
왜냐하면 이것 ~이다 ㅏ 낮추다 발각 한계
어디 우리 캔트 측정하다 어느 낮추다 ~보다 저것 한계,
이었다 가고 있다 에게 세트 그만큼 낮추다 발각 한계 에게 하나.
그만큼 다른 방법 너 ~할 수 있었다 하다 이것 ~이다 ~와 함께 그만큼 둘 열.
~ 안에 이것 사례, 우리 알다 저것 그것은 왼쪽 검열,
그래서 그만큼 왼쪽 옆 ~이다 없어진 그리고 그만큼 높은 옆 ~의 저것 ~이다 하나,
단지 수단 저것 그만큼 값 ~이다 어딘가에 더 적은 ~보다 하나.
그건 모두 우리 알다.
하지만 ~처럼 너 ~할 수 있다 보다 ~에서 그만큼 열 정보 창문 아래에 여기,
그만큼 발각 제한 열 재산 ~이다 인식됨 ~에 의해 그만큼 분포
그리고 일반화된 회귀 플랫폼.
그래서 이것 ~이다 ㅏ 회귀 문제.
잘 사용 일반화된 회귀 ~에 JMP 찬성.
여기 우리 맞다 ㅏ 대수정규 응답 분포,
그리고 그것은 할 수 있는 에게 하다 저것 ~에 이것 메타크라테 독서 열,
심지어 ~와 함께 그만큼 0 ~에 거기,
왜냐하면 GenReg의 ~ 아니다 치료하다 저것들 관찰 ~처럼 0,
그것은 치료하다 그들을 ~처럼 가치 검열된 ~에 하나.
지금, 우리 ~이었다 할 수 있는 에게 사용 모두 그만큼 정보
그리고 얻다 ㅏ 회귀 모델.
~ 안에 결론, 아마, 그만큼 최대 중요한 물건 ~이다
언제 너 가지다 검열 정보,
그것은 더 나은 에게 사용 그것 ~에 당신의 분석 ~보다 에게 무시하다 그것.
검열 ~할 수 있다 발생하다 ㅏ 많은 ~의 타임스 ~을 위한 시간 응답,
하지만 그것 ~할 수 있다 또한 발생하다 ~을 위한 다른 응답.
ㅏ 좋은 예 ~의 저것 ~이다 이것들 제한된 발각 문제.
마지막으로, 너 ~할 수 있다 사용 그만큼 수행원 구혼
에게 지정하다 검열 ~에 JMP.
있다 그만큼 2열 접근하다 그건 아마 그만큼 최대 유연한
왜냐하면 저것 허용한다 너 에게 하다 오른쪽 검열, 왼쪽 검열,
간격 검열, ~처럼 잘 ~처럼 ㅏ 혼합 ~의 모두 삼 ~의 저것들.
을 위한 오른쪽 검열, 너 ~할 수 있다 사용 그만큼 하나 열 응답
짝을 이루는 ~와 함께 ㅏ 바이너리 지시자 열 ~을 위한 검열.
있다 또한 이것 새로운 열 재산 ~에 JMP ~을 위한 발각 제한
어디 너 ~할 수 있다 세트 ㅏ 한계 ~의 발각 어느 하나 ~에 그만큼 낮은 옆 또는 그만큼 높은 옆.
우리는 갖다 ㅏ 약간의 참고자료 여기 만약에 당신은 관심 있는 ~에 더 정보.
하나 ~의 저것들 ~이다 ㅏ 발견 말하다 나 했다 ~에 2017년
그건 갖다 더 ~의 그만큼 배경 ~의 어떻게 그만큼 검열 정보 ~이다 사용된
~에 그만큼 계산 ~의 이것들 복수.
그건 그것.감사하다 너.
