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일반화 회귀를 사용하여 감지 제한 응답으로 설계된 실험 분석(2023-EU-30MP-1308)

Fangyi Luo, 그룹 과학자, Procter & Gamble
Christopher Gotwalt, JMP 수석 데이터 과학자
Beatrice Blum, Procter & Gamble 수석 과학자

대부분의 측정 시스템에는 관심 수량을 정확하게 측정할 수 없는 검출 한계가 있거나 그 이하입니다. 검출 제한 응답은 제약, 화학, 소비재 산업 등 많은 응용 분야에서 일반적이지만 분석에서는 종종 무시됩니다. 탐지를 무시하면 결과의 편향이 제한되고 활성 효과를 탐지하는 능력이 대폭 낮아집니다. 다행히 JMP®의 Custom Designer와 Generalized Regression을 사용하면 탐지 한계를 쉽고 자동으로 통합할 수 있습니다. 이 프레젠테이션에서는 실제 설계된 실험의 시뮬레이션 버전을 사용하여 JMP® Pro 17에서 올바른 분석을 수행하는 방법과 분석에서 검출 한계를 무시할 경우 발생하는 함정을 보여줍니다. 또한 문제가 될 수 있거나 특정 모델 항이나 상호 작용을 추정하는 것을 불가능하게 만드는 설계 영역의 일부를 간단한 그래픽 도구로 식별할 수 있는 방법도 보여줍니다. 우리의 예에는 소비자 청소 제품의 미생물 감수성 테스트에서 미생물 수의 감소로 반응하는 화학 제품의 수율을 최대화하도록 설계된 실험이 포함됩니다.

안녕, 나는 크리스 갓월트 ~와 함께 JMP, 그리고 나는 발표 ~와 함께 팡이 루오 ~의 프록터 & 도박, 그리고 그녀의 동료, 베아트리체 블룸, 누가 할 것인가? BE 합류 우리를 ~을 위한 그만큼 안에- 사람 프레젠테이션 ~에 그만큼 발견 회의 ~에 스페인.

오늘, 우리 ~이다 말하는 ~에 대한 어떻게 에게 모델 데이터 ~에서 디자인된 실험 언제 그만큼 응답 ~이다 발각 제한된. 이것 ~이다 안 중요한 주제 왜냐하면 ~에 그만큼 하나 손, 발각 제한 ~이다 매우 흔한, 특히 ~에 산업 저것 하다 a 많은 ~의 화학, 좋다 그만큼 제약 그리고 소비자 제품 산업.

하는 동안 ~에 그만큼 다른 손, 그만큼 결과 ~의 묵살 발각 제한 리드 에게 진지하게 부정확하다 결론 저것 ~ 할 것이다 ~ 아니다 일반화하다. 이것 리드 에게 잃어버린 연구개발 시간 그리고 무능한 사용 ~의 자원. 그만큼 좋은 소식 저것 우리 ~이다 여기 에게 보여주다 오늘 ~이다 저것 구하는 그만큼 분석 오른쪽 ~이다 사소하게 쉬운 만약에 너 ~이다 사용하여 일반화된 회귀 ~에 JMP 프로와 알다 어떻게 에게 세트 위로 그만큼 발각 제한 열 재산.

~ 안에 이것 말하다, 이었다 가고 있다 에게 주다 a 짧은 소개 에게 감지기 데이터, 설명하다 무엇 그것 이다, 무엇 그것 외모 좋다 ~에 히스토그램 그리고 a 짧은 설명 ~의 어떻게 너 분석하다 그것 a 작은 조금 다르게. 그 다음에 팡이 ~이다 가고 있다 에게 가다 ~ 안으로 그만큼 분석 ~의 일부 디자인된 실험 ~에서 프록터 & 도박. 그 다음에 나는 가고 있다 에게 가다 ~을 통해 안 분석 ~의 a 더 큰 데이터 세트 ~보다 그만큼 하나 저것 팡이 소개되었습니다. 그 다음에 이었다 가고 있다 에게 포장하다 위로 ~와 함께 a 요약 그리고 일부 결론.

무엇 ~이다 발각 제한? 발각 제한 ~이다 언제 그만큼 측정 체계 ~이다 할 수 없는 에게 측정하다, ~에 최소 안정적으로, 언제 그만큼 실제 값 ~이다 ~ 위에 또는 아래에 a 특정한 값. 만약에 그만큼 실제 값 이다, 말하다, ~ 위에 안 높은 발각 한계, 그만큼 정확히 잰 값 ~ 할 것이다 BE 관찰됨 ~처럼 존재 ~에 저것 한계. 을 위한 예, 만약에 a 속도계 ~에 a 차량 오직 간다 에게 180 킬로미터 안 시간, 하지만 너 ~이다 운전 200킬로미터 안 시간, 그 다음에 그만큼 속도계 ~ 할 것이다 단지 읽다 180 킬로미터 안 시간.

~ 안에 그만큼 그래프 위에, 우리 보다 또 다른 예. 우리 보다 다섯 히스토그램 ~의 그만큼 같은 데이터. 그만큼 진실 또는 실제 가치 ~이다 ~ 위에 여기 ~에 그만큼 왼쪽, 그리고 움직이는 에게 그만큼 오른쪽, 우리 보다 무엇 결과 언제 너 적용하다 안 증가 발각 한계 에게 이것 데이터.

무엇 발생 ~이다 우리 보다 이것 특성 다발 ~에 그만큼 발각 한계. 언제 너 보다 이것 무늬, 그것은 a 정말 좋은 징후 저것 너 5월 필요 에게 생각하다 ~에 대한 취득 발각 제한 ~ 안으로 계정 ~에 당신의 분배 또는 회귀 분석.

왜 ~해야 한다 우리 케어 ~에 대한 발각 제한 ~에 a 데이터 분석? 잘, 만약에 너 ~하지 않다 가져가다 당신의 발각 제한 ~ 안으로 계정 제대로, 당신은 끝 위로 ~와 함께 매우 무겁게 치우친 결과, 그리고 이것 리드 에게 매우 가난한 모델 일반화. 그만큼 회귀 계수 ~ 할 것이다 BE 방법 끄다. 당신은 가지다 안 잘못된 응답 표면, 어느 리드 에게 일치 목표 ~와 함께 그만큼 프로파일러 존재 방법 끄다.

I 생각하다 그만큼 상황 ~이다 a 작은 조금 더 적은 말하다 언제 최대화 a 응답, 하지만 거기에 아직 상당히 a 많은 ~의 기회 ~을 위한 것들 에게 가다 잘못된. ~ 안에 특정한, 시그마, 당신의 변화 추정 ~ 할 것이다 아직 BE 방법 끄다, 어느 리드 에게 많이 낮추다 힘, 너 가지다 완전히 신뢰할 수 없는 P- 가치. 그만큼 성향 ~이다 저것 변하기 쉬운 선택 행동 양식 ~ 할 것이다 무겁게 아래에 선택하다 중요한 요인 . 그만큼 실제 영향 저것 a 요인 가지다 ~에 당신의 응답 ~ 할 것이다 BE 극적으로 절제된 만약에 너 ~하지 않다 가져가다 그만큼 발각 제한 ~ 안으로 계정.

그만큼 둘 테이블 ~의 매개변수 견적 저것 우리 보다 여기 설명하다 이것 매우 훌륭하게. ~에 그만큼 왼쪽 ~이다 그만큼 매개변수 견적 ~에서 a 발각- 제한된 침착한 정상적인 분석 ~의 a 회귀 문제. ~에 그만큼 그렇죠, 그들은 ~이다 그만큼 결과 매개변수 견적 언제 우리 무시하다 그만큼 발각 한계. 우리 보다 저것 그만큼 모델 ~에 그만큼 왼쪽 ~이다 a 많은 더 부자 그리고 저것 a 많은 우리의 기본 효과, 상호 작용, 그리고 이차 자귀 가지다 계속 ~ 이다 인정하다 ~ 안으로 그만큼 모델.

반면 ~에 그만큼 오른쪽, 언제 우리 무시하다 그만큼 발각 한계, 이었다 오직 할 수 있는 에게 얻다 하나 기본 효과 그리고 그것은 이차 용어 포함됨 ~에 그만큼 모델, 그리고 그만큼 이차 용어 ~이다 무겁게 과장된 ~와 함께 a 값 ~의 부정적인 11.5 ~에 대한 상대적인 에게 그만큼 값 ~에 그만큼 적절한 분석 어디 저것 이차 용어 ~이다 동일한 에게 단지 부정적인 삼.

우리 보다 저것 이었다 정말 없어진 그것 ~에 a 많은 ~의 그만큼 다른 매개변수 여기 ~처럼 잘. 언제 우리 가져가다 a 바라보다 ~에 이것 ~에 그만큼 프로파일러, 이것 된다 정말 명백한. O n 그만큼 왼쪽, 우리 가지다 그만큼 프로파일러 ~의 그만큼 모델 바르게 분석하는 ~와 함께 그만큼 검출한계, 그리고 우리 보다 저것 모두 그만큼 요인 ~이다 거기, 그리고 전반적인, 그만큼 응답 표면 ~이다 예쁜 부자- 찾고 있습니다.

~에 그만큼 오른쪽, 우리 보다 저것 오직 그만큼 하나 요인, 디클로로메탄, 가지다 계속 ~ 이다 포함됨 ~에 그만큼 모델. T 그 해결책 에게 그만큼 문제 저것 너 ~일 것이다 얻다 ~와 함께 그만큼 문제 ~에 그만큼 왼쪽 ~이다 ~할 것 같은 꽤 다른 ~에서 그만큼 하나 저것 너 ~일 것이다 얻다 ~에 그만큼 오른쪽.

감사해요, 크리스. 지금 나는 가고 있다 에게 공유하다 ~와 함께 너 a 작은 조금 배경 ~에 그만큼 실험 ~의 그만큼 데이터 말하는 ~에 의해 크리스, 그만큼 시간 에게 박테리아 발각. 그만큼 목적 ~의 저것 실험 ~였다 에게 이해하다 적의 영향 ~의 우리의 공식화 재료 또는 요인 ~에 a 액체 소비자 청소 공식화.

그만큼 실험 ~였다 a 마이크로- 적의 설계 ~의 실험 ~와 함께 36 견본, 그리고 우리 가지다 다섯 열쇠 공식화 요인 ㅏ, 비, 씨, 디, 그리고. W e 가지다 둘 응답 ~에서 이것 실험. 그들은 ~에서 미생물의 테스트. 그만큼 첫 번째 하나 ~였다 그만큼 하나 말하는 ~에 의해 크리스. 그것 ~이다 시간 에게 박테리아 발각 ~에 둘 날, 그리고 그것 ~였다 정확히 잰 ~에 의해 시간. I f 우리 ~이다 ~ 아니다 할 수 있는 에게 감지하다 그만큼 박테리아 ~에 둘 날, 그 다음에 시간 에게 박테리아 발각 ~이다 오른쪽 검열된 ~에 48 시간. 그래서 그만큼 검출 한계 ~을 위한 이것 끝점 ~이다 48 시간.

또 다른 끝점 ~이다 통나무 절감 ~에 방법 ~에서 마이크로 자화율 테스트. 을 위한 이것 끝점, 무엇 우리 했다 ~이다 저것 우리 추가하다 확실한 양 ~의 곰팡이 에게 그만큼 공식화, 기다리다 ~을 위한 둘 주, 그리고 측정하다 양 ~의 곰팡이 ~에 그만큼 제품 ~ 후에 둘 주. T 암탉 우리 계산하다 그만큼 절감 ~에 통나무 베이스 시간 곰팡이, 그리고 이것 ~이다 그만큼 두번째 끝점.

검출 한계 ~을 위한 이것 끝점 ~이다 육 단위. T 그의 쇼 너 그만큼 상세한 데이터 ~에서 그만큼 실험, 그만큼 첫 번째 15 견본. Y 또는 ~할 수 있다 보다 그만큼 공식화 요인 ㅏ, 비, 씨, 디, 그리고, 그리고 그들 ~이었다 ~에서 응답 표면 설계. W e 가지다 둘 엔드포인트, 그만큼 박테리아 발각 시간 ~에 시간 그리고 그만큼 통나무 절감 ~에 곰팡이. 그만큼 데이터 강조 표시됨 ~에 빨간색 ~이다 오른쪽 검열된 데이터.

우리 ~할 수 있다 사용 히스토그램 그리고 산점도 에게 시각화하다 우리의 데이터 ~처럼 잘 ~처럼 요인 ~ 대 검열 관계. 처럼 너 ~할 수 있다 보다 ~에서 그만큼 히스토그램, 더 ~보다 50 % ~의 견본 ~이다 오른쪽 검열된 ~에 48 시간. 만약에 안 관찰 ~이다 ~ 아니다 검열, 그 다음에 최대 ~의 그들을 ~ 할 것이다 BE 아래에 15 시간.

O n 그만큼 오른쪽, 우리 가지다 그만큼 흩어지게하다 구성. 그만큼 빨간색 원 나타내다 그만큼 검열된 데이터 포인트들. 너 ~할 수 있다 보다 저것 우리 가지다 검열 ~에 모두 레벨 ~의 그만큼 요인 제외하고 ~을 위한 요인 씨. 우리 ~하지 않다 가지다 그만큼 검열 ~에 더 높은 수준 ~의 씨, 하지만 우리 관찰하다 검열 ~에 모두 수준 ~의 그만큼 요인.

~ 안에 JMP 찬성 16 그리고 더 높은, 우리 ~할 수 있다 지정하다 열 속성 ~을 위한 발각 한계. W 암탉 너 가다 에게 열 재산, 너 찾다 발각 제한, 그리고 그 다음에 너 ~할 수 있다 지정하다 그만큼 낮추다 발각 한계 그리고 높은 발각 한계. 나 f a 데이터 가리키다 ~이다 아래에 그만큼 낮추다 발각 한계, 저것 수단 그것은 더 적은 검열된 ~에 그만큼 낮추다 발각 한계. 만약에 a 데이터 가리키다 ~이다 더 높은 ~보다 그만큼 높은 발각 한계, 그 다음에 그것 수단 저것 그것은 오른쪽 검열된 ~에 그만큼 높은 발각 한계.

을 위한 그만큼 박테리아 발각 시간, 우리 가지다 안 높은 발각 한계 그리고 그것은 48 시간. W e 놓다 48 시간 ~에 그만큼 높은 발각 한계 상자. 후에 우리 지정된 발각 한계 ~에 그만큼 열 재산 ~에 JMP, 그 다음에 우리 ~할 수 있다 사용 JMP 일반화된 회귀 모델링 에게 분석하다 그만큼 데이터 ~에 의해 취득 ~ 안으로 계정 그만큼 탐지 한계. 그래서 이것 ~이다 a 새로운 특징 ~에 JMP 찬성 16 그리고 더 높은.

을 위한 이것 유형 ~의 분석, 우리 필요 에게 첫 번째 지정하다 그만큼 분포 ~을 위한 a 응답 그리고 견적 방법. W e 노력하다 다른 분포 ~을 위한 그만큼 데이터 그리고 사용 그만큼 앞으로 선택 방법, 그리고 우리 설립하다 정상 분포 맞다 그만큼 데이터 그만큼 최상의 왜냐하면 그것 가지다 가장 낮은 AICc.

우리 ~할 수 있다 또한 분석하다 데이터 묵살 그만큼 발각 한계. Y 또는 ~할 수 있다 보다 저것 우리 ~ 할 것이다 가지다 a 많이 더 작은 모델 ~와 함께 다섯 요인 왼쪽 ~에 그만큼 결정적인 모델. T 그 모델 묵살 검출 한계 ~ 할 것이다 가지다 많이 더 적은 힘 에게 감지하다 중요한 요인.

이것 보여 주었다 너 그만큼 요인 왼쪽 ~에 그만큼 결정적인 모델 ~에서 그만큼 일반화된 회귀 모델링. 만약에 우리 가져가다 ~ 안으로 계정 검출 한계 ~을 위한 그만큼 응답, 또는 만약에 우리 무시하다 검출 한계 ~에 그만큼 응답. 처럼 너 ~할 수 있다 보다, 만약에 우리 가져가다 ~ 안으로 계정 검출한계, 그 다음에 우리 가지다 많이 더 중요한 요인 ~에 그만큼 모델. W e ~할 수 있다 오직 감지하다 그만큼 효과 ~의 C 그리고 D 그리고 그들의 이차 효과 ~에 그만큼 모델 만약에 우리 무시하다 검출 한계 ~을 위한 우리의 응답.

다시, 이것 ~이다 비교 ~의 그만큼 매개변수 추정 ~에서 그만큼 모델 만약에 우리 고려하다 검출 한계 ~에 그만큼 모델링 또는 묵살 검출 한계 ~에 그만큼 모델링. 묵살 검출 한계 ~에 그만큼 모델링 ~일 것이다 주다 우리를 그만큼 편견 추정 ~의 그만큼 매개변수 ~처럼 잘.

이것 미끄러지 다 쇼 너 그만큼 예측 프로파일러 ~의 그만큼 응답 만약에 우리 공연하다 그만큼 모델링 ~에 의해 고려하면 그만큼 검출 한계 ~ 대 묵살 그만큼 탐지 한계. 만약에 우리 고려하다 그만큼 검출 한계 ~에 그만큼 모델링, 그 다음에 우리 얻다 a 모델 ~와 함께 모두 그만큼 자귀 ~에 그만큼 모델, 그만큼 기본 효과 ~처럼 잘 ~처럼 일부 ~의 그만큼 상호 작용 그리고 이차 자귀. T 그의 모델 만든다 많이 더 감각 에게 우리의 협력자.

기억하다 저것 ~에 낮추다 수준 ~의 C 그리고 ~에 더 높은 수준 ~의 디, 우리 가지다 더 검열 데이터. 저것 수단 그만큼 발각 시간 ~이다 더 길게 그리고 그만큼 예측 프로파일러 보여 주었다 저것 ~에 낮추다 수준 ~의 C 그리고 a 더 높은 수준 ~의 디, 그만큼 예측됨 발각 시간 ~이다 더 길게. A 또 왜냐하면 우리 가지다 더 검열된 데이터 ~에 저것들 지역, 그래서 그만큼 신뢰 간격 ~을 위한 그만큼 예측 P 로파일러 ~이다 더 넓다.

만약에 우리 무시하다 그만큼 검출 한계 ~에 그만큼 분석, 우리 얻다 많이 더 적은 중요한 요인. 오직 C 그리고 D 보여 주었다 위로 ~에 그만큼 모델, 그리고 그만큼 매개변수 추정 ~이다 또한 치우친. 이것 하나 쇼 너 그만큼 특수 증상 음모를 꾸미다 ~의 관찰됨 데이터 ~에 그만큼 그리고- 중심선 ~ 대 예측됨 데이터 ~에 그만큼 엑스- 중심선.

만약에 우리 고려하다 검출 한계 ~에 그만큼 일반화된 회귀 모델링, 그것 준다 옳은 예측. 하지만 만약에 우리 무시하다 검출 한계 ~에 그만큼 모델링, 그 다음에 그것 ~ 할 것이다 주다 잘못된 예측 ~을 위한 당신의 데이터.

~ 안에 덧셈 에게 그만큼 예측 프로파일러, JMP 일반화된 회귀 모델링 ~일 것이다 또한 주다 너 둘 프로파일러 비슷한 에게 저것들 ~에서 파라메트릭 서바이벌M 오델링 플랫폼. 저것들 ~이다 그만큼 분포 프로파일러 그리고 분위수 프로파일러. 그만큼 분포 프로파일러 ~ 할 것이다 주다 너 그만큼 실패 개연성 ~에 a 확실한 콤비네이션 ~의 우리의 공식화 요인 그리고 a 확실한 발각 시간.

그만큼 분위수 프로파일러 ~ 할 것이다 주다 너 그만큼 분위수 ~의 그만큼 발각 시간 ~에 a 확실한 콤비네이션 ~의 우리의 공식화 요인 그리고 그만큼 지정된 실패 개연성. T 헤세 둘 프로파일러 ~이다 사용 가능 ~에 JMP 아래에 그만큼 일반화 회귀 모델링.

하지만 하나 이점 ~의 사용하여 일반화된 R 외출 모델링 에게 분석하다 시간 에게 실패 유형 ~의 데이터 ~이다 저것 그것 ~일 것이다 제공하다 너 그만큼 예측 프로파일러, 그리고 이것 유형 ~의 프로파일러 ~이다 많이 더 더 쉽게 ~을 위한 우리의 협력자 에게 이해하다. I t's 많이 더 세게 에게 설명하다 그만큼 분포 프로파일러 그리고 분위수 프로파일러 에게 우리의 협력자.

지금 그것 온다 에게 그만큼 분석 ~의 그만큼 두번째 끝점, 그만큼 통나무 절감 ~에 곰팡이. 다시, 우리 ~할 수 있다 사용 히스토그램 그리고 그만큼 산포도 에게 시각화하다 우리의 데이터 그리고 시각화하다 그만큼 요인 ~ 대 검열 관계. 처럼 너 ~할 수 있다 보다 ~에서 그만큼 왼쪽 히스토그램, 너 ~할 수 있다 보다 저것 우리 가지다 a 많은 ~의 데이터 저것 ~이다 오른쪽 검열된 ~에 육 단위.

우리 ~할 수 있다 보다 검열 ~에 모두 수준 ~의 우리의 공식화 요인, 제외하고 ~에 더 높은 수준 ~의 C 그리고 낮추다 수준 ~의 그리고. T 그의 ~이다 그만큼 지역 ~의 우려. 우리 가지다 본 a 많은 ~의 검열 ~에 낮추다 수준 ~의 C 그리고 더 높은 수준 ~의 그리고. 저것 수단 ~에 낮추다 수준 ~의 C 그리고 더 높은 수준 ~의 그리고, 그것은 좋은 ~을 위한 그만큼 제품. 우리 가지다 더 높은 통나무 곰팡이 절감.

다시, 우리 ~할 수 있다 사용 발각 한계 ~에 그만큼 열 재산 에게 지정하다 그만큼 검출 한계 ~을 위한 이것 끝점. W e 사용된 높은 발각 한계 ~의 육 ~에 이것 열 재산. N 아야 그만큼 다음 단계 ~이다 에게 분석하다 이것 데이터 사용하여 그만큼 일반화된 R 외출 모델링 ~에 의해 취득 ~ 안으로 계정 그만큼 탐지 한계. W e 사용 침착한 정상적인 분포 그리고 앞으로 선택.

재미있게, 우리 설립하다 저것 그만큼 RS 왜? ~이다 하나 그리고 이것 ~이다 매우 의심스러운. A 그리고, 우리 보다 일부 빨간색 깃발. 그만큼 AICc 가졌다 a 극심한 떨어지다 ~ 후에 단계 17. T 그 기준 오류 ~의 그만큼 추정 ~처럼 잘 ~처럼 그만큼 추정 ~을 위한 그만큼 규모 매개변수 것 같다 에게 BE 극도로 작은. A 그리고, 그만큼 특수 증상 구성 보여 주었다 완벽한 예측 ~에서 그만큼 모델. W e 알다 저것 그만큼 모델 가지다 과적 합.

이것 ~이다 그만큼 예측 프로파일러, 그리고 그들 보여 주었다 매우 좁은 신뢰 간격 ~을 위한 그만큼 예측, 그리고 우리 알고 있었다 저것 우리의 모델 ~이다 과적 합. 그래서 무엇 우리 했다 ~을 위한 그만큼 모델링 ~이다 저것 우리 시험을 마친 a 더 간단하다 모델 ~에 의해 풀이 그만큼 이차 자귀 ~에서 그만큼 초기의 응답 표면 모델.

우리 설립하다 저것 침착한 정상적인 ~와 함께 앞으로 선택 모델 맞다 그만큼 데이터 그만큼 최상의 왜냐하면 그것 가지다 a 가장 낮은 AICc 그리고 빅. T 그의 시간, 그만큼 해결책 길 외모 더 합리적인 ~처럼 잘 ~처럼 그만큼 기준 오류 추정 ~의 우리의 매개변수 그리고 추정 ~의 그만큼 규모 매개변수 ~의 그만큼 침착한 정상적인 분포. T 그 특수 증상 구성 외모 더 합리적인 지금.

이것 ~이다 그만큼 예측 프로파일러 ~의 그만큼 결정적인 모델 ~ 후에 우리 제거됨 그만큼 이차 자귀. 이것 예측 프로파일러 만든다 a 많은 더 감각. 상기하다 저것 ~에 낮추다 수준 ~의 C 그리고 ~에 더 높은 수준 ~의 그리고, 우리 가지다 더 검열된 데이터 너 ~할 수 있다 보다 여기. 저것 수단 ~에 낮추다 수준 ~의 C 그리고 더 높은 수준 ~의 그리고, 우리 가지다 더 높은 통나무 곰팡이 절감.

그것 보여 주었다 ~에 그만큼 예측 프로파일러 왜냐하면 그것 가지다 더 검열된 데이터 ~에 이것 지역 그리고 그만큼 신뢰 간격 ~을 위한 그만큼 예측 ~이다 더 넓다. 우리 ~할 수 있다 또한 비교하다 그만큼 결정적인 모델 예측 프로파일러 만약에 우리 무시하다 검출 한계 ~에 그만큼 모델링.

만약에 우리 무시하다 검출 한계 ~에 그만큼 모델링, 우리 갖다 더 적은 중요한 모델 요인 ~처럼 잘 ~처럼 치우친 결과. 만약에 우리 무시하다 검출 한계 ~에 그만큼 일반화 회귀 모델링, 그 다음에 그만큼 두번째 모델, 어느 ~이다 잘못된 그리고 ~이다 견딜 수 없는 에게 사용 그만큼 이차 용어 에게 예측하다 ~에 그만큼 낮추다 수준 ~의 C 그리고 더 높은 수준 ~의 E. 그래서 t 울고 있는 에게 얻다 그만큼 예측 값 닫다 에게 그만큼 검출한계, 그리고 우리 알고 있었다 저것 이것 결과 ~이다 치우친.

팡이는 훌륭하게 표시됨 여기 저것 그만큼 잘못된 분석, 묵살 그만큼 검출한계, 리드 에게 일부 진지하게 치우친 결과. 그리고 저것 구하는 그만큼 분석 오른쪽 ~이다 쉬운 만약에 너 세트 위로 그만큼 발각 제한 ~에 어느 하나 그만큼 관습 디자이너 또는 ~처럼 a 열 재산.

나는 가고 있다 에게 가다 ~을 통해 하나 더 예 저것 가지다 측정 ~에 다른 타임스, 어느 추가하다 a 작은 조금 더 복잡성 에게 그만큼 모델 세트 위로, 그리고 ~에 우리의 사례, 필수의 일부 테이블 시장 조작 에게 얻다 그만큼 데이터 ~에 그만큼 오른쪽 체재.

여기 ~이다 그만큼 데이터 테이블 ~의 그만큼 두번째 암사슴 ~에 원래 그만큼 형태 저것 그것 원래 왔다 에게 우리를. ~ 안에 이것 데이터, 우리 가지다 8 요인, A ~을 통해 시간, 그리고 그만큼 데이터 가지다 측정 1시에 일, 2 날, 그리고 7 날. 원래, 우리의 의지 ~였다 에게 분석하다 그만큼 3 날 갈라져, 하지만 언제 우리 맞다 그만큼 낮 7 데이터, 그만큼 신뢰 간격 ~에 그만큼 예측 ~이었다 거대한.

그것 ~였다 명백한 저것 거기 ~였다 그래서 많이 검열 저것 우리 ~이었다 할 수 없는 에게 맞다 그만큼 모델, 그리고 그래서 우리 ~이었다 어느 하나 가고 있다 에게 가지다 에게 오다 위로 ~와 함께 또 다른 전략 또는 뒤쪽에 떨어져 있는 ~에서 일부 ~의 우리의 모델링 목표. 무엇 우리 끝났다 위로 행위 ~였다 우리 사용된 a 스택 작업 ~에서 아래에 그만큼 테이블 메뉴 그래서 저것 그만큼 응답 ~에서 다른 날 ~일 것이다 BE 결합된 함께 ~ 안으로 a 하나의 열, 그리고 우리 추가됨 낮 ~처럼 a 열 저것 우리 ~할 수 있었다 사용 ~처럼 a 회귀 용어.

~ 안에 그만큼 히스토그램 ~의 통나무 절감, 우리 보다 그만큼 특성 다발 ~에 그만큼 발각 한계 ~의 다섯. 결합 그만큼 데이터 좋다 이것 틀림없이 것 같다 에게 가지다 향상 그만큼 영향 ~의 검열 ~에 그만큼 설계 그리고 바라건대 허용한다 우리를 에게 만들다 더 효과적인 사용 ~의 모두 그만큼 데이터 저것 우리 가지다.

처럼 ~에 그만큼 이전의 예, 우리 시작 끄다 장착 a 가득한 RSM 모델, 하지만 ~에 이것 사례, 왜냐하면 우리 가지다 낮 ~처럼 a 용어, 우리 추가하다 a 낮 그리고 상호작용하다 모두 ~의 그만큼 RSM 자귀 ~와 함께 낮 ~에 그만큼 맞다 모델 시작하다 대화 이전의 에게 가져오는 위로 그만큼 일반화된 회귀 플랫폼. 다시, 이었다 가고 있다 에게 사용 그만큼 침착한 정상적인 분포 ~처럼 우리의 초기의 응답 분포.

왜냐하면 이것 ~이다 a 크기가 큰 모델, 우리 캔트 사용 최상의 하위 집합 선택, 그래서 우리 사용된 가지치기 앞으로 선택 ~처럼 우리의 모델 선택 표준. 우리 노력하다 그만큼 침착한 정상적인, 감마, 그리고 정상 배포판, 그리고 분명히 그만큼 침착한 정상적인 온다 밖으로 ~처럼 그만큼 최상의 분포 왜냐하면 그것은 A ICc ~이다 205.3, 어느 ~이다 더 ~보다 10 더 적은 ~보다 그만큼 두번째 최상의 분포, 어느 ~였다 그만큼 정상, 누구의 A ICc ~였다 257.

여기, 그만큼 모델 맞다 외모 정말 합리적인 ~와 함께 아무것도 아님 의심스러운. 그만큼 해결책 길 기준 오류, 규모 매개변수, 그리고 그만큼 실제 에 의해- 예측됨 플롯 모두 바라보다 예쁜 좋은 그리고 현실적이다. 있다 a 작은 조금 ~의 다발 아래에 ~에 그만큼 낮은 끝 ~의 그만큼 응답, 하지만 그만큼 생각 ~이다 저것 아니었다 ~로 인한 에게 a 발각 한계, 단지 a 부분 ~의 그만큼 분별 ~의 그만큼 측정 체계 ~에 낮추다 레벨 ~의 절감.

지금, 만약에 우리 반복하다 이것 분석, 묵살 그만큼 발각 한계, 그것 가이드 우리를 ...쪽으로 그만큼 정상 분포. 여기 우리 보다 그만큼 프로파일러 ~을 위한 그만큼 모델 저것 통합 그만큼 발각 한계 ~에 그만큼 맨 위 그리고 그만큼 모델 저것 무시됨 그만큼 발각 한계 ~에 그만큼 맨 아래.

처럼 ~에 그만큼 다른 예, 우리 보다 저것 그만큼 크기 ~의 그만큼 효과 ~이다 극적으로 음소거 언제 우리 무시하다 그만큼 발각 한계 그리고 우리 얻다 상당히 a 다른 이야기 ~처럼 거기에 a 강한 관계 ~ 사이 통나무 절감 ~에 요인 E 언제 우리 가져가다 그만큼 발각 한계 ~ 안으로 계정 제대로, 그리고 저것 효과 ~이다 진지하게 음소거 언제 우리 무시하다 그만큼 발각 한계.

만약에 우리 비교하다 그만큼 실제 에 의해- 예측됨 플롯 ~을 위한 그만큼 둘 모델, 그만큼 모델 ~와 함께 그만큼 검출 한계 찍은 에게 계정 제대로 ~이다 더 단단하게 약 그만큼 45- 도 선 ~을 위한 그만큼 무수정 관찰. W e 보다 저것 그만큼 모델 묵살 그만큼 발각 한계 ~이다 단지 일반적으로 더 적은 정확한 ~처럼 그만큼 관찰 ~이다 더 확산 밖으로 가로질러 그만큼 45- 도 선.

저것들 ~이다 우리의 둘 사례 연구. ~ 안에 요약, I 원하다 에게 반복하다 저것 발각 제한 ~이다 매우 흔한 ~에 우스꽝스러운 그리고 생물학적 연구. 처럼 우리는 본 ~에 우리의 사례 연구, 묵살 발각 제한 소개하다 극심한 모델 편견. T 그 최대 중요한 메시지 ~이다 저것 사용하여 그만큼 열 재산 또는 환경 위로 그만큼 발각 제한 ~에 그만큼 관습 디자이너 만들다 분석하는 발각- 제한된 데이터 많이 더 쉽게 에게 얻다 옳은.

거기 ~이다 일부 함정 에게 보다 밖으로 ~을 위한 ~에 저것 만약에 너 보다 기준 오류 저것 ~이다 비현실적으로 작은, 또는 모델 ~이다 비현실적으로 정확한, 너 5월 필요 에게 뒤쪽에 끄다 ~에서 그만큼 이차 자귀 또는 혹시 심지어 상호 작용 자귀.

우리는 표시됨 어떻게 히스토그램 ~할 수 있다 BE 사용된 에게 식별하다 언제 우리 가지다 a 발각 한계 상황. 그것은 유용한 에게 보다 그만큼 검열 관계 ~ 사이 다른 요인, 왜냐하면 만약에 거기 ~이다 큰 모서리 ~의 그만큼 요인 공간 어디 모두 그만큼 관찰 ~이다 없어진, 그 다음에 우리 5월 ~ 아니다 BE 할 수 있는 에게 맞다 상호작용 ~에 저것 지역 ~의 그만큼 설계 공간.

A 얻다, 만약에 그만큼 모델 외모 ~도 좋은 에게 BE 진실, 가다 앞으로 그리고 노력하다 a 더 간단하다 모델, 뒤쪽에 끄다 a 조금. 그건 모두 우리 가지다 ~을 위한 너 오늘. I 원하다 에게 감사하다 너 ~을 위한 당신의 주목.

브레이크아웃암사슴통계 및 모델링Re: 일반화 회귀를 사용하여 탐지 제한 응답으로 설계된 실험 분석(2023-EU-30MP-1308)

과적합 위험을 줄이기 위해 AICC 대신 올가미나 탄성망을 사용하지 않는 이유는 무엇입니까?