你好，
我的
姓名
是
科琳
麦肯德里
和 I 是 a 高级的 统计 作家 在 跳转，
但 I 还 喜欢 到 玩 大约 和 功能 数据。
这 项目 是 在 测量 系统 分析 为了 曲线 数据。
第一的， 我是 只是 去 到 给 a 非常 简短的 背景 在 主动脉瓣置换术 研究 在 一般的。
主动脉瓣置换术 研究 决定 如何 出色地 a 过程
能 是 测量 事先的 到 学习 这 过程 本身。
它 答案 这 问题， 如何 很多 测量 变化 是
贡献 到 这 全面的 过程 变化。
具体来说， 这 盖奇 休息和放松 方法， 哪个 是 什么 患病的 是 使用 在 我的 分析，
确定 如何 很多 变化 是 到期的 到 手术 变化
相对 测量 变化。
你 能 使用 a 盖奇 休息和放松 交叉 主动脉瓣置换术 模型 什么时候 你 有 两个都 a 部分 和 一个 操作员。
这 模型 你 能 看 这里 为了 你的 测量 Y 潜艇 I J 钾，
那是 去 到 是 这 第K个 测量 制成 经过 这 第J 操作员 在 这 伊斯 部分。
在 这 模型， 你 有 a 意思是 学期，
a 随机的 影响 那 对应 到 这 部分，
a 随机的 影响 那 对应 到 这 操作员，
和 a 随机的 影响 那 对应 到 这 相互作用 或者 叉 学期。
你 还 有 一个 错误 学期。
这 是 简单地 a 随机的 效果 模型，
和 全部 的 这些 随机的 效果 是 通常情况下 分布式 随机的 变量
和 意思是 零 和 一些 相应的 方差 成分。
什么时候 你 合身 这 模型，
你 能 使用 那 到 估计 这 方差 成分
和 然后 使用 那些 方差 成分 估计
到 计算 这 百分比 量规 休息和放松 使用 这 公式 显示 那里。
在 a 标准 主动脉瓣置换术 学习，
全部 的 你的 测量 是 去 到 是 单身的 點。
但 什么 发生 如果 那是 不是 这 案件？
什么 如果 反而 你是 测量 某物 喜欢 a 曲线？
那 问题 曾是 这 动机 在后面 这 项目。
那里 曾是 a 客户 的 跳转 那 曾是 a 供应商 的 汽车 部分，
和 他们 有 a 顾客 那 指定的
那 a 部分 需要 到 有 a 具体的 力量 经过 距离 曲线。
明显地， 这 客户 通缉 到 设计
他们的 产品 到 匹配 这 顾客 指定的 曲线。
在 命令 到 做 那，
他们 通缉 到 跑步 a 功能 回复 美国能源部 分析
和 跳转 到 设计 他们的 产品 在 命令 到 做 所以。
然而， 前 开支 钱 在 那 实验，
他们 通缉 到 履行 一个 主动脉瓣置换术 在 他们的 能力 到 措施 这 部分 力量。
那里 是 a 很多 更多的 细节 关于 这 实际的 数据 和 这 问题 具体来说
在 一个 早些时候 2020 白色的 纸
标题 测量 系统 分析 为了 弯曲 数据。
如果 你 想 任何 更多的 细节， 看 那 向上。
它 应该 是 在 这 社区。
这 在 这 图形， 那是 什么 这 数据 看起来 喜欢。
在 这 Y轴， 我们 有 力量， 和 在 这 X轴， 我们 有 距离。
它 看起来 喜欢 那里 是 仅有的 10 曲线 在 这 图形，
但 那里 是 实际上 250 全部的 曲線。
有 只是 一些 聚类 去 在。
那里 是 10 不同的 部分， 五 不同的 运营商，
和 五 复制 每 部分 操作员 组合。
A 小的 少量 关于 这 数据， 明显地，
这些 测量 是 曲线 和 不是 點。
这 数据 曾是 集 均匀地 间隔 在 时间， 但 不是 均匀地 间隔 在 距离。
那里 是 一些 早些时候 项目
那 尝试过 a 很少 不同的 方法 到 履行 一些 类型 的 主动脉瓣置换术 学习 在 这 数据。
他们 用过的 一些 功能 成分， 但 留下来 漂亮的 真的 到 a 标准 MSA。
什么时候 I 看起来 在 这 数据， I 通缉 到 拿 a 真的 功能 方法
因为 I 有 a 背景 在 功能 数据。
功能 数据 分析
是 有用 为了 数据 那 是 在 这 形式 的 函数 或者 曲線。
那里 是 许多 技术 到 处理 不平等 间隔 数据，
a 很多 的 哪个 是 可用的 在 这 功能 数据 探险家 平台 在 跳转。
我的 目标 曾是 到 结合 功能 数据 方法 和 传统的 主动脉瓣置换术 方法
到 履行 一些 类型 的 功能 测量 系统 分析。
我的 解决方案 曾是 到 创造 a 功能 随机的 效果 模型
经过 扩展 这 功能 模型 使用 自己的 功能 扩张，
重写 那 作为 a 随机的 效果 或者 a 混合 模型
如果 你 有 任何 固定的 效果 还，
和 然后 估计 这 方差
成分 联系 和 这 部分 和 操作员 條款。
到 去 a 小的 少量 进入 这 模型 符号。
为了 你的 功能 模型， 你 有 Y 潜艇 I J 钾，
但 这 时间 在 a 特别的 距离， D,
到 帐户 为了 这 功能 自然 的 这 数据。
你是 去 到 有 a 功能 意思是 学期，
a 功能 随机的 影响 那 对应 到 这 部分，
a 功能 随机的 影响 那 对应 到 这 操作员，
和 a 功能 随机的 影响 那 对应 到 这 叉 学期
和 还 你的 错误 学期。
这里， 什么时候 你 做 这 模型 扩张，
它是 a 小的 数学， 但 本质上，
反而 的 拥有 一 方差 成分 联系 和 这 部分
和 一 方差 成分 联系 和 这 操作员，
你 现在 有 多种的 方差 成分 联系 和 每个 的 那些 事物。
那是 去 到 帐户 为了 这 功能 自然。
什么时候 你是 配件 这 模型 和 估计 这 方差 成分，
喜欢 I 说， 现在 你是 去 到 有 这
放 的 方差 成分 那 你 能 和 一起
到 估计 这 功能 方差 成分 为了 部分
和 这 相同的 事物 为了 操作员 和 这 叉 学期。
一次 你 有 全部 那些 个人 方差 成分，
你 能 使用 那些 到 估计 这 % 量规 休息和放松 只是 喜欢 在 a 标准 MSA。
如何 做 I 做 这 在 跳转？
它是 a 多 步 过程 那是 概述 这里，
和 那里 是 一些 更多的 细节 在 其他 幻灯片。
但 本质上， I 估计 这 意思是 曲线 在 频域扩展 和 获得 这 残差 曲線。
I 然后 模型 这 残差 曲线 在 频域扩展 到 获得 这 自己的 函数 需要
为了 这 自己的 功能 扩张 的 这 功能 模型
和 节省 那些 自己的 函数 到 这 原来的 数据 桌子。
我是 去 到 使用 那些 已保存 自己的 函数 在 FitMix
到 创造 a 随机的 效果 模型
或者 a 混合 模型 如果 你 还 有 固定的 效果 在 你的 数据。
我是 去 到 使用 嵌套 的 这 自己的 功能 公式 列
和 还 这 关于 和 操作员 变量
到 定义 这 合适的 模型 规格。
这 是 什么 你的 合身 模型 窗户 会 看 喜欢。
一次 I 做过 全部 那 为了 这 数据，
I 曾是 有能力的 到 估计 这 方差 成分 和 计算 这 % 量规 休息与放松，
哪个 在 这 案件 曾是 3.3030.
这 表明的 一个 可接受 测量 系统
根据 到 一些 范围 那 是 定义 在 这 纸 经过 酒吧 团队。
那 曾是 它 为了 这 数据 分析 为了 我的 部分。
这 结果 曾是 实际上 非常 相似的 到 a 最坏的情况 设想
那 曾是 获得 在 a 推介会 在 2019年。
它 会 是 有趣的 到 知道 如果 那 曾是 a 巧合
或者 如果 这 结果 会 是 相似的 为了 不同的 数据 作为 出色地。
一些 想法 那 这 项目 激怒了。
应该 我们 添加 a 功能 随机的 影响 为了 ID
到 捕获 这 之内 功能 相关性 穿过 距离？
这 类型 的 功能 随机的 影响
是 实际上 真的 重要的 在 功能 数据
和 是 a 大的 益处 的 会计 为了 这 功能 自然 的 这 数据。
很遗憾， 在 这 数据 在 特别的。
任何时间 I 创建 a 模型 和 这 学期，
这 相应的 方差 成分 是 零，
所以 它 没有 真的 捕获 任何事物 额外的， 但 它 会 是 有趣的
到 看 如果 它 可以 是 有用 在 不同的 类型 的 数据。
I 还 思考 它 会 是 有趣的 如果 我们
可以 计算 a 信心 间隔 为了 这 % 量规 休息和放松。
那里 是 还 一些 次要的， 不是 问题，
但 带来 向上 问题 的 这 残差 在 这 随机的 效果 模型。
I 观察到 a 周期性的 自然 在 那些。
那是 不是 总是 伟大的。
I 不 思考 它 曾是 a 巨大的 交易，
但 I 会 喜欢 到 有 a 好的 原因 为了 为什么 那 曾是 这 案件。
那是 它。 谢谢 为了 聆听。
如果 你 想 更多的 细节 在 这 项目，
它是 非常 相似的 到 a 满的 30分钟 讲话 那 I 呈现 在 发现 欧洲，
和 所以 那 视频 是 在 这 社区 作为 出色地。
感谢 你。
