안녕하세요. 나의 이름 ~이다 브라이언 프리케.
나는 a 제품 관리자 ~에 JMP 집중된 ~에 그만큼 JMP 사용자 경험.
이전에, I ~였다 a 소프트웨어 개발자 일하고 있는 ~에 수출 보고서
에게 독립형 HTML 불 파일들.
JMP 살다 그리고 JMP 공공의.
~ 안에 이것 프레젠테이션,
나는 가고 있다 에게 말하다 ~에 대한 사용 신뢰 곡선
~처럼 안 대안 에게 널 가설 중요성 테스트
~에 그만큼 문맥 ~의 예측 모델 상영.
추가의 재료 ~에 이것 주제 ~할 수 있다 BE 설립하다 ~에 그만큼 JMP 지역 사회 웹사이트
~에 그만큼 종이 관련된 ~와 함께 이것 프레젠테이션.
박사님 러셀 울핑거 ~이다 a 저명한 연구 사람 ~에 JMP
그리고 a 공동- 작가, 그리고 I ~일 것이다 좋다 에게 감사하다 그를 ~을 위한 그의 기여.
그만큼 모델 상영 플랫폼, 소개되었습니다 ~에 JMP 찬성 16
허용합니다 너 에게 평가하다 그만큼 성능
~의 다수의 예측 모델 사용 십자가 확인.
에게 보여주다 너 어떻게 그만큼 모델 상영 플랫폼 공장,
나는 가고 있다 에게 사용 그만큼 당뇨병 데이터 테이블,
어느 ~이다 사용 가능 ~에 그만큼 JMP 견본 데이터 도서관.
아픈 선택하다 모델 상영 ~에서 그만큼 분석됨 예측 모델링 메뉴.
JMP 응답합니다 ~에 의해 표시 중 그만큼 모델 상영 대화.
그만큼 첫 번째 삼 컬럼 ~에 그만큼 데이터 테이블
대표하다 질병 진행 ~에 마디 없는 이진수 그리고 서수 양식.
아픈 사용 그만큼 마디 없는 열 이름 붙여진 Y ~처럼 그만큼 응답 변하기 쉬운.
아픈 사용 그만큼 컬럼 ~에서 나이 에게 포도당 ~에 그만큼 X 요인 역할.
아픈 유형 1234 ~에 그만큼 세트 무작위의 씨앗 입력 상자 ~을 위한 재현성,
아픈 선택하다 그만큼 확인하다 상자 다음 에게 K-폴드 십자가 확인 그리고 떠나다 K 세트 에게 다섯.
아픈 3형 ~ 안으로 그만큼 입력 상자 다음 에게 반복됨 케이피 오래된.
~ 안에 그만큼 방법 목록, 아픈 선택 해제 신경계.
지금 아픈 딸깍 하는 소리 좋아요.
JMP 응답합니다 ~에 의해 훈련 그리고 검증 중 모델 ~을 위한 각 ~의 그만큼 선택된 행동 양식
사용 그들의 기본 매개변수 설정 그리고 십자가 확인.
후에 완료 그만큼 훈련 그리고 검증 중 프로세스,
JMP 디스플레이 그만큼 결과 ~에 a 새로운 창문.
을 위한 각 모델링 방법.
그만큼 모델 상영 플랫폼 제공합니다 성능 조치
~에 그만큼 형태 ~의 가리키다 추정치 ~을 위한 그만큼 계수 ~의 결정,
또한 알려진 ~처럼 R 제곱, 그만큼 뿌리 평균 제곱 오류,
그리고 그만큼 기준 편차 ~을 위한 그만큼 뿌리 평균 제곱 오류.
지금 아픈 딸깍 하는 소리 선택하다 우성.
JMP 응답합니다 ~에 의해 강조 표시 그만큼 방법
저것 수행하다 최상의 가로질러 그만큼 성능 측정치.
무슨 없어진 여기 ~이다 a 그래픽 에게 보여주다 그만큼 크기 ~의 그만큼 차이점
~ 사이 그만큼 우성 방법 그리고 그만큼 다른 행동 양식,
~을 따라 ~와 함께 그만큼 심상 ~의 그만큼 불확실성
관련된 ~와 함께 그만큼 차이점.
하지만 왜 ~ 아니다 단지 보여주다 피- 값 나타내는 ~이든 그만큼 차이점 ~이다 중요한?
그러면 안 된다 a 결정 ~에 대한 ~이든 하나 모델 ~이다 우수한 에게 또 다른
BE 기반을 둔 ~에 중요성?
첫 번째, ~부터 그만큼 피- 값 제공합니다 a 개연성
기반을 둔 ~에 a 표준화된 차이점,
a P값 ~에 의해 그 자체 패배하다 정보 ~에 대한 그만큼 날것의 차이점.
아 아 중요한 차이점 그렇지 않다 암시하다 a 의미 있는 차이점.
~이다 저것 정말 a 문제?
I 평균, 아니다 그것 무의미한
에게 BE 관심 있는 ~와 함께 그만큼 크기 ~의 그만큼 차이점 ~ 사이 둘 모델
~ 전에 사용 중요성 테스트
에게 결정하다 ~이든 그만큼 차이점 ~이다 진짜?
그만큼 문제 ~와 함께 저것 선 ~의 생각 ~이다 저것 그것은 힘 또는 하나 마이너스 베타
저것 결정하다 우리의 능력 에게 바르게 거부하다 a 널 가설.
저자 그런 ~처럼 야곱 코헨 그리고 솔직한 스미스
가지다 제안됨 저것 전형적인 연구 가지다 그만큼 힘 에게 감지하다 차이점
~에 그만큼 범위 ~의 0.4에서 0.6까지 .
그래서 우리 가정하다 우리 가지다 a 차이점.
어디 그만큼 힘 에게 감지하다 a 진실 차이점?
영 다섯 ~에 안 알파 수준 영 다섯.
저것 제안하다 우리 ~일 것이다 감지하다 그만큼 진실 차이점, ~에 평균 50% ~의 그만큼 시간.
그래서 ~에 저것 사례, 중요성 테스트 ~일 것이다 식별하다 진짜 차이점
아니요 더 나은 ~보다 뒤집기 안 편견 없는 동전.
만약에 모두 다른 것들 ~이다 동일한, 유형 1 그리고 유형 2 오류 ~이다 동등한.
하지만 중요성 테스트 저것 사용 안 알파 값 ~의 .05.
자주 암묵적으로 추정하다 유형 2 오류 ~이다 선택할 만한 에게 유형 1 오류,
특히 만약에 그만큼 힘 ~이다 ~처럼 낮은 ~처럼 0.5 .
A 흔한 제안 에게 주소 이것들 그리고 다른 문제 ~와 함께 중요성 테스트
~이다 에게 보여주다 그만큼 가리키다 추정 ~을 따라 ~와 함께 그만큼 신뢰 간격.
하나 반대 에게 행위 그래서 ~이다 저것
a 가리키다 추정 ~을 따라 ~와 함께 a 95% 신뢰 간격
~이다 효과적으로 그만큼 같은 물건 ~처럼 중요성 테스트 중입니다.
심지어 만약에 우리 추정하다 저것 ~이다 진실, a 가리키다 추정 그리고 신뢰 간격
아직 놓다 그만큼 크기 ~의 그만큼 차이점
그리고 그만큼 범위 ~의 그만큼 불확실성 앞쪽 그리고 센터,
반면 a 대출 P값 숨긴다 그들을 둘 다.
그래서 다양한 저자, 포함 코헨 그리고 스미스,
가지다 추천함 교체 중요성 테스트
~와 함께 가리키다 추정치 그리고 신뢰 간격.
심지어 그래서, 그만큼 추천 에게 사용 신뢰 간격 간청하다 그만큼 질문,
어느 하나 하다 우리 보여주다?
전시 오직 그만큼 95% 신뢰 간격
~일 것이다 ~할 것 같은 장려하다 너 에게 해석하다 그것 ~처럼 또 다른 형태 ~의 중요성 테스트 중입니다.
그만큼 해결책 제공된 ~에 의해 신뢰 곡선
~이다 에게 문자 그대로 보여주다 모두 신뢰 간격
위로 에게 안 임의로 높은 신뢰 수준.
어떻게 하다 I 보여주다 신뢰 곡선 그리고 JMP?
에게 편리하게 만들다 신뢰 곡선 그리고 JMP,
설치하다 그만큼 신뢰 곡선 추가 기능 ~에 의해 방문 그만큼 JMP 지역 사회 홈페이지.
유형 신뢰 곡선 ~ 안으로 그만큼 찾다 입력 필드.
딸깍 하는 소리 그만큼 신뢰 곡선 결과.
지금 딸깍 하는 소리 그만큼 다운로드 상 다음 에게 신뢰곡선. JMPa dd- 안에.
지금 딸깍 하는 소리 그만큼 다운로드됨 파일.
JMP 응답합니다 ~에 의해 질문 만약에 I 원하다 에게 설치하다 그만큼 추가하다- 안에.
너 ~일 것이다 딸깍 하는 소리 설치하다.
하지만, 아픈 딸깍 하는 소리 취소 ~처럼 나는 가지고 있다 이미 설치됨 그만큼 추가 기능.
그래서 어떻게 하다 너 사용 그만큼 추가 기능인가요?
첫 번째.
에게 생성하다 신뢰 곡선 ~을 위한 이것 보고서, 선택하다 구하다 결과 테이블
~에서 그만큼 맨 위 빨간색 삼각형 메뉴 위치 ~에 그만큼 모델 상영 보고서 창문.
JMP 응답합니다 ~에 의해 만들기 a 새로운 테이블 포함하는 ~ 중에 다른 사람들.
그만큼 수행원 컬럼 재판.
어느 포함됨 그만큼 식별자 ~을 위한 그만큼 삼 세트
~의 십자가 확인 결과.
겹.
어느 포함됨 그만큼 식별자
~을 위한 그만큼 다섯 별개의 세트 ~의 하위 샘플 사용된 ~을 위한 확인 ~에 각 재판.
방법.
어느 포함됨 그만큼 행동 양식 사용된 에게 만들다 모델 ~에서 그만큼 시험 데이터.
그리고 안에.
어느 포함됨 그만큼 숫자 ~의 데이터 전철기 사용된 ~에 그만큼 확인 주름.
메모 저것 그만큼 재판 열 ~ 할 것이다 BE 없어진 만약에 그만큼 숫자 ~의 반복 ~이다 정확히 하나,
~에 어느 사례 그만큼 재판 열 ~이다 어느 것도 아니다 생성됨 ...도 아니다 필요합니다.
구하다 ~을 위한 저것 예외, 이것들 컬럼 ~이다 필수적인
~을 위한 그만큼 신뢰 곡선 추가 기능 에게 기능 제대로.
~ 안에 덧셈 에게 이것들 컬럼, 너 필요 하나 열
저것 제공합니다 그만큼 측정 기준 에게 비교하다 ~ 사이 행동 양식.
아픈 BE 사용 R 제곱 ~처럼 그만큼 측정 기준 ~의 관심 ~에 이것 프레젠테이션.
한 번 너 가지다 그만큼 모델 상영 결과 테이블,
딸깍 하는 소리 추가 기능 ~에서 JMPs 기본 메뉴 술집 그리고 그 다음에 선택하다 신뢰 곡선.
그만큼 논리 저것 팔로우 ~일 것이다 BE 더 나은 배치됨 ~에 a 마법사,
그리고 I 희망 에게 추가하다 저것 기능 ~에 a 미래 풀어 주다 ~의 이것 추가 기능.
처럼 그것 이다, 그만큼 첫 번째 대화 저것 나타나는
요청 너 에게 선택하다 그만큼 이름 ~의 그만큼 테이블
저것 ~였다 생성된 언제 너 선택했다 '구하다 결과 테이블',
~에서 그만큼 모델 화면 보고서 빨간색 삼각형 메뉴.
그만큼 이름 ~의 그만큼 테이블 ~에 이것 사례 ~이다 모델 화면 통계 확인 세트.
다음, a 대화 ~이다 표시된
저것 요청 그만큼 이름 ~의 그만큼 방법 저것 ~ 할 것이다 제공하다 ~처럼 그만큼 기준선
~에서 어느 모두 그만큼 다른 성능 지표 ~이다 정확히 잰.
I 제안하다 시작 ~와 함께 그만큼 방법 저것 ~였다 선택된 언제 너 딸깍 하는 소리
그만큼 선택하다 우성 옵션
~에 그만큼 모델 상영 보고서 창문, 어느 ~에 이것 사례 ~이다 맞다 단계적으로.
마지막으로, a 대화 ~이다 표시된
저것 요청 너 에게 선택하다 그만큼 측정 기준 에게 BE 비교하다 ~ 사이 그만큼 다양한 행동 양식.
처럼 말하는 더 일찍, 아픈 사용 R 제곱 ~처럼 그만큼 측정 기준 ~을 위한 비교.
JMP 응답합니다 ~에 의해 만들기 a 신뢰 곡선 테이블 저것 포함됨 P값
그리고 동 신뢰 레벨 ~을 위한 그만큼 평균 차이점
~ 사이 그만큼 선택된 기준선 방법 그리고 각 ~의 그만큼 다른 행동 양식.
더 구체적으로, 그만큼 생성된 테이블 가지다 컬럼 ~을 위한 그만큼 수행원.
모델.
~ 안에 어느 각 열 포함됨 그만큼 이름 ~의 그만큼 모델링 방법
누구의 성능 ~이다 평가됨 상대적인 에게 그만큼 기준선 방법.
피- 값 ~에 어느 각 열 포함됨 그만큼 개연성
관련된 ~와 함께 그만큼 성능 차이점
~에 최소 ~처럼 극심한 ~처럼 그만큼 값 표시된 ~에 그만큼 차이점 ~에 우리의 정사각형 열.
신뢰 간격 ~에 어느 각 열 포함됨 그만큼 신뢰 수준.
우리 가지다 저것 그만큼 진실 평균 ~이다 포함된 ~에 그만큼 관련된 간격
그리고 마지막으로, 차이점 ~에 우리의 정사각형,
~에 어느 각 열 ~이다 그만큼 최고 또는 최저한의
~의 그만큼 예상되는 차이점 ~에 R 제곱
관련된 ~와 함께 그만큼 신뢰 수준 표시된 ~에 그만큼 신뢰 간격 열.
에서 이것 테이블, 신뢰 곡선 ~이다 생성됨
그리고 표시된 ~에 그만큼 그래프 건축업자 그래프.
그래서 무엇 ~이다 신뢰 곡선?
에게 밝히다 그만큼 열쇠 속성 ~의 a 신뢰 곡선,
아픈 숨다 모두 하지만 그만큼 지원하다 벡터 기계의 신뢰 곡선
사용 그만큼 현지의 데이터 필터 ~에 의해 클릭 ~에 지원하다 벡터 기계들.
에 의해 기본, a 신뢰 곡선 오직 쇼
그만큼 윤곽 저것 연결하다 그만큼 과격한 수단 ~의 각 신뢰 간격.
에게 보다 그만큼 전철기, 선택하다 보여주다 제어 패널 ~에서 그만큼 빨간색 삼각형 메뉴
위치 다음 에게 그만큼 텍스트 저것 읽다 그래프 건축업자 ~에 그만큼 제목 술집.
지금 아픈 옮기다 딸깍 하는 소리 그만큼 전철기 상.
JMP 응답합니다 ~에 의해 표시 중 그만큼 엔드포인트 ~의 그만큼 신뢰 간격
저것 만들다 위로 그만큼 신뢰 곡선.
지금 I ~ 할 것이다 줌 ~에 그리고 조사하다 a 가리키다.
만약에 너 마우스 오버 그만큼 생쥐 바늘 ~ 위에 어느 ~의 이것들 전철기.
A 마우스 오버 상표 쇼 피 - 값 신뢰 간격,
차이점 ~에 그만큼 크기 ~의 그만큼 측정 기준
그리고 그만큼 방법 사용된 에게 생성하다 그만큼 모델
존재 비교하다 에게 그만큼 참조 모델.
지금 잘 회전하다 끄다 그만큼 전철기 ~에 의해 옮기다 클릭 그만큼 전철기 상
그리고 클릭 그만큼 완료 단추.
심지어 그렇지만 그만큼 개인 전철기 ~이다 아니요 더 길게 표시된,
너 ~할 수 있다 아직 보다 그만큼 관련된 마우스 오버 상표
~에 의해 자본 매출 그만큼 생쥐 바늘 ~ 위에 그만큼 신뢰 곡선.
가리키다 추정 ~을 위한 그만큼 기본 차이점
~에 성능 ~ 사이 그만큼 스포츠 벡터 기계 그리고 단계별로 맞춰보세요 모델
~이다 표시된 ~에 그만큼 0% 신뢰 수준,
어느 ~이다 그만큼 평균 값 ~의 그만큼 차이점 계산된 사용 십자가 확인.
A 신뢰 곡선 그래프 그만큼 정도
~의 각 신뢰 간격 ~에서 그만큼 생성된 테이블 ~ 사이 영
그리고 그만큼 99.99% 신뢰 수준 ~을 따라 ~와 함께 그만큼 왼쪽 Y 중심선.
P 값 관련된 ~와 함께 그만큼 신뢰 간격 ~이다 표시된
~을 따라 그만큼 오른쪽 y 중심선.
그만큼 신뢰 수준 관련된 ~와 함께 각 신뢰 간격 표시된.
그만큼 Y 중심선 사용 a 통나무 규모
그래서 저것 더 해결 ~이다 표시된 ~에 더 높은 신뢰 레벨.
에 의해 기본, 둘 참조 윤곽 ~이다 그래프로 표시됨 함께 a 신뢰 곡선.
그만큼 수직의 선 나타냅니다
그만큼 전통적인 널 가설 ~의 아니요 차이점 ~에 효과.
메모 너 ~할 수 있다 변화 그만큼 수직의 선 위치
그리고 그것에 의하여 그만큼 절대적인 널 가설.
~ 안에 그만큼 X축 설정.
그만큼 수평의 선 패스 ~을 통해 그만큼 전통적인 95% 신뢰 간격.
처럼 ~와 함께 그만큼 수직의 참조 선,
너 ~할 수 있다 변화 그만큼 수평의 선 위치
그리고 그것에 의하여 그만큼 절대적인 수준 ~의 중요성
~에 의해 작고 보기 어리석은 동물 그만큼 Y 중심선 설정.
만약에 a 신뢰 곡선 십자가 그만큼 수직의 선 ~ 위에 그만큼 수평의 선,
너 할 수 없다 거부하다 그만큼 널 가설 사용 중요성 테스트 중입니다.
을 위한 예, 우리 할 수 없다 거부하다 그만큼 널 가설 ~을 위한 지원하다 벡터 기계들.
~에 그만큼 다른 손, 만약에 a 신뢰 곡선
십자가 그만큼 수직의 선 아래에 그만큼 수평의 선,
너 ~할 수 있다 거부하다 그만큼 널 가설 사용 중요성 테스트 중입니다.
을 위한 예, 우리 ~할 수 있다 거부하다 그만큼 널 가설 ~을 위한 부스트됨 나무.
어떻게 ~이다 신뢰 곡선 계산되었습니까?
그만큼 현재의 구현 ~의 신뢰 곡선 가정합니다
그만큼 차이점 ~이다 계산된
사용 R번 반복됨 K-폴드 십자가 확인.
그만큼 정도 ~의 각 신뢰 간격 ~이다 계산된
사용 무엇 ~이다 알려진 ~처럼 a 변화 수정됨 재샘플링됨 T-검정.
메모 저것 저자 클로드 나도 그리고 조슈아 벤지오,
메모 저것 a 수정됨 재샘플링됨 T-검정
~이다 일반적으로 사용된 ~에 사례 어디 훈련 세트
~이다 다섯 또는 열 타임스 더 큰 ~보다 확인 세트.
을 위한 더 세부, 제발 보다 그만큼 종이 관련된 ~와 함께 이것 프레젠테이션.
그래서 어떻게 ~이다 신뢰 곡선 해석되었나요?
첫 번째, 그만큼 신뢰 곡선 그래픽적으로 묘사하다
그만큼 기본 차이점 ~에 그만큼 측정 기준 ~의 관심 ~ 사이 a 주어진 방법
그리고 a 참조 방법 ~에 그만큼 0% 신뢰 수준.
그래서 우리 ~할 수 있다 평가하다 ~이든 그만큼 평균 차이점 ~ 사이 그만큼 행동 양식
~이다 의미 있는.
만약에 그만큼 기본 차이점 아니다 의미 있는, 있다 작은 가리키다 ~에 더 나아가 분석
~의 a 주어진 방법 ~ 대 그만큼 참조 방법 ~와 함께 존경 에게 그만큼 선택된 측정 기준.
무엇 구성하다 a 의미 있는 차이점 의존한다 ~에 그만큼 측정 기준 ~의 관심
~처럼 잘 ~처럼 그만큼 예정된 과학적인 또는 공학 애플리케이션.
을 위한 예,
너 ~할 수 있다 보다 그만큼 모델 개발됨 ~와 함께 a 결정 나무 방법
~이다 ~에 평균 ~에 대한 14% 더 나쁜 ~보다 단계별로 맞춰가세요.
어느 논란의 여지가 있지만 ~이다 a 의미 있는 차이점.
만약에 그만큼 차이점 ~이다 의미 있는,
우리 ~할 수 있다 평가하다 어떻게 정확히 그만큼 차이점 가지다 계속 ~ 이다 정확히 잰
~에 의해 평가하다 어떻게 많이 그만큼 신뢰도 C 꾸짖다 너비 변경
가로질러 그만큼 신뢰 레벨.
을 위한 어느 신뢰 간격 ~ 아니다 횡단 그만큼 기본 수직의 중심선,
우리 가지다 ~에 최소 저것 수준 ~의 신뢰 저것 그만큼 기본 차이점 ~이다 0이 아닌.
을 위한 예,
그만큼 결정 나무 신뢰 곡선 그렇지 않다 십자가 그만큼 Y 중심선
~까지 ~에 대한 그만큼 99.98% 신뢰 수준.
우리 ~이다 거의 99.98% 자신감 그만큼 평균 차이점 아니다 동일한 에게 영.
~ 안에 사실, ~와 함께 이것 데이터,
그것 회전 밖으로 저것 우리 ~할 수 있다 BE ~에 대한 81% 자신감
저것 단계별로 맞춰보세요 ~이다 ~에 최소 ~처럼 좋은,
만약에 ~ 아니다 더 나은, ~보다 모든 방법 다른 ~보다 일반화된 회귀 올가미.
지금 우리 고려하다 그만큼 관계 ~ 사이 신뢰 곡선.
만약에 둘 또는 더 신뢰 곡선 상당히 겹침
그리고 그만큼 평균 차이점 ~의 각 ~이다 ~ 아니다 의미 있게 다른 ~에서 그만큼 다른.
그만큼 데이터 제안하다 각 방법 수행하다 ~에 대한 그만큼 같은 ~처럼 그만큼 다른
~와 함께 존경 에게 그만큼 참조 모델.
그래서 ~을 위한 예,
우리 보다 저것 ~에 평균, 그만큼 지원하다 벡터 기계 모델
수행하다 더 적은 ~보다 . 5% ~보다 부트스트랩 숲,
어느 ~이다 논란의 여지가 있지만 ~ 아니다 a 의미 있는 차이점.
그만큼 신뢰 간격 하다 ~ 아니다 겹침 ~까지 ~에 대한 그만큼 4% 신뢰 수준,
어느 제안하다 이것들 값 ~일 것이다 BE 예상되는
만약에 둘 다 행동 양식 정말 하다 가지다 ~에 대한 그만큼 같은 차이점 ~에 성능
~와 함께 존경 에게 그만큼 참조.
만약에 그만큼 평균 차이점 ~에 성능
~이다 ~에 대한 그만큼 같은 ~을 위한 둘 신뢰 곡선,
하지만 그만큼 신뢰 간격 ~하지 않다 겹침 ~도 많이,
그만큼 데이터 제안하다
그만큼 모델 공연하다 ~에 대한 그만큼 같은 ~처럼 각 다른 ~와 함께 존경 에게 그만큼 참조 모델.
하지만, 우리 ~이다 자신감 ~의 a 비- 의미 있는 차이점.
이것 특정한 사례 ~이다 희귀한 ~보다 그만큼 다른 사람들
그리고 I ~하지 않다 가지다 안 예 에게 보여주다 ~와 함께 이것 데이터 세트.
~에 그만큼 다른 손, 만약에 그만큼 평균 차이점 ~에 성능
~ 사이 a 쌍 ~의 신뢰 곡선 ~이다 의미 있게 다른
그리고 그만큼 신뢰 곡선 가지다 작은 겹침,
그만큼 데이터 제안하다 그만큼 모델 공연하다
다르게 ~에서 하나 또 다른 ~와 함께 존경 에게 그만큼 참조.
을 위한 예, 그만큼 일반화된 회귀 올가미 모델 예측하다 ~에 대한 13.8%
더 ~의 그만큼 변화 ~에 그만큼 응답 ~보다 하다 그만큼 결정 나무 모델.
게다가, 그만큼 신뢰 곡선 ~하지 않다 겹침
~까지 ~에 대한 그만큼 99.9% 신뢰 수준,
어느 제안하다 이것들 결과 ~이다 상당히 특이한
만약에 그만큼 행동 양식 실제로 공연하다 ~에 대한 그만큼 같은 ~와 함께 존경 에게 그만큼 참조.
마지막으로, 만약에 그만큼 평균 차이점 ~에 성능 ~ 사이 a 쌍
~의 신뢰 곡선 ~이다 의미 있게 다른 ~에서 하나 또 다른
그리고 그만큼 곡선 가지다 많은 겹침,
그만큼 데이터 제안하다 저것
~하는 동안 그만큼 행동 양식 공연하다 다르게 ~에서 하나 또 다른 ~와 함께 존경 에게 그만큼 참조,
그것 그러지 않을 것이다 BE 놀라운 만약에 그만큼 차이점 ~이다 맹렬한.
을 위한 예, 우리 ~할 수 있다 보다 저것 ~에 평균
지원하다 벡터 기계 예측됨 ~에 대한 1.4% 더 ~의 그만큼 변화 ~에 그만큼 응답
~보다 했다 [00:19:18에 들리지 않음] 가장 가까운 이웃들.
하지만, 그만큼 신뢰 간격 시작하다 에게 겹침 ~에 ~에 대한 그만큼 17% 신뢰 수준,
어느 제안하다 그것 그러지 않을 것이다 BE 놀라운
만약에 그만큼 차이점 ~에 성능 ~ 사이 각 방법
그리고 그만큼 참조 ~이다 실제로 더 작은 ~보다 제안됨 ~에 의해 그만큼 가리키다 추정치.
동시에,
그것 그러지 않을 것이다 BE 놀라운 만약에 그만큼 실제 차이점 ~이다 더 큰 ~보다 정확히 잰,
또는 만약에 그만큼 방향 ~의 그만큼 차이점 ~이다 실제로 반전되었습니다.
~ 안에 다른 단어, 그만큼 차이점 ~에 성능 ~이다 불확실한.
메모 저것 그것 아니다 가능한 에게 평가하다 그만큼 변동성 그리고 성능
~ 사이 둘 모델 상대적인 에게 하나 또 다른
언제 그만큼 차이점 ~이다 상대적인 에게 a 제삼 모델.
에게 비교하다 그만큼 변동성 그리고 성능
~ 사이 둘 행동 양식 상대적인 에게 하나 또 다른,
하나 ~의 그만큼 둘 행동 양식 ~ 해야 하다 BE 그만큼 참조 방법
~에서 어느 그만큼 차이점 ~이다 정확히 잰.
하지만 무엇 ~에 대한 다수의 비교?
하지 않다 우리 필요 에게 조정하다 그만큼 P값
에게 제어 그만큼 가족 지혜로운 유형 1 오류 비율?
~ 안에 이것 종이 ~에 대한 신뢰 곡선,
다니엘 버로우 제안하다 저것 조정 ~이다 필요한 ~에 확인 연구
어디 a 목표 ~이다 미리 지정된, 하지만 ~ 아니다 ~에 탐색적인 연구.
이것 아이디어 제안하다 사용 조정되지 않음 P값 ~을 위한 다수의 신뢰 곡선
~에 안 탐색적인 패션
그리고 오직 a 하나의 신뢰 곡선 생성된 ~에서 다른 데이터
에게 확인하다 당신의 연구 결과 ~의 a 중요한 차이점
~ 사이 둘 행동 양식 언제 사용 중요성 테스트 중입니다.
저것 말했다, 제발 유지하다 ~에 정신 그만큼 위험 ~의 벚나무 선발, p-해킹
언제 진행 중 탐색적인 연구.
~ 안에 요약, 그만큼 모델 상영 플랫폼 소개되었습니다 ~에 JMP 찬성 16
제공합니다 a 수단 에게 동시에 비교하다 그만큼 성능
~의 예측 모델 생성됨 사용 다른 방법론.
JMP 가지다 a 긴 서 있는 목표 에게 제공하다 a 그래프 ~와 함께 모든 통계량,
그리고 신뢰 곡선 돕다 에게 채우다 저것 갭.
을 위한 그만큼 모델 상영 플랫폼.
너 ~할 것 같다 당연히 예상하다 에게 사용 중요성 테스트 에게 구별 짓다
~ 사이 그만큼 성능 ~의 다양한 행동 양식 존재 비교해서.
하지만, P값 가지다 오다 아래에 증가된 정밀한 조사 ~에 최근의 연령
~을 위한 가리는 그만큼 크기 ~의 성능 차이점.
~ 안에 덧셈,
P값 ~이다 자주 오해된 ~처럼 그만큼 개연성 그만큼 널 가설 ~이다 진실.
대신에 ~의 P값 ~이다 그만큼 개연성 ~의 관찰하는 a 차이점
~처럼 또는 더 극심한, 가정하다 그만큼 널 가설 ~이다 진실.
그만큼 개연성 ~의 바르게 거부하다 그만큼 널 가설 언제 그것 ~이다 거짓
~이다 단호한 ~에 의해 a 힘 또는 하나 마이너스 베타.
I 가지다 주장했다 저것 그것 ~이다 ~ 아니다 드문 에게 오직 가지다 a 50% 가능성
~의 바르게 거부하다 그만큼 널 가설 ~와 함께 안 알파 값 ~의 0.05 .
처럼 안 대안, a 신뢰 간격 ~할 수 있었다 BE 표시된 대신에 ~의 a 대출 피- 값.
하지만, 그만큼 질문 ~일 것이다 BE 왼쪽 열려 있는 ~처럼 에게 어느 신뢰 수준 에게 보여주다.
신뢰 곡선 주소 이것들 우려사항 ~에 의해 전시 모두 신뢰 간격
위로 에게 안 임의로 높은- 수준 ~의 신뢰.
그만큼 평균 차이점 ~에 그만큼 성능
~이다 분명히 보이는 ~에 그만큼 0% 신뢰 수준, 그리고 저것 행위 ~처럼 a 가리키다 추정.
모두 ~의 그만큼 것들 존재 동일한, 유형 1 그리고 유형 2 오류 ~이다 동등한.
신뢰 곡선 ~하지 않다 포함시키다 a 편견 ...쪽으로 거래 유형 1 오류 ~을 위한 2형.
심지어 그래서, ~에 의해 기본,
a 수직의 선 ~이다 표시된 ~에 그만큼 신뢰 곡선 그래프
~을 위한 그만큼 기준 널 가설 ~의 아니요 차이점.
~ 안에 덧셈,
a 수평의 선 ~이다 표시된 저것 구분하다 그만큼 95% 신뢰 간격,
어느 손쉽게 부담을 준다 a 전형적인 중요성 테스트 분석 만약에 원하는 것.
그만큼 기본값 ~을 위한 이것들 윤곽 ~이다 쉽게 수정됨,
하지만 다른 널 가설 그리고 신뢰 레벨 원하는 것.
심지어 그래서, 주어진 그만큼 꽤 넓은 그리고 때때로 강조된 제안
에게 바꾸다 중요성 테스트 ~와 함께 가리키다 추정치 그리고 신뢰 간격,
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