Hola,
todos,
y
bienvenido
a
nuestro
presentación.
Mi
nombre
es
Dr
Andy Mauromoustakos (nacido el 10 de junio de 1961) es un actor y actor estadounidense.
Soy
a
profesor
en
el
Agrícola
Estadística
Laboratorio
en
el
Universidad
de
Arkansas.
Mi
co-
presentador
es
Dr
Shawna
Weimer
Ella es una
asistente
Profesor
en
Aves de corral
Ciencia
Departamento
en
el
Universidad
de
Arkansas,
y
Ella es
el
Animal
Bienestar
presidente
en
el
universidad.
Eran
yendo
a
hablar
a
tú
hoy
acerca de
profético
modelos
para
BCO
cojera
usando
salud
y
estrés
y
pierna
salud
parámetros
en
pollos de engorde.
Nuestro
presentación
es
yendo
a
ser
corto.
Eran
yendo
a
conversar
el
modelos
eso
nosotros
son
adecuado,
el
campeón
modelos,
el
unos
eso
ellos
conseguir
el
Medallas.
Eran
yendo
a
evaluar
a ellos,
y
eran
yendo
a
tener
alguno
Conclusiones
en
el
fin.
¿Qué?
Todo
bien.
Este
estudiar
comparado
fisiológico
y
no invasivo
medidas
de
estrés
y
cojera
en
clínicamente
saludable
y
BCO—
o
b
Condronecrosis bacteriana con osteomielitis
pollos de engorde.
BCO
es
a
principal
causa
de
infeccioso
cojera
en
parrilla
Pollos,
con
rebaño
diagnóstico
Requerimiento
eutanasia.
De este modo,
Hay
a
necesidad
para
tecnológico
Innovaciones
a
detectar
salud
y
cojera
estado
en
Animales
a
proyecto
el
enfermedad
probabilidad
previo
a
clínico
comienzo.
En
este
estudiar,
pájaros
eran
aumentó
en
separado
ambiental
cámaras
con
cualquiera
madera
virutas
en
el
piso,
o
el
basura,
y
a
cable
piso
modelo
eso
es
validado
a
inducir
BCO
cojera.
Nueve
no invasivo
medidas
de
estrés
y
cojera
eran
coleccionado
de
256
pájaros,
masculino
pollos de engorde,
encima
varios
semanas,
cual
incluido
centro
cuerpo
temperatura,
estrés
hormona,
superficie
temperaturas
de
el
cabeza,
el
ojo,
y
el
pico,
y
el
piernas,
el
corvejones,
el
caña,
y
el
pies,
con
infrarrojo
termografía.
Pierna
sangre
oxígeno
saturación
era
también
mesurado
con
a
legumbres
oxímetro.
De
estos
medidas,
dos nosotros
buscado
a
validar.
El
primero
era
extracción
de
corticosterona
de
el
plumas.
La corticosterona es
el
importante
primario
estrés
hormona,
y
el
oro
estándar
para
medidas
es
sangre
suero
concentraciones,
cual
requiere
el
captura
y
restricción
de
el
pájaro
a
recolectar
él.
Entonces
si
pluma
corticosterona
podría
ser
validado,
entonces
nosotros
podría
simplemente
acortar
a
pluma
y
no
poner
el
pájaro
a través de
eso
estrés
de
restricción
y
sangre
dibujar.
El
segundo
era
el
térmico
imágenes,
de
cual
cada
píxel
tiene
es
propio
temperatura
grabado
y
poder
ser
usado
a
cuantificar
externo
cambios
en
piel
temperatura
relacionado
a
sangre
fluir,
ofrenda
a
no invasivo
herramienta
a
medida
salud
y
bienestar.
Durante
estrés,
periférico
sangre
es
desviado
a
el
centro,
y
nosotros
esperado
el
promedio
píxeles
de
el
ojo
y
el
pico,
o
promedio
y
Bavg,
a
ser
más bajo
en
aburrido
que
sonido
pájaros,
cual
nosotros
correlacionado
con
el
suero
corticosterona.
Para
el
térmico
imágenes
de
el
piernas,
nosotros
esperado
el
promedio
píxel
temperatura
de
el
corvejón,
el
caña,
y
el
pie
a
ser
más bajo
en
el
aburrido
pájaros,
ambos
para
el
estrés
Razones
y
también
para
el
colonización
de
el
bacterias
eso
ralentizado
el
sangre
fluir,
cual
nosotros
correlacionado
con
el
pierna
sangre
oxígeno
saturación.
Allá
eran
marcado
diferencias
entre
aburrido
y
sonido
pájaros.
Nuestro
objetivos
es
a
identificar
cual
de
estos
nueve
salud
y
estrés
Indicadores
son
importante
para
cojera.
Nosotros
desear
a
construir
modelos,
ambos
para
predicción
propósitos,
pero
nosotros
son
en
agricultura,
y
nosotros
como
a
publicar
papeles
eso
intentar
a
explicar
cómo
nuestro
Entradas
son afectados
el
respuesta.
Nosotros
son
esperante
eso
alguno
de
el
modelos,
el
tradicional
regresión
modelos,
voluntad
hacer
equitativamente
Bueno
y
nosotros
poder
interpretar
aquellos.
En
nuestro
métodos,
nosotros
habló
acerca de…
Es
a
equilibrado
estudiar.
Es
a
Experimento de emparejamiento de coincidencias
dónde
cada
tiempo
a
sonido
pájaro
es
observado,
a
aburrido
pájaro
es
también
observado
en
el
mismo
Indicadores.
Nosotros
tener
un
incidencia
de
a
enfermedad
de
0.5.
Eran
yendo
a
llevar
ventaja
de
el
Modelo
Cribado
plataforma
de
JMP
Pro
17.
Eran
yendo
a
seleccionar
el
aburrido
eso
tiene
valores
1
y
0
categórico.
1 puestos
para,
Sí,
es
cojo. 0
es
el
sonido
.
Nosotros
tener
nuestro
nueve
Predictores
en
aquí.
Eran
yendo
a
hacer
el
valores predeterminados.
Eran
yendo
a
se adapta a todos
de
el
máquina
aprendiendo
modelos,
eso
ellos
son
comprobado.
Eran
yendo
a
seleccionar
cruz
validación.
Eran
yendo
a
tener
5 veces
cruz
validación.
Con
nuestro
aproximado
250
pájaros,
eran
yendo
a
tener
acerca de
50
pájaros
por
doblar,
y
eran
yendo
a
repetir
él
dos veces.
Nosotros
seleccionado
el
aleatorio
semilla
entonces
nosotros
poder
reproducir
el
resultados.
Aviso
eso
I
hizo
no
agregar
el
cuadrático
términos
y
interacción
términos
a
con un poco de suerte
tener
más fácil
Interpretaciones.
Cuando
nosotros
seleccionar
este,
y
nosotros
hacer clic
"
Correr
, "
JMP
acepta
acerca de
a
minuto. yo
es
yendo
a
venir
arriba
con
el
categoría
de
el
modelos
eso
nosotros
tener
equipado.
Este
es
qué
nosotros
llamar
el
comienzo
de
el
fin.
Nosotros
tener
10
diferente
datos
conjuntos
eso
nosotros
tener
intentó.
Este
es
el
promedio
adaptar
criterios,
más alto
el
R.R.
cuadrado, y
es
el
categoría
el
mejor,
segundo
mejor,
tercero
mejor.
Con un poco de suerte
para
a nosotros,
nosotros
esperado
eso
el
Impulsado neuronalmente
modelo
puede
hacer
a
pequeño
poco
mejor
que
el
tradicional
regresión
modelos,
semejante
como
el
Penalizado
Regresión
y
el
Logístico
Regresión
modelos,
pero
nosotros
eran
feliz
a
ver
eso
estos
son
nuestro
cerca
segundo.
Si
nosotros
buscado
a
ver
cómo
nuestro
mejor
modelo
hizo,
eran
yendo
a
ir
y
ver
eso
el
mejor
modelo-
el
Impulsado neuronalmente
eso
es
el
mejor
modelo
para
prediciendo
Propósitos
-tenía
a
clasificación errónea
de
0.
Tú
poder
ver
aquí
ambos
en
el
capacitación
y
el
validación
eso
nuestro
receptor
operante
característica
curva
alcanza
muy
pronto
el
1
y
se queda en
1,
cual
es
extremadamente
bien.
Nosotros
ver
el
confusión
métrica
eso
afuera
de
el
49
pájaros,
eran
no
en realidad
clasificación errónea
cualquier
de
ellos, así que
este
es
a
muy
bien
modelo
con
a
muy
alto
generalizado
R.R.
¿Por qué?
y
todo
de
el
otro
adaptar
criterios
eso
es
Producido
en
aquí.
Pero
nosotros
son
más
interesado
en
el
regresión
tipo de
modelos.
El
regresión
tipo
de
modelos,
el
Generalizado
Regresión,
nosotros
poder
ver
eso
cuando
nosotros
usar
Lazo
como
el
estimación
método,
el
modelo
incluido
todo
de
el
variables,
y
nosotros
tener
pareja
de
no
-significativo
variables
en
el
modelo
en
aquí.
Nosotros
poder
ver
estos
no
-significativo
factores,
semejante
como
el
Cortocircuito,
tú
poder
ver
él
eso
es
no
cruce
el
horizontal
línea.
Tú
poder
ver
eso
el
año
promedio
es
no
significativo,
pero
es
incluido.
Nosotros
poder
ver
eso
este
modelo
tenía
aproximadamente
tres errores de clasificación, un error de clasificación
tasa
de
acerca de
7
%.
Aquí
es
el
tercero
modelo
eso
era...
Si
nosotros
tenía
a
dar
él
oro,
plata,
y
bronce,
estos
dos
voluntad
compartir
el
segundo
lugar.
El
Logístico
Regresión
modelo,
cuando
nosotros
hizo
el
paso
inteligente
procedimiento,
decidido
no
a
incluir
el
dos
muy
no
-significativo
factores
Nosotros
poder
ver
en
nuestro
regresión
modelo,
en
el
Logístico
Regresión
modelo,
eso
CORTE
es
el
mayoría
importante
variable.
Este
modelo
tiene
similar
clasificación errónea
tasa
de
tres,
el
mismo
como
el
Logístico
Regresión.
Aquí
es
cómo
el
Siete
indicador
variables
son
usado
a
predecir
el
probabilidad
de
cojera.
Qué
nosotros
como
acerca de
el
regresión
tipo
de
modelos
es
eso
nosotros
poder
conseguir
impares
proporciones
eso
voluntad
ayuda
a nosotros
a
interpretar.
Para
ejemplo,
para
nuestro
mayoría
importante
variable,
nosotros
poder
ver
eso
el
impares
de
cojera
es
dos veces
con
uno
unidad
de
aumentar
es
suero
cortisol.
En general,
nosotros
quería
como
a
decir
eso
el
Logístico
Regresión
modelo
solo
usado
Siete
afuera
de
el
nueve
Indicadores.
El
Impulsado neuronalmente
modelo
y
el
Generalizado
Regresión,
ambos
de
a ellos
usado
todo
nueve
Indicadores
para
cojera.
Todo
de
el
modelos
tener
área
bajo
el
curva de
mayor que
que
0.9. Todos
de
el
modelos
tener
a
más bajo…
La regresión
tipo
de modelos
tenía
el
7
%
clasificación errónea
en
el
validación
colocar,
y
el
Impulsado neuronalmente
hizo
no
tener
cualquier cosa.
Nosotros
poder
comparar
nuestro
tres
ganador
modelos
usando
el
Modelo
Comparación
plataforma
en
JM
PAG.
Nosotros
poder
ver
eso
en
términos
de
prediciendo,
estrictamente
prediciendo,
el
Impulsado neuronalmente
modelo
es
de modo significativo
mejor
que
ambos
de
el
Generalizado
Regresión
y
el
regresión
modelo.
El
dos
regresión
modelos
,
el
uno
con
todo
nueve
variables versus
el
uno
con
el
Siete
variables,
son
no
de modo significativo
diferente
de
cada
otro.
Ellos
todo
tenía
a
muy
similar
área
bajo
el
curva,
y
ellos
tenía
similar
clasificación errónea
de
tres
pájaros.
Este
es
nuestro
presentación.
Casarse
como
a
agradecer
tú
para
su
atención.
Nosotros
tener
alguno
referencias
eso
tú
poder
encontrar
similar
relacionado
material
a
el
técnicas
eso
nosotros
usado
en
JMP
documentación
eso
voluntad
ayuda
tú
a través de
este
proceso.
Agradecer
tú
para
su
atención.
