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の
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バイナリ
回答
に 連続 回答 で 消費者 製品 発達。
その a 少し の a 一口、
しかし I 約束 それ しません なれ それ 複雑。
私の 名前 は カーティス 公園。 私は a 主要 科学者 で HP フード。
HP フード は a 会社、 a 食べ物 そして 飲み物 会社。
私たちは 作る a 多く の 違う ミルク、 乳製品以外の ミルク。
私たちは また 作る ヨーグルト、 コテージ チーズ、 氷 クリーム。
それで a 多く の a 多く の 楽しい もの に 味 で 仕事。
私は a 食べ物 科学者 による 教育。
いくつか 年 前 I だった 尋ねた に 取る a 見て で a 問題
それ 私たちは 持っていた のために 1つ の その 飲み物 それ 私たちは だった 制作中。
私は 行く に 見せる あなた a ビデオ ただ それで あなた できる 見る。
しかし 私たちは だった 取得 a 多く の 消費者 苦情
そして これら 苦情 だった ハプニング
いつ その 製品 だった 近い に その 終わり の 棚 人生。
A s あなた 見る で これ ビデオ、
その かわいい 明らか なぜ 人々 だった 文句を言う。
I 考える I だろう 不平をいう もし I 見た 何か のように それ あまりにも。
その 想定 に なれ a ニース ポータブル 飲み物。
その 厚い そして ずんぐりとした いつ その いる 注いだ 外。
ない 何 I だろう 期待する。
信じる それ または ない、 これ 製品 だった ない 甘やかされて育った。
I 約束 あなた、 それ だった ない 甘やかされて育った。
それで I だった 尋ねた に 取る a 見て で これ そして 形 外 どうやって できる 私たちは 修理 それ？
何ですか その 問題？ どうやって する 私たちは 修理 それ？
HP フード で その 時間、 これ だった a 少し 年 前。
私たちは だった 早い の上 で 私たちの 旅 と 使用して JMP、
そして それで I だった 本当に 興奮した に 持っている 一つの 応用 に 使用 で 本物 人生
それよりも よりも ただ 読む について それ または 学ぶ について それ。
当然 I 感じた のように これ、 のように ヤフー！ さあ 走る エネルギー省、 さあ する それ。
I だった 本当に 興奮した
そして のために それらの の あなた 誰が かもしれない ない 持っている として 多くの 経験 DoEを行う、
その 初め ステップ は いつもの 取る a 見て で 何 要因 すべき I なれ 見ている で。
それで 私たちは した a 少し 実験。
もし あなた できる 許す 自分、 彼らは だった おそらく 1つ 要素 で a 時間 実験。
しかし 私たちは 狭くなった で の上 何 私たちは 信じられた だった その 鍵 材料
それ できた 持っている された 原因となる その 問題。
私たちは 終了 上 作る a デザイン。
これ は おそらく その 4番目 または 5番目 反復 の その デザイン
それ 私たちは 来た 上 と、
そして これ だった で カスタム デザイン。
それで もし あなた 行く に カスタム デザイン、
それは それは その プラットフォーム それ 私たちは 使用 に 生成する このDoE .
A s あなた できる 見る、 これ は これ は 何 私たちは 持っていた。
それで 私たちは 持っていた 材料 あ、 B そして C、 そして それ だった 実は a 応答 表面。
それで 私たちは 持っていた 全て の その 二 方法 相互作用
そして その 二次関数 条項 建てられた の中へ その モデル。
それ 終了 上 いる 17 実行、 として あなた できる 見る ここ。
その 17 違う 処理 組み合わせ。
これ たくさんのA , これ 大量のB , これ 多くの C のために それぞれ 走る。
一度 私たちは 落ち着いた の上 これ デザイン、
私たちは だった 本当に 興奮した それで さあ 行く 解決する これ 問題。
ピース の ケーキ、 右？
あなた 行く の中へ その 研究室、 の中へ 私たちの パイロット 植物、
あなた 投げる いくつかの もの 一緒に、 その 飲み物 来る 外。
私は 作る それ a 多く もっと 単純 よりも それ 実は は。
私たちは 作った 17 違う 飲み物
そして それから 私たちは 置く 彼ら の上 その 棚 のために a 少し その間
なぜなら として I 言及された 以前、
それ かかる a 少し 少し の 時間 のために これ 問題 に 現れる。
置く 彼ら の上 その 棚 のために a その間、 座った それまで 彼らは だった 準備ができて に なれ 分析しました。
これ は ただ a スクリーンショット の a データ テーブル。
これ もっている 私たちの 実際の または 私たちの デザイン それ 私たちは 使用済み。
A s あなた できる 見る、 そこには a カラム ここ に その 右 それ I 強調表示されます。
その 私たちの 私たちの 友人、 その そして、 私たちの 応答 カラム。
それで 一度 私たちは 得た に その ポイント どこ 私たちは だった 準備ができて に 準備ができて に 測定 それ ずんぐりとした のために
今 私たちは 開始 考え、 おお、 どうやって は 私たちは 行く に 測定 それ？
なぜなら a t その 時間、 私たちは した ない 持っている a ずんぐりとした パラメータ。
私は 一度もない 聞いた の 1つ。 私は 一度もない 見つかった 1つ。
もし 誰でも もっている これまで 見つかった 1つ、 私たちは 愛 に に 見る それ そして 多分 買う 1つ。
しかし その 私たちの 知識。 それ しない 存在する。
それで 何 オプション した 私たちは 持っている に 測定 これ？
なぜなら もし あなた できない 測定 それ と エネルギー省 その 本当に ない それ 役に立つ。
それで 私たちは 持っている a フェ w オプション。
初め もの は 私たちは できる 測定 すべて として a バイナリ 応答。
それで その どちらか a 合格 失敗、 その 良い または 悪いなど
そこには いくつかの 長所 と これ そして いくつかの 短所。
その 長所 だろう なれ その かわいい 単純 に する、 右？
誰でも できる 言う 合格 または 失敗 そして それ かかる あなた のように いいえ 時間 に に 測定 それ。
しかし、 それ もっている いくつかの 深刻な 短所 に それ。
そのような として、 その 本当に 主観的 に その 観察者。
何 I 考える は 良い、
a 同僚 の 私の かもしれない 考える は 悪い。
または 平 悪い、 何 I 考える は 良い、 私の ボス かもしれない 考える は 悪い。
それで その 本当に 主観的。
その間 それ できる 与える あなた いくつかの 情報、
彼らは しない 与える 私たち として 多くの 情報 として 私たちは 欲しい。
なぜなら いつ あなた する ロジスティック 回帰、 何 あなた 得る 外 の それ 本当に は ただ
確率 の 何か 通過 または 確率 の 失敗しました。
で 私の 経験、 それは された 難しい に 通信する
そして に 本当に 理解する 何 に する と それ データ、
特に いつ だった 試して に 通信する と 非技術的 人々。
それで 連続 もし そこには どれでも 方法 に 得る a 連続 応答、
それは 何 私たちは 努力する のために なぜなら 彼らは 与える 私たち a 多く もっと 情報。
私たちは できる 知る どうやって 良い は それ または どうやって 悪い は それ、
なぜなら ない 全て 良い は 作成された 等しい。
そこには 別の オプション 私たちは できた 持っている 終わり
そして I だろう 言う これ は おそらく その 最高 オプション
もし あなた できる する それ、 は 私たちは できた 走る 消費者 テスト そして 得る 消費者 入力。
何 これ だろう 見て のように は I 持っている 全て 私たちの 飲み物、 17 飲み物、
そして 私たちは リクルート 多分 100, 120 消費者 の 私たちの 製品
そして 私たちは 持っている 彼ら 座る 下 そして レート 毎 シングル 1つ
のために 違う 属性、
1つ の 彼ら おそらく いる どうやって 良い する あなた のように どうやって これ 注ぐ？
その 理由 なぜ これ は a 金 標準
は なぜなら それらの は その 人々の 意見 誰が 案件 に 私たち。
何 私たちは だろう する は 後 私たちは 得る 100 または 120 回答、
あなた 取る a 見て で その データ あなた 得る、
私たちは できる 取る 平均 そして 置く それらの 平均 の中へ 私たちの モデル。
しかし、
それ できる 料金 a 多く の お金 そして それ できる 取る a 多く の 時間。
それで もし あなたの 予算 しない 許可する それ
または あなたの タイムライン のために 何でも 理由 しない 許可する それ、
あなた できない する これ のために すべて。
時々 その もの あなたは 試して に 測定
ない そのような a 巨大な 問題 それ あなたは 試して に 解決する
それ その 価値 支出 全て それ お金。
しかし それ だろう まだ なれ 重要 に なれ できる に 測定 それ。
する あなた 持っている どれでも 他の オプションは？
I 言及された これ 以前。
あなた できる 探す 一つの 楽器 それ できる 測定 何 あなたは 見ている のために。
時々 彼らは 存在する。
のように I 言った、 I しない 知る の a ずんぐりとした パラメータ。
I 見た で 私たちの 倉庫 で 私たちの 研究開発 中心、 できなかった 探す 1つ。
平 もし あなた できる 探す 1つ、
もし これ は 何か それは 本当に 専門化された、
あなたは ない 行く に 使用 それ とても 頻繁。
それ しない 作る センス に 買う その ピース の 装置 または それ できた なれ 何か
それ だろう なれ 本当に 素晴らしい、 しかし それ 必要 a 多く の 専門知識
それ 多分 あなたの 研究開発、 あなたの テクニカル 部門 しない 持っている または
ただ しない 持っている その 時間 または リソース に に 取引 と。
私は 行く に 見せる あなた その 最後 オプション 私たちは 持っている ここ。
何 私は 行く に 言う は トレーニング a グループ の 人々 どうやって に レート それ 属性
の 興味 そして それから させて 彼ら 与える あなた 全て その 評価。
これ は とても として 良い として 持つ 実際の 消費者。
しかし ここ だった 試して に 取る 主観 外 の それ
そして 作る それ 客観的。
いつ 良い 訓練を受けた 人間 できる なれ 素晴らしい 測定 楽器。
私は 行く に 歩く あなた を通して 私たちが 終わり で フード
いつ 私たちは 持っている いくつかの 難しい に 測定 属性。
だった 行く に 使用 その 場合 勉強 の これ ずんぐりとした のために。
これ は 私たちの ロードマップ。
病気 歩く あなた を通して これ そして それから 良い 実は する それ ライブ。
その 初め もの I 望んでいた に 得る 横切って
は それ その サンプル それ あなた 生産する から エネルギー省 できる なれ 使用済み のために 多くの 目的。
I のように に 教えて 人々 それ あなたの サンプル は のように 金
そして あなた すべき 扱う 彼ら のように 金。
彼らは とても 貴重な。
あなた 5月 する エネルギー省 考え それ あなたは 試して に 答え 1つ 質問、
しかし 何か それ以外 かもしれない ポップ 上 後で
それ あなた だろう なれ できる に 使用 それらの サンプル に 答え それ 質問 として 良い。
私は 持っていた それ 起こる に 自分 多くの 回、 それで 時々 その 良い に 考える について
ただ 聞く あなた自身 その 質問。
私は 終わり 全て これ 仕事 に 作る 17 違う 飲み物。
何 それ以外 できる I する と 彼ら？
何 それ以外 できる I 学ぶ？
で 私たちの 場合、 私たちは 使用 これら サンプル として a "較正 セット"
それで それ 私たちは できる 教える 私たちの 人間、 私の 同僚、
どうやって に 測定 これ ずんぐりとした のために。
それで ここは 私たちの 方法。
その 初め もの 私たちは する は 私たちは レビュー
全て その サンプル と a 小さい グループ、 いくつかの 多分 1 または 2 または 3 人々 それ は
本当に 知識豊富な の上 その 主題 または は 責任者 のために その プロジェクト。
何 あなた する は あなた 見て で 全て その サンプル
そして 決める どれの サンプル すべき なれ 使用済み に 電車 その レイダース。
だった 試して に 建てる a 規模 本質的には、 そして それから 良い 取る それ 規模
そして 良い 得る 私たちの 友達、 さあ 言う 10, 15, 20 友達 に 実は レート これら、
これら サンプル のために 私たち 後 私たちは 訓練を受けた 彼ら。
トレーニング ステップ 二、
持っている 彼ら 読む それぞれ ビデオ、 ステップ 三つ .
もし その a ビデオ、 それ できた なれ 何か それ以外、 a 写真、
または それ できた なれ 実は 彼ら 注ぐ 外 その 製品
もし あなた 持っている 十分、 等
あなた できる 得る その アイデア。
次、 良い 取る その 平均 の 全て それらの 評価。
良い 見て で その データ、 作る もちろん そこには 何もない ファンキー で そこには
そして それから 私たちは 意思 使用 それらの 平均 価値観 に 建てる a モデル。
さあ 始める と、 おっと。
さあ 始める と 手順 1つ そして 二。
それで だった 行く t o 仮定する それ 私たちは 見た で 全て その 全て その ビデオ
そして その 方法 私たちは 通常 する それ なぜなら その a 少し より簡単に
は あなた 始める オフ 答える その 質問、 どれの 1つ は その 最低 で チャンキー のために？
それ だろう なれ これ 1つ 右 ここ。
番号 1つ、 私は 行く に 遊ぶ それぞれ 1つ の これら。
これ ただ 作る それ クリア、 これ は 私たちの 規模。
その a 連続 規模 から 1 に 10 そして その 1 に 10 は 親切 の 任意。
もし もし あなた 持っている 何か それ 作品 より良い のために あなた それから 素晴らしい。
その ビデオ 右 その上 それ 対応する に それ。
それで これ 初め ビデオ 対応する に a 1つ。
それで として あなた できる 見る、 その間 だった 見ている これ ビデオ
注ぐ 素敵に、 いいえ 波打つ そして いいえ 塊感。
注ぐ として 期待される。 美しい。
それは それは その 簡単 サンプル に 識別する
そして それから で その で その サンプル セット、 私たちは 聞く 私たち自身、 わかった、 どれの 1つ は その 最悪？
で これ 場合、 それ だった かわいい 明らか。
I 意思 教えて あなた また、 これ 製品 は ない 甘やかされて育った。
それで ただ と 変化 a 少し 材料。
あなた できる 見る その それで 厚い、 私たちは できない 平 得る それ 外 の その 底。
それで それは 明らかに 10です。
それから 私たちは した a 少し 少し の 仕事
に 試す に 形 外、 わかった、 どれの 1つ すべき 私たちは 考慮する に なれ a 五？
それで 途中 で 間。
これ 1つ、 あなた できる 見る それ まだ 流れ、 しかし そこには は 塊感 に それ。
それから 多分 a 二 そして a 半分 だろう なれ これ 1つ。
見る それ もっている a 少し 少ない 塊感 に それ。
フロー 良い、 おそらく と 普通 震えている。
それは おそらく なれ 大丈夫。
それで そこには a 少し 少し の 主観、
しかし あなた 追加 もっと 人々 に 作る それ もっと 客観的。
それから その 最後 1つ。
これ は セブン そして a 半分。
それで あなた できる 見る その とても、 とても 分厚い。
その のみ もの それ 本当に は 差別化 それ から 番号 10 は
それ 私たちは できる 得る それ 外 の その ボトル まだ 流れます。
しかし として あなた できる 見る、 その かわいい 厚い。
何 I だろう する そして 基本的に で これ 額 の 時間、
I できた 電車 その 人々 それ は 行く に ヘルプ 私たち
に 分析する これ、 に 測定 これ ずんぐりとした のために。
それから 良い 持っている 彼ら レート 一度 私たちは 訓練を受けた 彼ら。
病気 基本的に する 何 I ただ した。
多分 私たちは 取る a 少し 少し もっと 時間
に なれ もっと 特定の と ある もの 私たちは 欲しい 彼ら に なれ 見ている のために。
もし 何 あなたは 持つ 誰か レート は a 多く もっと 複雑、
それから あなたは おそらく 持っている に 必要 に 取る もっと 時間 トレーニング 人々。
これ 1つ なかった かわいい 複雑
そして だった 本当に ただ 見ている のために 人々の 初め 印象。
A その後 それ あなた 持っている 彼ら レート 全て その ビデオ
i のように に 使用 マイクロソフト フォーム ただ なぜなら その 簡単 そして I できる 得る その その データ
本当に 素早く そして 簡単に、 しかし あなた できる 使用 何でも あなた 欲しい、
含む 紙、 それでも それ かかる もっと 時間 そして I 試す に 避ける それ。
ただ に 見せる あなた 何 マイクロソフト、 何 私たちの フォーム 見て のように。
こちらは a プレビュー の それ。
これ は として もし あなたは やっている それ の上 あなたの 電話。
I のように に 作る すべて として 単純 として 可能、
そして みんな いつも もっている 彼らの 電話、 それで I できる する それ の上 a 電話。
それは 私の ゴール。
私は ただ 言って ずんぐりとした のために 生地っぽい、
そして それから 彼らは ただ 行く を通して そして レート それぞれ 1つ。
それで ずんぐりとした 貧しい のために 処理。
1つ 病気 言う、 しない 知る それ それ 1つ だった a 六
そして だった ただ 尋ねる 人々 のために その 初め 印象。
そこには いいえ 右 または 間違っている 回答。
いつもの 人々の 初め 印象 は 右。
それで それは なぜ 私は 尋ねる 人々 ない に 考える あまりにも 難しい の上 それ。
多分 番号 二 は a 10、 そして 番号 三つ だった a 三つ。
I しない 知る。
彼らは だろう 行く を通して 全て の それらの。
それから 私たちは だろう 得る 私たちの データ そして それから 使用して ジャンプ
私たちは だろう 平均 全て それらの 評価
そして それから 私たちは 置く その データ の中へ その データ テーブル に 建てる その モデル。
それで だった 行く に 得る 外 の パワーポイント のために a 2番 そして 良い 行く
に エクセル のために a 2番。
これ は 何 I 得る いつ I 欲しい に 輸出 その データ から マイクロソフト フォーム。
のように I 言った、 あなた しない 持っている に 使用 これ、 使用 何でも 作品 のために あなた。
A s あなた できる 見る、 ID は その その 評価者 番号
ただ a ランダム 番号、
ない ランダム、 しかし ただ 一つの 識別子 のために それぞれ 人。
I 左 それ 匿名 それで 私たちは しないでください。
私たちは しない 批判する 人々 誰が 多分 しなかった する として 良い として みんな それ以外。
そして で これ 場合、 これ 実は これ データ は 本物 から。
I 取った これ に a カレッジ クラス 食べ物 科学 クラス そして 持っていた 彼ら する これ。
そして それで これ は 実際の 本物 カレッジ 学生 評価。
その 評価 その その ビデオ。
そして として あなた できる 見る、 私たちは 持っている 全て これら 列、 a カラム のために それぞれ 1つ。
それで 人 1つ 評価、
評価 処理 1つ そして 八、 彼らは 評価 処理、
二 の 4つ 処理 三つ そして 九、 などなど などなど などなど。
それで 私たちは 欲しい に 得る に 置く これ の中へ ジャンプ。
それで 私たちは 持っている I のように に 使用 その ジャンプ 追加 で。
それで で エクセル 右 ここ。
そして それから ただ として 長さ として あなたは のみ ハイライト 1つ 細胞。
そして あなた クリック データ テーブル、 それは 輸入 すべて。
私は 気づいた それ 時々
病気 偶然に 持っている のように ただ a 部分 の その データ
強調表示 そして もし あなた できた データ テーブル 今
その のみ 行く に 輸入 何 あなた ハイライト。
それで どちらか ハイライト すべて または のみ ハイライト 1つ。
一度 あなた 打つ それ データ テーブル ボタン、
あなた 意思 得る 何か のように これ。
それで これ は 私たちの データ。
私たちは 必要 に で その 終わり、 ただ に 見せる あなた どこ だった 試して に 得る
に と これ データ テーブル なぜなら 私たちは 持っている に 操作する それ a 少し 少し。
これ は 私たちの データ テーブル のために エネルギー省。
私たちは 走る それ だった
どうやって 多くの の 材料 あ、 B そして C だった で そこには。
I 置く、 良い 話す について これ で a 分
しかし I 置く 私の 規模 かどうか または ない I 考え 何か 合格した
または かどうか または ない I 考え 何か 失敗した。
で その 終わり、 私たちは 必要 1つ もっと カラム それ 言う チャンキー のために。
良い 電話 それ 継続的。
そして 良い 持っている 一つの 平均 評価 のために のために 走る 1つ。
平均 評価 のために 1つ、 二、 三つ、 4、 五、 等
もし 私たちは 見て で これ データ テーブル として それ は 今日
は ない で それ 形式 なぜなら 私たちは 必要 全て これら
列 に なれ 行 そして 私たちは 必要 その その 行 に なれ で 1つ カラム。
そこには おそらく a 千 違う 方法 私たちは できた する これ で ジャンプ
そして 彼らは 全て 良い そして 彼らは 全て 正しい。
私は 行く に 見せる あなた 1つ 方法 に する それ。
その ただ その 1つ それ 作品 のために 自分。
初め、 何 だった 行く に する は だった 行く に スタック
全て の その 列 の上 トップ の それぞれ 他の。
それから だった 行く に する a まとめ テーブル
それ もっている その 平均 そして 多分 良い また 追加 で その 標準 偏差 のために 楽しい。
しかし その とても 初め もの それ 私は いつも された 教えた に する は いつ あなた 得る データ、
あなた 欲しい に 見て で その グラフ、 その データ そして 見て で その プロット。
それで だった 行く に 実は 見て で その 分布 本当に 素早く。
それで もし 私たちは 行く に 分析します。
そこには 私たちは 行く。 分析する 分布。
私たちは 欲しい に 見て で その 分布 のために 全て の その 治療法。
私は ただ 行く に ハイライト 彼ら。
行く に その 列 そして 言う、 わかった。
私は ただ 見ている に 見る は そこには 何でも
奇妙な について これ データ それ 私たちは すべき なれ 心配している について？
いつ I 見て で それで 私たちは できる 見る のために 1、2、3 , などなど
私は 見ている のために 外れ値、
のように のために 例、 三つ、 みんな 評価 これ サンプル 間 1 そして 6.
そこには だった 誰か 上 ここ 誰が 評価 それ 本当に 高い、
そして そこには また 誰か 上 ここ それ 評価 これ 1つ 高い。
それで 何 I のように に する は もし あなた クリック の上 これ、
それは ハイライト どこ...
それで これ これ 行 を表す 1つ 侵入者、 1つ 人。
それで 私は 行く に 見る どうやって 彼らは 評価 すべて
そして あなた できる 見る 彼らは 傾向がある に なれ 一つの 外れ値。
その ニース もの は で ジャンプ は それ 一度 あなた ハイライト 1つ 行、
全て それ 意思 ハイライト のために 全て その 他の 応答。
それで I できる 見る それ、 うん、 彼らは 評価 3 存在 より高い 4 いる より高い。
私たちは 行く 下、 見て。
終了します。 彼らは 反対 の 皆さん。
それ 思われる のように のために いくつかの 理由
その その トレーニング、 彼らは 得た a 少し 混乱した
そして 彼らは 考え より高い 番号 意味 より低い 塊感 そして 悪徳 逆もまた同様です。
それで 何 私は 行く に する は 以来 I 持っている これ 行 強調表示、
私は 行く に 近い これ、 それは 滞在する 強調表示されます。
それで これ は 行 1つ。
私は ただ 行く に 消去 これ データ
そして それから 良い 動く の上。
今 私たちは 感じる かわいい 快適 と その データ は かわいい 多くの 固体。
のように I 言った、 だった 行く に スタック その 列。
もし 私たちは 行く に テーブル スタック。
その 行く に ポップ 上 そして 私たちは ただ 欲しい に スタック
全て 17 の その 治療法。
その ニース もの は で ジャンプ 17, 今 あなた 得る これ プレビュー。
I 愛 その プレビュー それで それから I 知る もし 私は やっている もの 右。
何 私たちは 見る ここ は、
として I できる 見る、
それは 持っている その ID それで その 評価者 そして それから レート その ずんぐりとした のために のために 処理 1.
彼らは 与えた それ a 五 そして 彼らは した 番号 二、 a セブン。
これ は どうやって 私たちは 欲しい その データ 構造化された そして 私たちは できる 変化 その カラム 名前。
それで その代わり の データ、 だった ただ 行く に 言う ずんぐりとした のために、
継続的。
それから のために ラベル、 私は ただ 行く に 電話 それ 走る なぜなら それは 本当に
何 だった 行く に 使用 これ のために で a 分。
I ただ スタック それ。
それで I 言う、 わかった、 それは どうやって I 欲しい それ。
今 私たちは 持っている その データ テーブル で これ 方法 それで 今 それ しましょう 私たち 使用 a まとめ テーブル。
S 要約 テーブル は ニース 方法 に なれ できる に
作る a テーブル の その の 違う 統計。
それで 何 だった 行く に する は だった 行く に ハイライト
その ずんぐりとした のために 連続 カラム そして 言う 統計。
する 平均。
のために 楽しい で 場合 私たちは 欲しい に 使用 それ、 良い また 言う 標準 偏差。
これ ただ 与える 私たち その 全体 平均 そして 標準 偏差。
しかし もし 私たちは 欲しい に する それ あたり 走る、
病気 ハイライト、 走る そして 置く それ ここ で グループ。
今 いつ 私たちは 見て で これ プレビュー、 私たちは 持っている 1つ を通して 17
そして 都合よく、 彼らは で 注文。
1つ、 二、 三つ、 4、 五、 六、 セブン、 八。
全て その 方法 に 17.
私たちは 持っている その 平均 そして その 標準 偏差。
それで だった 行く に 言う、 わかった。
わかった、 それで 私たちは 持っている 1つ もっと テーブル。
今 だった に その ポイント どこ だった どこ 私たちは 必要 に なれ
なぜなら I 持っている それぞれ 走る として a 行
そして 持っている a カラム のために その 平均 カラム のために その 標準 偏差。
それで 何 私は 行く に する は I 意思 ハイライト これ カラム。
もし あなた 行く に 編集 コピー と カラム 名前
そして それから 私は 行く に 行く に 私たちの オリジナル データ テーブル。
だった するつもり 作る a 新しい カラム ここ
そして 言う 編集 ペースト と カラム 名前。
そこには それ は。
I すべき 持っている 終わり 両方 の それらの で その 同じ 時間、 しかし I しなかった。
それで だった 行く に する。
する これ 1つ として 良い。
わかった、 それで 今 私たちは は 準備ができて に する 私たちの モデリング。
それで 初め、 初め もの I 欲しい に 見せる あなた
は 何 私たちは だろう 得る もし 私たちは ただ した 合格 失敗 私たちの バイナリ 応答。
何 良い する は もし 私たちは 行く に 分析する フィット モデル。
なぜなら I 作った これ これ デザイン で ジャンプ で その カスタム デザイン プラットフォーム、
それ 自動的に 知っている 何 親切 の デザイン これ は
それで それは なぜ 私の モデル は すでに 建てられました。
もし そこには は a 本当に 便利 方法、
もし あなた 知っていた これ だった a 応答 表面 デザイン、
さあ 言う、 さあ 言う これ なかった ここ。
その マクロ は 便利。
もし I 強調表示 材料 あ、 B そして C.
言った マクロ 応答 サービス。
それ 引っ張る それ 全て 上。 それ すでに 知っている 何 私は 見ている のために。
それで それは 役立つ。
I 置く それ で その y 軸、 その 変数、 その 応答 y ずんぐりとした のために 合格 失敗。
何 それ 与える 私たち は 名目上の ロジスティック。
私は ない 統計学者、
それで 私は ない 行く に 行く の中へ どれでも の その 統計 後ろに 何 その やっている。
私は ただ 行く に 見せる あなた どうやって 何 あなた 得る 外 の それ
そして 何 a 科学者 かもしれない なれ 見ている で。
それで もし I 言う 走る、 私たちの ターゲット レベル は 合格した。
それで いつ その 行く に する 確率 そして 確率 の 通過。
それで 私たちは 言う 走る。
これ は 何 私たちは 得る。
それで、 I 平均、 その 初め もの それ a 科学者たち のように
自分自身 だろう おそらく 見て で は これ 効果 まとめ。
私は 見ている で おそらく 見ている で P 価値観 そして I 言う、
良い、 何もない 重要な を除外する 材料 A.
そこには は 他の もの それ 私たちは だろう 見て で、 しかし 私は 行く に...
私は 行く に 行く 以上 それ。
だった ない 行く に カバー それ 今日。
その代わり、 I 欲しい に ただ 見て で その プロファイラー、
なぜなら それは 何 私たちは 探す、 で 少しでも で 私たちの で 私たちの 経験、
その プロファイラー いる その ほとんど 役に立つ そして 最も簡単 に 解釈する
のために その 科学者たち そして いつ 彼らは コミュニケーション と その他。
それで 何 これ は、 は 私は 行く に 作る それ a 少し もっと大きい。
は の上 その 左 ここ。
だった 行く に 得る a 確率 の 失敗 そして a 確率 の 通過。
それで もし 私たちは 持っている 0.13 の 材料、 a 0.12 の 材料 B、
0.45 そして の 材料 C、
そして その 実は 0.13%、 0.12%、 0.45%。
I ただ しなかった 変化 それ。
その a とても、 とても 小さい 割合 の その 式 それ だった 変化
とにかく で それらの レベル、
これ 言う 100% の その 時間 だった 行く に 合格。
もし I 動く それ 上、 さあ 言う に..
持っている のように、
言う ポイント 二 の これ 材料 今。
今、 見た目 のように だった 行く に 合格 のみ 64% の その 時間。
あなた できる 見る これら 曲線、
どうやって I 変更された 材料 B a 少し 少し そして 材料 C、
多分 私たちは できる 得る 戻る 上 に a ポイント どこ 私たちは 合格 98% の その 時間。
あなた できる 遊ぶ その周り と これ。
しかし その 問題 と これ は、 は のように I 言った 以前、
通過。
多分 これ 合格 右 ここ は ない その 同じ として 通過 以上 ここ。
しかし、 私たちは しない 本当に 知る それ と これ 情報、
そして その 親切 の 難しい もの のために いくつかの 人々 に 包む 彼らの 頭 その周り、
のように それ だった ただ 確率 の 通過。
何 する I する もし もし 全て I できる 得る は 一つの 85% 合格 レート？
のように、 さあ 言う 仮に、 これ だった その 最高 私たちは できた する。
何 する I する と それ？
それで それは なぜ だった 見ている で 連続 応答。
私は ただ 行く に 近い これ そして だった 行く に する それ、
建てる それ モデル また、 を除外する さあ する それ のために その 平均
の 私たちの 連続 規模。
それで だった 行く に 持っている に 取り除く ずんぐりとした のために
そして だった 行く に 追加 その 平均 ここ。
だった ただ 行く に 言う 走る。 保つ それ 単純。
する その 効果 スクリーニング 報告。
今 あなた できる 見る そこには a 多く もっと 情報 行く の上
それ 私たちは しなかった 得る 前に。
それで どこ 前に、 もし あなた 覚えて、
全て 私たちは 見た だった それ 材料 A 持っていた a 本当に 低い P 価値。
すべて それ以外 だった のように 0.99。
その 結論 だった 材料A する すべて。
良い、 その ない 実は その 全体 真実、 として 私たちは できる 見る ここ。
はい、 材料 は その ほとんど そして ほとんど 重要。
その 主要 効果 の 材料 右 ここ。
しかし B そして C また 持っている a 役割 に 遊ぶ。
その間 ない として 大きい、 彼らは まだ 一つの 重要 役割。
それで 私たちは 見て で 私たちの 実際の 予測された プロット。
それ 見た目 かわいい 健康。
私たちの 足らない の フィット。 見て s 良い。
私は ない 行く に 行く の中へ 全て その 詳細 の すべて それ 私たちは 見て で、
主に なぜなら 私は ない 統計学者。
それは ただ 何 I 見て で。 病気 見て で その 足らない の フィット。
病気 見て で その 残差 に 見る もし
そこには 何でも 奇妙な、 その 学生化された 残差。
それから 本当に、 I 来る に その プロファイラー
そして 今 あなた できる 見る これ 与える 私たち a 多くの 違う 写真、
多くの もっと 完了 写真、 どこ として I 増加 材料 あ、
その ずんぐりとした 細孔 増加、 しかし 増加 これら これら もの する あまりにも。
それで 彼らは 彼らは また 持っている a 役割 に 遊ぶ。
もし 私たちは だった に
言う それ 私たちは 欲しい に 最小化 それ、 I 考える その かわいい 明らか 何 ...
望ましさ は 行く に 来る 外 に いる。
しかし ただ に 見せる あなた、
だった 行く に あなた 行く に その 赤 三角形 による その 予測 プロファイラー。
最適化 望ましさ そして だった 行く に する その 望ましさ 関数。
それから ここ、 これ は その 望ましさ。
I 探す それ 役に立つ。
あなた できる 変化 それ で その 赤 三角形、
しかし I 探す それ より簡単に もし あなた ただ 打つ コントロール そして それから クリック の上 それ。
今 私たちは できる 変化 何 私たちの ゴール は。
それで で これ 場合、 私たちは 欲しい に 最小化 これ なぜなら 私たちは しない 欲しい それ 右？
私たちは しない のように ずんぐりとした のために .
消費者 しない のように それ どちらか。
それで だった ただ 行く に 言う 最小化 そして わかった。
今 私たちは できる 行く 戻る に それ 最適化 そして 望ましさ
そして 言う 最大化する それ。
私が 考え I だった 行く に する。
言う、 取る これら 二 材料 外。
置く これ 1つ として 低い として あなた できる。
あなたは 得る その その 最低 ずんぐりとした のために それ あなた できる。
で 現実、 私たちは 持っていた いくつかの 他の 制約、 それで 私たちは できなかった する それ。
そこには だった 他の 要因 で 遊ぶ、 しかし これ 絶対に 与えた 私たち
a 本当に 良い アイデア の どこ 私たちは 必要 に 行く、
何 だった 重要 そして どうやって する 私たちは コントロール これ ずんぐりとした のために
に その ポイント どこ いつ 私たちは 実装された その 変更、 その 苦情 行った 離れて。
その された 良い これまで 以来。
それ は その その 要約
の どうやって あなた できた 取る 何か それ は 難しい に 測定。
その 本当に 主観的。
その バイナリ それで あなた 合格 失敗 または 良い または 悪い、
そして あなた できる 変換する それ の中へ 何か それは 継続的。
その a 比較的 単純 方法。
あなた できる 使用 それ のために a 番号 の もの。
として 長さ として あなた 持っている 人々 利用可能 に ヘルプ あなた 外、
あなた できる あなた できる 測定 a 多く の もの それ できた なれ 考慮された 難しい に 測定。
どこ する 私たちは 行く から ここ？
で フード。
ただ に 与える あなた 一つの 例 の いくつかの 他の もの それ 私たちは 遭遇しました。
これ 1つ、 その チャンキー のために、 は 実は 1つ それは a 少し より簡単に に する。
しかし さあ 言う これ は 別の 製品 私たちは だった 働く の上 a 長さ 時間 前 どこ
さあ 言う あなた 持っている コーヒー そして あなたは 行く に 追加 いくつかの フォーム に それ
そして あなた 欲しい に 理解する どうやって 良い する それ フォーム 消散する の中へ その コーヒー？
それは a それは a 厳しい もの に 測定。
私たちは 絶対に しない 持っている どれでも 計装
それ できる 本当に 測定 それ。
ビデオ 本当に 助けた 私たち に 理解する どうやって 私たちは できた 測定 それ
そして 得る いくつかの 役に立つ 情報 外 の...
として あなた できる 見る、 だった 試して に 測定 どうやって する それ 見て？
どうやって 良い する それ 動く それ 1つ 対、 さあ 言う、 これ 処理 以上 ここ？
あなた できる 見る 彼らは とても 違う。
どこ 1つ 動き 本当に 速い、 その 他の 動き 本当に 遅い。
これ 1つ 見た目 親切 の ずんぐりとした その 他の 1つ しなかった それで 多くの。
それは それは どうやって 私たちは 使用 それ。 私たちは 使用 それ とても 頻繁。
I 感謝する あなた 取る その 時間 に 聞く に 私の 話す。
うまくいけば、 I 希望 それ これ もっている された 役に立つ。
あなたは なれ できる に 探す a 方法 それ あなた できる 埋め込む それ に
で で あなたの 日 に 日 仕事。
感謝 あなた。
