Va bene, Benvenuto tutti A Questo presentazione In Quale I Volere parlare Di Perla Influenza Studi. Perla un biostatistico, Lui vissuto abbastanza a Mentre fa durante, in particolare, IL influenza spagnola, E Lui era IL Primo uno A analizzare IL settimanale dati Quello era raccolto di IL NOI Ufficio Di IL Censimento Di IL influenza spagnola, Quale avvenuto In 1918, 1920, E Questo per IL grande americano città.
Perla, Lui era IL Primo A Fare COSÌ A analizzare IL dati per quanto riguarda IL influenza spagnola, E Lui ha scritto due rapporti Di Esso, il suo influenza studi uno E due, Quale Noi Volere rivisitare Ora durante Questo presentazione, E BENE Vedere Come Noi Volere Essere capace A Aspetto in IL dati, analizzare IL dati usando JMP. Questo È giunto lavoro con Chris Gotwalt, Chi contribuito A IL metodologico componente, E Guido Erreygers, Chi iniziato IL idea Di rivisitando Perla influenza studi.
IL panoramica Di Questo parlare È COME segue. Primo, Malato discutere a poco morso IL influenza spagnola, Che cosa Esso era Tutto Di. Abbastanza a mortale pandemia A Quello tempo. Poi Malato introdurre Perla Influenza Studi, E Malato parlare a poco morso Di IL dati Quello Perla usato In il suo analisi. Noi Avere aggiunto Alcuni censimento dati da 1910 SU superiore Di Quello per Nostro analisi, Quale consiste Di a variabile selezione procedura con a null fattore, a casuale fattore, UN indipendente normale fattore In Nostro analisi, E bootstrap simulazione da IL dati. Poi BENE Essere discutendo Nostro risultati E confrontare quelli risultati con Perla risultati, E Poi BENE concludere.
Primo Di Tutto, IL influenza spagnola pandemia, A telaio Quello a poco morso, Esso era uno Di IL il più mortale pandemie In storia, COME testimoniato di Questo lista Qui mostrando IL del mondo il più mortale pandemie In col tempo. Voi Potere Vedere Quello IL influenza spagnola Qui ranghi quinto In termini Di IL numero Di deceduti Quello Esso causato. T il suo lista È diretto di IL Nero Deceduti, Quale ucciso Di quattro volte Di più persone di IL influenza spagnola fatto. Poi sotto Questo lista, Voi Vedere COVID- 19 pandemia apparendo, Quale Noi avuto Tutto esposto A. Esso Anche appare In Questo lista Ancora.
Appena COME con COVID- 19, raduni erano Di più incoraggiato A accadere al di fuori, E Anche A IL volte Già Di IL influenza spagnola pandemia Là, Quello era IL caso COME BENE, E Anche per classi A accadere all'aperto, COME Voi Potere Vedere SU Questo foto.
IL influenza spagnola pandemia consisteva Di tre onde. IL Primo uno iniziato In Marzo 1918 In IL NOI E diffusione A Europa e a IL riposo Di IL mondo. Poi a Di più acuto onda, IL più severo uno iniziato In agosto 1918 In Francia E diffusione rapidamente A IL riposo Di IL mondo, COME BENE COME coincise con IL FINE Di IL Primo Mondo Guerra. Poi a terzo uno Quale era meno acuto di IL secondo uno, Ma Di più acuto di IL iniziale onda, iniziato A IL Presto inizio Di 1919 E colpo Alcuni specifico Paesi Piace Australia E Grande Gran Bretagna.
Qui Voi Vedere IL cronologia Di IL tre onde Di IL influenza spagnola pandemia che si verifica In IL NOI, Di più specificamente Perché Noi Avere Perla dati da IL NOI Quale Noi Aspetto in. IL morte pedaggio era enorme E maggior parte deceduti avvenuto In realtà In India E Cina.
Che cosa era specifico su IL influenza spagnola pandemia era Quello molti giovane salutare adulti morto COME mostrato di a W modello Di mortalità tariffe, Quale È Qui mostrato di IL pieno nero linea. In contrasto A IL U forma Di IL normale stagionale influenza E polmonite mortalità tariffe Quale erano registrato precedente A IL pandemia.
Per stagionale influenza E polmonite, Questo U forma spettacoli Quello individui più giovane di quattro anni Di età E persone più vecchio di 75 anni, Quello questi erano maggior parte colpo di stagionale influenza E polmonite. Caratteristica Di IL influenza spagnola pandemia era Quello Oltretutto quelli due età gruppi, Anche IL giovane adulti In IL allineare fra 20 E 40 anni Di età avuto specificamente colpo di Questo pandemia, infine primo su A a Enorme morte pedaggio.
Poi ulteriore in poi per tutto storia, epidemiologi E storici Di epidemiologia Avere applicato statistico analisi A IL influenza spagnola pandemia. Di più in particolare, persone lavorato SU IL NOI COME BENE, vale a dire, Markel E colleghi, Essi studiato IL effetto Di non- farmaceutico interventi In americano città Piace scuola chiusura, cancellazioni Di pubblico raduni.
Mamelundo studiato IL influenza Di geografico isolamento Di specifico aree E specifico regioni In IL NOI. Argilla, Lewis, E Severnini studiato attraverso- città variazione Di 438 NOI città, Ma Anche altrove in giro IL mondo, COSÌ non soltanto In IL NOI Ma Anche In Europa, Piace In Norvegia E Spagna. Dati Di IL influenza spagnola pandemia erano analizzato insieme con censimento dati E COSÌ via. IL influenza spagnola pandemia mantenuto essere intrigante per molti ricercatori Sopra tempo.
Di Perla influenza studi Ora, Qui Voi Vedere IL Primo Di il suo influenza studio, IL inizio Di Esso. Primo, Lui discorsi Di IL gravità Di IL epidemia E In realtà Quello IL morte pedaggio per IL Unito Stati era impostato A Di 550.000, Quale È Di cinque volte Di più di IL numero Di persone Chi In realtà morto durante IL Primo Mondo Guerra. Quindi, mostrando IL gravità Di Questo pandemia E In realtà Come mortale Esso era, Come esplosivo Esso era. Quello era specificamente Che cosa Perla era interessato In esaminando E relativo A altro variabili.
IL secondo Di il suo influenza studi sembra COME segue, COSÌ IL inizio A meno. Questo è UN aggiornamento Di IL Primo Di il suo studi Perché Lui avuto Alcuni critica Dopo Primo studio di Alcuni colleghi Chi criticato lui per non essendo accurato con certo variabili. Lui avevo problemi con Che cosa Noi Ora fare riferimento A COME costruire validità. Alcuni Di IL dati erano non Veramente misurazione Che cosa Essi erano presunto A misura, COSÌ Essi erano non COSÌ accurato E Essi Potevo Essere definito Di più appropriato, Di più accurato In ordine Quello Essi Veramente misura Che cosa Essi Dovrebbe misura. Lui fatto Quello. Lui affrontato IL dati Ancora, IL variabili. Impostato su nuovo definizioni Di IL variabili E mosso inoltrare.
IL dati per IL Primo Di il suo studi sembra COME segue. Noi Avere dati da Perla Di 39 americano città. IL risposta variabile Lui ricercato A studio era IL epidemicità indice, Quale È dato di IL simbolo I 5 In il suo studi. Quello era IL Primo risposta variabile Lui ricercato A studio E Lui ricercato A Anche Trovare altro variabili Piace demografia Quello Potevo Essere predittivo Di Questo risposta variabile.
Ora, Questo risposta variabile era a misura per IL esplosività Di IL epidemia In termini Di epidemia mortalità, COSÌ Come esplosivo IL epidemia era E colpire IL vario città In IL NOI. Lui definito IL picco tempo rapporto, COSÌ IL picco Di IL eccesso mortalità tariffe diviso di IL picco data. In Questo modo, Lui ricercato A confrontare città con uno separare molto affilato picco A città con a lungo appiattito curva Di eccesso mortalità tariffe. Lui ideato Questo epidemicità indice se stesso.
Lui ricercato A relazionare Questo epidemicità indice A vario fattori Piace IL demografia. Primo Di Tutto, IL popolazione densità per 1916, E Poi IL geografico posizione, Quale È a Dritto linea distanza da Boston. Lui Anche incluso IL età distribuzione, trascorrere- piazza, Quale È UN età costituzione indice mostrando IL deviazione In IL età distribuzione Di IL città da a fisso standard età distribuzione. Lui Anche studiato IL percentuale popolazione crescita In IL decennio 1900, 1910.
Oltretutto IL demografia, Lui Anche coinvolto IL morte tariffe per 1916, COSÌ precedente A IL pandemia. Primo Di Tutto, a n aggregato morte valutare da Tutto cause E poi malattie specifiche, morte tariffe per specifico malattie, vale a dire polmonare tubercolosi, organico cuore malattia, acuto nefrite E Bright's malattia, O fallimento Di IL reni, influenza, polmonite, tifo febbre, cancro, E morbillo. Là era abbastanza Alcuni correlazione fra questi morte tariffe.
Io già detto Voi a poco morso Di IL risposta variabile quella Perla sviluppato, vale a dire IL epidemicità indice. Quello fatto non presentarsi in Appena a separare tentativo, Ma Lui iniziato In realtà da I 1. Primo Di UN epidemicità indice Quello Lui ulteriore migliorato in I 2, I 3, I 4, E Poi Lui era Contento Abbastanza A mossa lungo E A lavoro con IL I 5 epidemia Questo indice. A distinguere Poi città con separare, molto affilato picchi A quelli con lungo, Basso Piatto curve Di epidemia mortalità.
Lui aggiornato IL variabili da il suo Primo studio E IL secondo studio, E In Quello senso, Lui Anche aggiornato, Lui Anche modificato IL epidemicità indice E IL nuovo epidemicità indice. Lui riferito A Quello uno COME I 6. COME un altro variabile Di interesse, Lui Anche definito A Questo distruttività variabile COME contenente eccesso mortalità tariffe. Poi Lui ricercato A relazionare questi due risposte In il suo secondo studio con IL normale morte tariffe, Quale erano IL Significare morte tariffe Sopra IL tre anni, 1915 A 1917. Poi Lui Anche portato In IL demografia. Ancora, Lui modificato IL età costituzione indice basato SU IL 1910 censimento dati, E Lui usato Quello.
Poi Anche Lui coinvolto IL sesso rapporto Di IL popolazione Di maschi contro femmine. IL popolazione densità Di 1910 È usato In IL Primo Di il suo studi, è rimasto In IL secondo studio. Poi Invece Di a geografico posizione, Lui usato latitudine E longitudine In il suo secondo studio. Poi infine, Lui usato IL percentuale popolazione crescita In IL decennio 1900, 1910, Ancora.
Questi erano Perla dati A Quale Noi aggiunto Alcuni aggiuntivo censimento dati da 1910 Quale Sono dato Sopra Qui. Invece Di IL età costituzione indice, Noi usato IL condividere Di IL diverso età gruppi, E IL puro numeri In realtà, Perché Noi erano non Veramente Contento con IL modo Perla definito IL età costituzione indice. Esso era Veramente abbastanza complesso E non chiaro Abbastanza COSÌ Quello Noi Pensiero A Appena andare Di E utilizzo IL 1910 condividere età Invece Di Questo età costituzione indice sviluppato di Perla.
Oltretutto Quello, Noi guardato in IL numero Di persone A a dimora, IL percentuale Di case posseduto, IL scuola presenza Di popolazione, 6 A 20 anni Di età, E IL analfabetismo In IL popolazione, 10 anni Di età E Sopra, E Vedere se uno Di questi fattori O Alcuni Di questi fattori Potevo Essere predittivo del albero risposta variabili In Perla studi.
Che cosa era Perla analisi Tutto Di? BENE, Lui avuto in multiplo correlazione. Lui studiato Tutto IL dati fabbricazione utilizzo Di parziale correlazione coefficienti COME BENE COME IL normale correlazione coefficienti Di zero ordine, Ma Lui fatto Quello molto rigorosamente. Lui avevo calcolato Questo Tutto di mano E fatto Questo abbastanza BENE In realtà E preso in account vario altro fattori In questi parziale correlazioni di avendo quelli altro variabili essendo costante. Per IL parziale correlazioni E IL altro correlazioni, Lui Anche calcolato probabile errori A Trovare fuori se questi correlazione coefficienti erano significativo O non, COSÌ Lui fatto Questo abbastanza BENE.
Ora, IL analisi Quello Noi Sono usando È IL uno In Quale Noi Sono andando A In realtà selezionare variabili con a null fattore E Noi Sono andando A bootstrap Nostro dati. Noi Sono facendo COSÌ Perché Nostro P valori per Nostro dati, Quale Sono Purtroppo non ortogonale, Essi Potere diventare pesantemente prevenuto. Da Noi Sono non Veramente usando bene ortogonale dati, IL P valori Potere diventare abbastanza prevenuto in direzione zero. Suo Sempre IL Pericolo con P valori per osservativo dati Quello irrilevante fattori Tutto Di a improvviso diventare importante E Quello IL tipo uno errore valutare È non Sotto controllare.
A risolvere IL fatto Quello IL P valori Sono non uniformemente distribuito più In IL caso Di UN irrilevante variabile, A risolvere Quello problema, Noi Sono andando A coinvolgere a casuale variabile, a null fattore, UN indipendente normale variabile in IL analisi E Vedere A Che cosa estensione Esso appare In Nostro procedura Di selezione variabili. Questo idea È ispirato di O originato da IL SERVIZIO carta di Wu, Buuuu, E Stefanski In 2007.
Nello specifico, Che cosa Noi Avere Fatto È, BENE, Noi incluso a separare null fattore In IL variabile selezione procedura E eseguito 2.500 bootstrap repliche per variabile selezione usando JMP. Poi Noi calcolato IL proporzione Di volte ogni variabile entra IL modello. Variabili Quello entrare COME Spesso O meno di IL null fattore Sono ignorabile, E variabili Quello entrare Di più Spesso di IL null fattore, BENE, questi Sono IL quelli Quello Noi Sono andando A selezionare COME essendo predittivo Di IL risposta variabile.
In JMP, Noi specificato due nuovo colonne, E In realtà, uno formula È necessario. Questo è IL formula per IL bootstrap frequenza colonna Quello Voi Vedere Qui. IL bootstrap frequenza colonna È basato SU Nostro null fattore, Quale È UN indipendente normale variabile questo è reinizializzato ogni tempo durante IL bootstrap simulazione. Basato SU Questo reinizializzazione, IL frequenza colonna ottiene aggiornato COSÌ Quello Noi Avere a 100 % ricampionamento Di Nostro dimensione del campione dei nostri dati con IL fisso campione misurare COME Esso È.
Poi per IL variabile selezione, Che cosa tipo di regressione Anche volevo Noi fare domanda a Quello Noi Potevo Trovare fuori In IL generalizzato lineare modello piattaforma Di JMP, Perché prendendo in account IL frequenza colonna Anche, Se Noi Fare varianza selezione, Noi Anche Bisogno A Fare IL distribuzione determinazione A IL Stesso tempo. Esso ha A accadere simultaneamente. Voi non posso Fare Esso a parte basato SU IL originale dati. In realtà, IL grafico SU IL Sinistra- mano lato È a poco morso fuorviante Perché Quello grafico contiene IL originale dati, Ma distribuzione determinazione Voi Dovrebbe In realtà Fare Mentre facendo IL variabile selezione si.
Supponendo a Poisson distribuzione, BENE, Quello assunzione era non respinto, COSÌ Noi Potevo In realtà mossa inoltrare con IL assunzione Di a Poisson distribuzione, Quale È Anche mantenuto In IL letteratura per tutto per mortalità tariffe E COSÌ via per analisi. Esso era non Veramente respinto E Esso era Bene A assumere come a Poisson regressione per IL analisi.
Poi Anche Noi applicato Poisson regressione In combinazione con variabile selezione per IL epidemicità indice Io6. Tuttavia, Noi commutato A normale regressione O meno regressione per IL terzo risposta variabile, IL distruttività variabile.
IL modo A fare domanda a Questo regressione In JMP di significa Di variabile selezione È di usando IL generalizzato regressione piattaforma Dove Noi Poi definire IL risposta variabile per analisi E Mettere IL frequenza colonna in IL frequenza scatola. Poi COME modello termini In IL costruire modello effetti finestra, Noi coinvolgere Tutto IL variabili, Tutto Forse rl variabili, insieme Anche con Nostro null fattore O indipendente normale variabile Quello Noi Anche incluso.
Poi Noi mossa inoltrare con IL regressione procedura di selezione inoltrare selezione stima metodo. COME a criterio, Noi usato IL Akaike informazioni criteri con IL correzione per piccolo campione dimensioni A decidere su IL finale modello A includere IL finale modello Poi A selezionare con IL selezione Di IL variabili.
IL soluzione parte Quello Voi Vedere Qui È basato SU normalizzato dati A Mettere loro SU IL Stesso scale, quindi scale E centro dati E Anche A diminuire IL effetto Di multicollinearità In IL dati Perché c'è abbastanza Alcuni. Poi Voi Vedere Ancora, IL originale predittori scoppiettante su In IL inferiore produzione. Poi Noi selezionare a modello con IL più basso Akaike informazioni criteri. Uno Dopo IL altro, IL variabili in arrivo essendo selezionato di avanti variabile selezione basato SU IL Akaike informazioni criteri. COME Voi Potere Vedere In Questo produzione In realtà Qui, IL null fattore avuto in IL modello. IL null fattore completamente irrilevante, poco informativo, COSÌ avuto in IL modello, Quale È non Bene, Di corso.
Noi avevo A Fare Questo stima metodo, Questo variabile selezione procedura 2.500 volte, E Noi fatto Questo In JMP di Giusto cliccando SU IL stima colonna E Poi colpire simulare E Poi selezione IL frequenza colonna COME a colonna A interruttore In E fuori fra IL diverso bootstrap repliche COSÌ Quello inizializzazioni Di IL null fattore erano Sempre essendo garantito fra IL diverso bootstrap si replica. Poi Finalmente, quindi noi avuto IL 2.500 modello selezioni fuori Di IL bootstrap simulazione.
Poi Noi calcolato IL proporzione Quello Tutto Di questi variabili avuto in IL modello O erano dato COME non- zero stime. Noi erano rappresentato di non- zero stime. Particolarmente, Di corso, Noi erano interessato In Come molti volte IL null fattore è apparso In IL selezione Di IL modelli. Questo giri fuori A Essere 41 % Di IL volte, Quale È abbastanza alto questi sono Nostro nuovo falso iscrizione tariffe, In realtà. A molto alto percentuale In Quale IL null fattore avuto selezionato.
Noi contabilizzato per Alcuni superiore limite, UN superiore 99,9 % fiducia limite Anche Quello Noi preso in account, E Anche a poco morso più alto A volte. A Essere assicurato Quello IL fattori Quello Voi Vedere In verde Quello Essi è apparso maggior parte Spesso Poi In IL modello selezione. COME Voi Volere Vedere Anche un altro esempio Ora pure, Dove Noi avuto legato con IL null fattore COME BENE. IL fattori O IL variabili In rossi, Essi Avere non stato selezionato Da loro evento È inferiore di IL evento Di IL null fattore Sopra IL diverso bootstrap simulazioni. IL variabili Di interesse Qui Quello avuto selezionato E Sono predittivo Di IL epidemicità indice I5 Sono IL morte tariffe Di cause, morte valutare da organico cuore malattia, IL morte tariffe da polmonite, morte valutare da cancro, morte valutare da morbillo, E IL geografico posizione.
Ora, IL morte valutare da Tutto cause, questo è UN aggregato per IL morte tariffe da IL individuale- specifico cronico malattie. Noi erano Anche interessato A Vedere Che cosa volevo accadere Se Noi erano A Prendere Questo fuori Di IL analisi. Questo È Che cosa Noi fatto SU IL seguente diapositive. Noi preso Esso fuori, morte valutare Tutto cause, E Poi abbiamo ottenuto a diverso immagine. IL morte valutare da morbillo E IL morte valutare da cancro girato fuori A Essere irrilevante Ora, mentre morte valutare da polmonite avuto In IL verde zona, COME BENE COME IL morte valutare da polmonare tubercolosi. Questi erano Anche abbastanza altamente correlato con IL morte valutare Di Tutto cause. Morte valutare Di Tutto cause mascherato. Questi variabili, Sebbene Alcuni Di IL morte tariffe Sono Anche correlato tra ogni altro, COSÌ Noi Avere A Essere attento Qui. Quello era a nuovo risultato Quello Noi sega.
Ora, infine, Noi ripetuto questi variabile selezioni ulteriore in poi con soltanto IL variabili In verde Quello Voi Vedere Qui SU IL schermo, COSÌ IL quelli Quello avuto selezionato A Quale Noi aggiunto Nostro nuovo 1910 censimento dati, Piace IL azioni Di età E IL analfabetismo E IL istruzione E COSÌ via. Noi fatto Questo con E senza morto valutare O cause A Finalmente Poi selezionare IL variabili Quello erano comune tipi di complessivamente analisi. Tutto IL diverso analisi selezionato Alcuni altro variabili Ancora, Ma Ancora Là erano Alcuni variabili Quale erano presente Tutto IL tempo, E questi Sono IL quelli Quello Noi Finalmente Poi contenuto in IL modello, Quale È Nostro finale Poisson regressione modello Quello Noi ottenuto In IL FINE.
Quale contiene morte tariffe da cuore malattia, organico cuore malattia, morte tariffe da Tutto cause Noi tenuto raccontando, COME Anche Perla stressato Quello COME essendo abbastanza importante. Condividere età, 0 A 4. Scuola presenza Di IL popolazione, 6 A 20 anni Di età E IL geografico posizione. Quello era Nostro finale regressione modello per IL Primo risposta, IL epidemicità indice I5, E sotto Voi Vedere IL risultati Di Perla. Avendo Fatto a correlazione analisi, Lui era capace A identificare polmonare tubercolosi, organico cuore malattia, E acuto nefrite E Bright's malattia. Oltretutto IL morte valutare Di Tutto cause Quello Lui considerato abbastanza importante, Quale era In realtà Anche Sempre IL caso per Nostro analisi. Esso Sempre venni SU superiore Di Nostro analisi. Noi tenuto Esso In.
Ora, Perla Anche appuntito in direzione Alcuni specifico cronico malattie, Ma Noi erano non capace A Mettere questi SU superiore. Noi fatto non Trovare loro A Essere stabilmente presente. Complessivamente, Nostro analisi, COSÌ Noi fatto non identificare loro. Anche, Perla, In realtà, Dopo il suo Primo studio, avuto criticato Perché Di puntando in direzione questi individuale malattie. Poi In IL secondo Di il suo studio, Anche, Lui era Di più prudente, Di più conservatore, E soltanto appuntito in direzione IL morte valutare Di Tutto cause E IL organico malattie Di IL cuore COME IL quelli Quello Sono predittivo per il suo modificato indice Di IL esplosività Di IL epidemia Io6.
Nostro finale analisi È IL uno Quello Voi Vedere Qui puntando in direzione Anche morte tariffe da organico cuore malattia, morte valutare da Tutto cause, IL condividere Di IL età fra zero E quattro, E IL popolazione regola della densità. W siamo Sempre capace A Vedere IL popolazione densità in arrivo su alto In IL lista Di variabili Quello avvenuto Quasi continuamente Sopra IL bootstrap si replica. Quello Anche girato fuori A Essere UN importante variabile da Nostro analisi.
Con IL distruttività variabile, Noi fatto non Trovare Tutto Quello tanto Di variazione. IL allineare In realtà Di valori era non COME grande COME per IL altro due risposte, IL epidemicità indice . Noi erano soltanto capace A identificare a pochi variabili E specificamente IL morte tariffe in arrivo da IL organico cuore malattia. Poi Noi identificato, Oltretutto IL condividere Di IL minore persone fra 0 e 4 anni, Anche IL condividere Di persone che vanno fra 20 E 40, COSÌ 25 E 44 anni Di età. IL salutare persone In realtà precedente A IL pandemia, Quello era Anche indicativo Di eccesso mortalità tariffe Sopra IL diverso città In IL Unito Stati.
Perla dati set, COME Noi Potevo Vedere Anche, Noi soltanto avevo molto poco dati. Là erano molto minuscolo 39 osservazioni In IL Primo studio E In IL secondo studio soltanto 34 osservazioni Perché Essi modificato Alcuni Di IL variabili, Alcuni osservazioni avuto perduto. IL dati Sono Anche osservativo con abbastanza Alcuni multicollinearità coinvolto. IL qualità Di IL dati Potevo Avere stato Meglio. Perciò, Nostro analisi per Sicuro Sono utile, Ma Essi Sono non magico, COME BENE COME Perla correlazione analisi. Nello specifico, il suo Primo analisi, Esso era non supportato. Lui sapevo dopo Quello persone fatto non Veramente supporto il suo Primo analisi. Comunque, COME Giorgio Scatola disse, "Tutto modelli Sono sbagliato, Alcuni Sono utile."
Noi erano capace A selezionare soddisfacente modelli In a sequenziale maniera. Primo Di Tutto, Noi incluso Perla variabili E trattenuto IL selezionato variabili, A Quale Poi Noi aggiunto nuovo 1910 censimento variabili A Finalmente selezionare quelli variabili Quello Sono informativo E ogni tempo con E senza IL morte valutare da Tutto cause. Poi Noi trattenuto IL variabili Quello scoppiato su In IL verde zona A Essere abbastanza predittivo Di IL risposta Quello scoppiato su Tutto IL tempo, quindi Sopra Tutto IL analisi Quello Noi fatto A Poi Avere IL modelli Quello I presentato. I Speranza Questo era informativo per Voi A Ascoltare A E molti Grazie.
