你好。
I 是 何塞 橡木，
a 統計學家 在 統計 諮詢 在 坎皮諾斯， 巴西。
I 感謝 你 為了 這 機會 到 展示 一個 應用 的 跳轉 到 臨床 試驗
在哪裡 a 主要的 改進 移動 來了 從 a 統計 發現。
作為 a 結果 的 那 發現，
一 審判 結束 和 這 預期的 和 非常 期望 結果。
隨後的 試驗 在 這 相同的 症候群 將要 是 很多 更便宜 和 快點。
這 問題 是 這 出血 後 出生 或者 產後 出血， P PH 為了 短的。
P PH 帳戶 為了 125,000 死亡人數 每 年。
甚至 在 發達 國家 喜歡 這 團結的 各州，
它是 這 原因 的 11% 的 這 母親 死亡人數.
現在， 專利高速公路 是 定義， 只是 為了 分類，
作為 血 體積 在 過量的 的 500毫升 在 24 小時 後 送貨。
如果 這 體積 超過 1,000 毫升， 然後 它是 劇烈 PPH。
將會 有趣的 到 知道 這 主要的 原因 的 PPH。
90% 的 這 原因 是 子宮收縮無力 .
它是 a 失敗 的 這 子宮 到 合約 後 這 送貨。
如果 這 子宮 失敗的 到 合約, 然後 這 出血 繼續。
然後 我們 能 對待 那 經過 給予 藥物 到 合約 這 子宮
或者 經過 一些 身體的 行動。
這 主要的 原因 是 創傷
和 胎盤組織 保留 和 凝固 系統 失敗。
你會 是 處理 和 子宮解剖學 和 它是 預防。
專利高速公路 能 帶來 嚴肅的 威脅 對女人來說 生活 和 健康。
它是 發病 必須 是 迅速地 診斷 期間 這 送貨 和 治療。
治療 包括， 作為 I 說， 藥物 治療 和 額外的 宮縮劑
最後 採取，
動脈 灌溉 或 h 子宮切除術， 這 子宮 移動。
新的 藥物 和 裝置 是 存在 發達 到 防止 PPH。
每一個 一 的 那些 必須 是 經過測試 在 臨床 試驗 前 他們 是 允許
到 使用 在 這 自然的 交付。
我們 有 數據 在 三 非常 大的 試驗。
這 第一的 一， 這 最老的 一， 曾是 已發布 在 2001年。
它 曾是 這 米索前列醇。
那是 這 姓名 的 a 藥物
那 曾是 比較的 到 這 標準 治療 和 用過的 18,000 女性。
這 第二 一 後 那，
和 那 曾是 已發布 在 2012年， 是 這 積極的 管理， 不是 a 藥物,
但 a 身體的 程式 的 拉 這 臍帶 線條。
現在， 這 米索前列醇 沒有 證明 到 是 作為 有效的 作為 這 標準 藥物
的 治療， 哪個 是 催產素。
這 積極的 管理 做過 不是 展示 任何 改進 也 在 PPH。
現在 是 去 到 交易... 對不起， 和 這 卡貝縮宮素試驗 ,
已發布 在 2018年， 這 最大的 的 全部， 那 已註冊 29,000 女性。
在 全部 這些 試驗， 這 基本的 結果 是 劇烈 專利高速公路 和/或 PP H.
現在， 到 診斷 攝護腺增生症 和/或 PP H, 我們 需要 到 知道 這 血 體積。
這 觀察 是 體積， 這 數位 卷 單位：米 L.
但 僅有的 這 指標 的 硫酸異丙酯 和 專利高速公路
是 經過考慮的 在 這 統計 分析。
那 是 二項式 方差為零， 一， 是的 或者 不。
好的， 在 怨恨 那 我們 有 這 資訊 關於 這 血 體積。
前 我們 繼續， 只是 a 小的 解釋
關於 這 二 藥物 那 出色地 是 處理 再次。
這 標準 藥物 到 使用於 送貨 是 催產素。
它是 給定 例行公事 到 每一個 送貨 工作，
每一個 部分 在 這 世界。
作為 很快 作為 這 嬰兒 是 發表， 這 女士 接收 a 射擊 的 催產素。
它是 a 標準 程式.
現在， 催產素 是 非常 好的。
它 減少 這 劇烈 專利高速公路 費率 從 3.84% 到 2%。
它 幫助 這 事件 或者 這 費率 的 這 sPPH。
但 那裡 是 a 問題， 它 是 a 熱不穩定 物質。
它 必須 是 保留 在 a 寒冷的 鏈 在 七 公分 成績 全部 這 時間。
現在， 在 國家 和 低的 資源， 這 能 是 a 問題。
如果 你 做 不是 保持 它 在 這 寒冷的 鏈 物流，
這 藥物 將要 失去 它是 功效， 我是 對不起。
有時 你 能 申請 a 藥物 那 是 不是 有效的 在 全部。
現在， 卡貝縮宮素， 它是 a 新的 藥物 哪個 有 這 相同的 積極的 原則 的 催產素
和 只是 a 改變 在 這 輔料 那 使 它 熱- 穩定的。
卡貝縮宮素 能 是 保留 為了 六 個月 在 三十 攝氏度，
哪個 是 關於 房間 溫度 在 最多 地方 在 這 世界。
現在， 那裡 是 非常 高的 希望
那 卡貝縮宮素 會 是 a 好的 替代品 為了 催產素，
最多 的 全部 為了 使用於 那些 低的- 資源 國家。
臨床 審判 曾是 設計 為了 PPH， 它 曾是 完畢 經過 世界衛生組織
和 它 是一個 非 自卑 審判。
這 參數 為了 這 審判 是 在 這 客觀的。
這 調查人員 說 那， 到 宣告 卡貝縮宮素 非 下
到 催產素， 它 應該 儲存 75% 的 這 好處。
現在， 這 益處 是 這 3.84% 減2%
所以 這 給出 他們 非劣效性 利潤 的 0.4 6%。
我們 是 說 關於 非常 低的 費率 和 這 相對的 風險 的 1.23.
卡貝縮宮素 會 是 聲明 並不遜色 到 催產素
如果 在 這 審判 我們 可以 證明 或者 帶來 證據 在
那 a 相對的 風險 是 較少的 比 1.23.
這 結果 在 只是 a 迷宮 競賽 在 a 樣本 尺寸 和 超過 3萬 人們。
我們 結束 向上 和 a 審判 和 關於 29,000。
那些 是 在 一些 國家 作為 我們 簽署 那 桌子 前
在 這 許多 中心。
它 曾是 a 非常 昂貴的 審判， 只是 a 數據 收藏
的 出色地 超過 幾乎 二 年。
它是 a 非常 嚴肅的 事物。
為什麼 是 這 試驗 所以 大的？
出色地， 這 明顯的 回覆 答案 到 那 問題，
是 這 部分 存在 比較的 是 小的。
這 效果 是 一定 甚至 更小。
不是 所以 明顯的， 但 它是 仍然 明顯的，
那 這 勝利 需求 到 是 所以 大的 因為 我們 是 失敗 a 偉大的 交易
的 資訊 經過 對應 在， 這 體積， 進入 二 類別， 喜歡 這。
在 這 直方圖 這裡 我們 有 這 實際的 分配 的 這 血 損失 體積
為了 這 29,000 主題 的 這 審判 和 然後 這 切- 偏離點，數千 .
只是 想像，
只是 尋找 在 這 直方圖， 如何 很多 資訊 是 遺失的
經過 服用 全部 這 禮節 的 這 頻率 的 這 直方圖
在 零，一 左邊 到 這 千 線， 正確的 到 這 千 線。
但 那是 這 方式 它 曾是 完畢，
因為 為了 一些 原因 人們 喜歡 到 使用 這 二分法。
如果 它是 超過 1,000， 它是 劇烈 PPH。
如果 不是， 它是 不是。
I 不 知道 甚至 如果 那是 出色地 也 聯繫
和 任何 更遠 結果 在 這 健康 的 這 女性。
那是 這 方式 它是 完畢。
這 分類 是 那。
現在 跳轉 幫助 我們 到 發現
那 這 分配 的 這 血 損失 體積 是 紀錄 普通的。
那裡 是 a 故事 在後面 它。
我們 放 向前 到 分析 這 實驗 作為 決定 經過 這 調查人員
用於 這 二項式 分配。
但 我們 鋸 那 非常 容易地 那 這 二 分佈
的 卡貝縮宮素 和 催產素， 這 血 損失量 分配
是 漂亮的 很多 這 相同的。
我們 是 不是 非常 快樂的 和 這種二分法 到 開始 和，
但 我們 有 到 做 它。
那是 什麼 這 協定 說。
現在， 一次 我們 這 統計學家 在 這 審判， 我們 成立 超過 任何 懷疑
那 這 分配 曾是 紀錄 普通的。
什麼時候 I 說 這 分配 的 血 損失 體積 是 紀錄 普通的，
I 意思是 a 大的 如果是的話，
這是 不是 一個 近似， a 好的 合身， 事物 那 我們 統計學家 喜歡。
不， 我們 有 29,000 點 和 這 合身 你 是 去 到 看 曾是 完美的。
然後 我們 去了 到 做 一些 家庭作業 和 我們 成立 從 物理
那 這 血 損失 體積 分配... 原諒 我， 這 液體 體積
在 管道 有 a 紀錄 普通的 分配，
和 那 有 到過 已知 自從 這 第十九 世紀。
未來 從 物理。
的 課程， 我們 意識到 那 我們的 管道 是 血 船隻， 所以 他們 是 鬆緊帶。
這 黏度 的 這 血 變化 因為 的 凝固。
但 仍然， 我們 有 種類 的 a 模型。
我們 有 液體 在 管道， 流動 在 管道， 和 這 數據 顯示 那。
我們 是 非常 興奮的 和 那。
我們 去了 更遠 到 看 這 結果 的 使用 V 為了 這 估計 的 這 風險
和 我們 得到 好的 結果。
現在 然後 我們 有 到 說服 這 調查人員。
這樣的 a 大的 審判 有 很多 的 調查人員 大的 鏡頭。
這 醫生， 他們 自己的 這 問題，
所以 他們 有 這 最後的 單字 和 一切。
他們 拋出 在 這 主意。
一些 的 他們 真的 沒有 喜歡。
他們 說， 「出色地， 我們 使用 不 假設
自從 它 只是 二項式 變體， 它 有 不 模型。 」
它 有， 但 他們 思考 它 沒有。
人們 思考 它是 也 簡單的。
什麼 如果 這 紀錄 普通的 分配 是 不是 正確的？
我們 能 有 錯誤的 結果。
然後 我們 做過 確切地 什麼 是 去 到 做 正確的 這裡。
現在， 我們 做過 這 分析 在 正面 的 他們，
和 那 和 跳轉 曾是 非常 引人注目的， 和 I 希望 你 同意 和 那。
跳轉 幫助 也 在 這 溝通
的 這 發現 到 這 調查人員 在 a 非常 引人注目 方式。
只是 然後， 到 進步 這 結果，
使用 對數常態分佈 分配 儲存 這 結果 的 這 實驗。
那是 部分 的 這 故事。
我們 去了 在 然後 到 發布 那些 結果
後 這 出版品 的 這 實驗 曾是 完畢， 因為 這 實驗 失敗的。
你會 看 那 它是 a 好的 故事。
但 然後 我們 已發布 這 結果 和 對數常態分佈 分配
作為 a 次要的 分析。
那 感動 這 心 的 這 歐洲的 當局，
就像 ADMA。
正確的 現在， 卡貝縮宮素 是 非常 高興地
存在 用過的 在 低的- 資源 國家， 在哪裡 它 是 需要。
我們是 非常 快樂的 和 那。
讓 我 展示 你 如何 它 去了。
第一的 的 全部， 這 測量。
你 看 在 這 左邊， a 種類 的 集電極 到 收集 這 血。
它是 用過的 在 許多 案件 在 交付。
作為 I 告訴 你， 有時
你 有 到 拿 非常 快速地 行動 什麼時候 這 女士 是 出血 也 很多。
人們 能 評價 這 血 損失 經過 只是 看到 這 弄髒
在 這 床， 在 這 地面。
但 在 許多 案件， 人們 使用 那 集電極。
那 集電極 有 a 規模 那 I 放大 在 這 正確的。
在 這 第一的 二 試驗，
這 血 損失 體積 曾是 評估 和 那。
然後 他們 變更。
他們 改變 因為 它 曾是 不 好的， 不是 完美的 為了 我們的 實驗，
這 三 的 他們 那是 到過 跑步 為了 關於 20 年 現在。
讓 我 展示 你 如何 它 去 和 跳轉。
讓我們 看。
I 感覺 更多的 舒服的 和 跳轉。
這裡 是 a 數據 桌子 和 全部 這 71,000 案件
的 這 三 試驗。
味噌 前列醇。
這裡 他們 是。
什麼 奧前列醇，A 活躍 管理， 和 卡貝縮宮素 .
讓我們 看 這 分配 的 這 血 損失 體積
為了 三 的 他們 經過 審判， 不是 經過 治療。
這 不同之處 經過 治療 是 所以 小的
那 它 慣於 事 為了 這 短的 示範 這裡。
我是 不是 分析 這 實驗 然而。
這裡 是 為了 米索前列醇 分配。
你 看 那 它是 a 非常 好的 紀錄 普通的， 不是 它？
能 是 某物 別的， 但 它 是 紀錄 普通的。
它 看起來 喜歡 a 好的 分配， 但 它 有 問題。
它是 隱藏 這 問題， 實際上， 不是 為了 配件 a 紀錄 普通的，
但 為了 分析 這 方式 它 曾是 和 這 二項式 變體。
讓我們 使用 這 抓取器 工具 和 改變 這 別針 的 這 直方圖。
製作 他們 更薄。
好的， 那裡 我們 去。
什麼 我們 看， 我們 看 尖峰 在 分配。
常 你 有 尖峰， 你 能 看 他們 這裡。
讓 我 改變 a 小的 有點，是的。
現在 你 說， 出色地， 有 不 問題。
它是 喜歡 數值 一體化。
你 失去 在 這 一 光束 然後 你 有 使用權 在 這 其他 光束
和 他們 備用 和 你 結尾 向上 和 a 好的 一體化。
出色地， 不是 這 案件 這裡，
因為 我們 有 a 問題
那 在 1,000 我們 有 a 切- 離開 這裡。
讓 我 拿 a 飛漲 的 分配 大約 1,000， 哪個 事 最多 為了 我們。
看 這是 這 長釘 在 1,000 .
但 你 看 部分 的 這 頻率 這裡 來 從 這 左邊， 從 這 900。
因為 的 這 閱讀 的 那 規模，
那 規模 曾是 粗糙的 和 人們 照料 到 圓形的 這 數字。
那裡 是 a 種類 的 a 數位 偏愛 這裡。
它是 非常 清除 那 一些 的 這 已知 案例 的 專利高速公路
是 已移動 到 PPH。
它是 不 瑣碎的 數量 為了 那 小的 頻率 這裡。
那 方法 那 在 怨恨 的 擁有 不 模型， 作為 我的 同事 說，
為了 這 二項式 變體，
我們 大概 有 a 積極的 偏見 在 這 估計。
現在， 這 問題 曾是 採取 關心 的 經過 服用 這 重量
的 這 集電極 裝置 前 這 收藏， 前 這 使用，
前 這 程式, 和 然後 稱重 再次 後 這 程式.
那 曾是 完畢 僅有的 為了 這 卡貝縮宮素 審判
那 開始 在 這 卡貝縮宮素 審判。
如果 你 去 這 相同的 詭計 這裡， 改變 這 梁。
現在 你 看 那 我們 有 a 好的 分配，
不 問題 和 尖峰 不再。
稱重 已解決 那 問題。
現在， 讓 我 告訴 你 這 集電極 是 不是 為了 這 實驗。
它是 為了 實際的 臨床 使用。
這 評估 的 這 血 損失 和 它是 速度 期間 這 送貨
是 完美的 和 那 規模。
我們 不能 消除 那 進而 稱重 然後 到 決定 那，
你 有 到 拿， 說， 子宮切除術或其他 喜歡 那。
它是 仍然 在 地方， 它是 仍然 用過的 喜歡 那。
我們 只是 改變 它 為了 這 審判。
我們 等待 在 這 結尾。
那是 只是 為了 好奇心 或者 某物 有趣的。
那 來了 也 從 這 能力 那 我們 有 所以 容易地
到 做 這 種類 的 分析 和 跳轉。
那是 更多的 重要的 比 我們 能 甚至 思考 的。
現在 讓我們 去 到 這 真實的 問題。
它 是 也 簡單的 和 跳轉。
我是 去 到 分析 這 結果 的 這 卡貝縮宮素 審判
但 然後， 所以 那 I 不 得到 混合 向上 在 正面 的 你，
I 準備好 數據 放 和 子集 只是 為了 這 卡貝縮宮素試驗 .
這裡 它 是， 29,000 箱 僅有的。
那是 a 子集 的 那 其他 審判。
讓 我 拿 這 機會 到 告訴 你 什麼 這 數據 那 I 有 這裡，
的 課程， 那是 不是 這 滿的 數據 的 這 審判， 那 臨床 試驗。
臨床 試驗， 你 收集 這 數百 的 列 的 [聽不清楚 00:20:56]
為了 許多 原因 和 為了 控制等等 和 所以 向前。
這裡 我們 有 只是 這 中心，
因為 這 實驗 曾是 隨機 經過 中心 所以 I 有 到 保持 它。
然後 這 手臂， 它是 一 和 二 這裡 但 這裡 有 這 問題 那是 關閉
和 I 有 打開 治療 和 控制 這裡 這 審判是 超過， 的 課程。
然後 這 體積， 那是 全部 這 數據 我們 需要。
那些 二 列 這裡 是 派生詞， 是 sPPH 指標， P PH 指標
所以 他們 是 只是 非常 簡單的 到 做。
只是 一個 指標 的 [聽不清楚 00:21:48] PPH 這 案件。
讓我們 開始 經過 分析 這 方式 協定 或許是 SEB 在 a 簡單的 方式，
不是 正在做 這 完全的 分析， 但 讓我們 分析 這 硫酸異丙酯 回覆.
記住... 不是 記住， I 沒有 說 那 然而。
在 這 實際的 審判 分析， 我們 來了 到 這 相對的 風險 的 1.26
和 這 最大限度， I 告訴 你， 為了 非劣效性 曾是 1.23.
所以它 曾是 a 靠近 錯過 情況。
我們 可以 不是 宣告 非劣效性
和 如果 你 去 到 這 出版品 的 這 實驗，
你 能 尋找 在 這 參考 在 這 最後的 滑動 這裡。
我們 有 到 發布 那 我們 沒有 證明 非劣效性， 很多 到 我們的 惋惜。
讓我們 去 和 做 它 只是 到 展示 那是 a 種類 的 展示 離開 為了 跳轉。
如何 我們 需要 現在 是 a 合身 Y 經過 十。
它是 所以 簡單的 後 全部 那 工作。
我們 有 治療 為了 X
和 我們 有 到 使用 堵塞 為了 中心， 只是 到 尊重 隨機化。
和 那裡 我們 能 探索 這 結果 的 這 這裡。
但 我是 尋找 只是 為了 這 相對的 風險， 哪個 是 一 ……中的項目
它是 一 物品 在 選單 這裡， 相對的 風險。
出色地， 一 是 我們的 回覆 和 治療 必須 是 在 這 分子。
那是 我們的 選擇。
那裡 我們 去。 我們 有 向下 這裡 1.255，
那是 這 1.26 那 我們 得到 和 那些 好的 模型，
隨機的 模型 為了 中心 和 事物 喜歡 那。
所以 它是 1.25。 它是 a 靠近 錯過 情況。
我們 沒有 證明 非劣效性。
反而 的 只是 哭泣 超過 這 結果，
我們 去了 在 和 嘗試過 到 做 一個 分析 那 曾是 不是 計劃，
但 反正， 我們 已發布 它 作為 a 種類 的 次要的 分析 然後。
讓我們 分析 這 分配 的 在。
到 做 那， 我是 不是 去 到 這 分配 平台。
相當， 我是 去 到 使用 可靠性 和 生存， 壽命分佈
因為 它是 a 很多 更富有 平台 為了 學習 分佈，
除了 那 這 多變的， 這 柱子 必須 是 非 消極的。
那是 這 案件 為了 體積， 好的。
I 能 使用 這 反而 的 定時 這裡。
I 不 需要 感官， 沒有什麼 喜歡 那。 有 不 這樣的 a 事物 這裡。
它是 只是 a 工具 為了 配件 分佈。
現在 讓我們 得到 向下 到 這裡的生意。
I 有 分配 的 兩個都 治療 和 控制，
那 是 卡貝縮宮素 和 催產素。
讓我們 分離 那些。
你 能 做 那 經過 a 當地的 數據 篩選 為了 治療
和 然後 患病的 選擇 治療 這裡， 那是 卡貝縮宮素。
在 這 正確的 這裡 我們 有 這 數據 點， 那些 黑色的 點,.
他們 是 所以 許多， 15,000 的 他們。 那些 那 是 治療 和 卡貝縮宮素，
那 他們 看 喜歡 a 連續的 線 但 那些 是 這 點。
他們是 不是 擁有 藍色的， 他們是 非參數 估計，
非參數估計 [聽不清楚 00:25:41]。
他們 是 這 相同的 作為 這 二項式 觀點 明智的， 因為 他們 有 不 感官的。
然後 在哪裡 這 對數常態 這裡？
有 不 對數常態 在 這 選單 為了 分佈。
那是 因為 那裡 是 零 在 這 數據。
然後 我們 不能 合身 a 對數常態 和 二 參數。
一些 女性 是 非常 幸運的 足夠的 到 有 [聽不清楚 00:26:06] 零
毫升 血 損失。
大概 那 曾是 一些 錯誤。
那裡 是 女性 那 去了 幾乎 到 4000 在 這 控制
和 那些 是 大概 在 震驚。
這 大的 跨距 這裡 為了 這 二項式 變化 曾是 分離 只是 二。
好的， 讓我們 合身 這 臨界點 對數常態。
這 對數常態 那 你 拿 a 轉移 所以 那 我們 能 放 這 零 在 這 場地。
現在 我們 有 三 線 這裡。
這 紅色的 一 是 這 臨界點 對數常態。
他們 是 全部 三。 他們 是 隱藏 他們自己， 這 三 的 他們。
然後 人們 能 說 「出色地， 好的， 這 合身 是 非常 好的， 完美的。 」
它是 不是 總是 喜歡 那。 如果 I 合身 a 普通的 或者 a 最小 價值 這裡
事物 喜歡 那 ， 你 能 看 那 你 來 出去 但 那是 不 這裡需要。
我們 能 尋找 這 風險 在 一些 地方 在 這 結果在這裡。
這 風險 是 一減 0.985。 如果 你 不 想 到 做 這 種類 的 減法，
我們 能 展示 這 生存 曲線 和 這 風險 是 1.47 為了 卡貝縮宮素。
如果 I 想 到 看 這 風險 在 1,000
為了 催產素， 它是 再次 這 相同的， 1.47。 哇。
我們 有 也 信心 間隔 這裡。
人們 將要 挑戰 我們 說，
「T 軟管 分佈， 他們 看 這 相同的 因為 的 這 規模 的 這 圖形。 」
出色地， 讓我們 拿 向上 這 挑戰。
讓我們 做 a 飛漲 這裡。
讓我們 做 a 飛漲 大約 1,000。
只是 因為 我們 是 關懷 關於 那。
看 如何 關閉 這 合身 是。
它是 非常 關閉。
現在 I 能 去 甚至 更遠， 喜歡 這。
和 現在 我們 能 看 甚至 更多的。
我們 看 那 這 觀點 估計 這 黑色的 點 這裡， 如果 你 想，
它是 幾乎 這 相同的 作為 這 紅色的 線， 哪個 是 這 對數常態 柵欄。
我的 同伴 調查人員 那裡 可以 看 那 I 不 有 表達式 或者 a 桌子。
A 桌子 慣於 說 任何事物。 他們 可以 甚至-
I 不 知道- 但 他們 可以 甚至 思考 那 統計學家 是 作弊。
這裡 是 這 簡單的 方式 到 展示 它 但 那裡 是 更多的 到 看 這裡。
如果 你 看 這 信心 間隔 為了 這 對數常態 分配，
它是 一 第三 的 那 的 這 非參數分佈。
出色地， 自從 這 精確 與...相配
增加 這 方塊 根 的 這 實驗 尺寸。
我們 能 猜測 那 如果 我們 拿 尺寸 一 第九 的 那
I 會 得到 為了 這 對數常態 這 相同的 信心 間隔
那 I 得到 為了 這 非參數 這裡。
那是 有趣的。
反而 的 使用 3萬 女性， 本質上 I 可以 使用 3000 和 得到 這 結果。
那 曾是 非常 好的 為了 這 調查人員 他們 計劃 在 那。
這減少了
[聽不清楚 00:29:55] 的 這 信心 間隔
來了 從 這 對數常態， 哪個 曾是 不是 計劃。
所以 某物 別的 到 聽到。
出色地， 好的， 你是 正在做 美好的 為了 這 風險 .
你是 得到 這 風險 從 這 紀錄 普通的 哪個 是 這 相同的 作為 這 二項式 速度
和 你 有一個 更近 信心 間隔
如果 這 紀錄 普通的 假設 是 好的， 它 是。
現在 什麼 關於 這 相對的 風險 ?
出色地， 我們 能 去 和 拿 這 對數 的 這 五.
你 有 a 普通的 分配
所以 我們 有 a 標準 裝置 到 做 一些 回歸 和 尋找 這 相對的 風險。
但 I 記住 約翰 太陽 說 在 這 相同的 會議 最後的 年。
他的 演講 有 a 好的 標題， 精美的 野蠻人 力量。
讓我們使用 這 相同的 事物， 精美的 野蠻人 力量。
如果是 好的 為了 約翰·索爾， 它是 去 到 是 好的 為了 我們 也。
這裡 是 這 估計...
估計 參數 的 這 對數常態 那 我們 得到。
如果 我們 能 做 a 引導程式 樣本 的 這，
我們 能 計算 這 風險， 這 引導程式 風險。
我們 有 a 引導程式 樣本 為了 這 風險。
我們 能 做 那 為了 卡貝縮宮素 和 為了 催產素 和 那是 好的。
然後 你 說， 「出色地， I 有 到 程式 這。 」
“我 有 到 程式 這 引導程式 樣本。 」 它是 不是 難的 但 你 有 到 程式
和 然後 你 有 到 計算 1000 次， 2000 次， 無論它是什麼 對數常態 適合。
但 不， 跳轉 是 好的 兩次。 如果 你 點選 和 這 正確的 按鈕，
這 桌子， 你 有 引導程式 在 這 菜單。
這 建議 是 到 拿 2500， 我們 能 拿 5,000 或者 任何，
但 它 需要 a 長的 時間。
我們 做過 那 和 1,000。
我們 是 非常 快樂的 和 那。
它 需要 10 分分鐘 或者 所以 為了 每個 的 治療 和 卡貝縮宮素 或者 催產素。
我是 不是 去 到 製作 你 等待 10 分鐘， I 沒有 想 到 等待 為了 更長，對吧。
我們 做過 那 前
和 這裡 是 這 引導程式 樣本 為了 這 控制。
I 意思是， 那 是 催產素。
這 輸出 是 這 參數 這裡。
這 第一的 線 是 這 實際的 結果 的 這 實驗
和 全部 這 休息 是 1,000 引導程式 樣品 那是 為什麼 我們 有 1,001 這裡。
現在 這 柱子 這裡
來了 從 這 參數。 它是 只是 這 風險 估計。
一 減 這 紀錄 普通的 分配 在 這 觀點 1,000 減 臨界點，
地點 和 規模。
美好的， 簡單的。
現在 這是 這 相同的 事物 為了 卡貝縮宮素。
現在 I 使用 a 結果 那 我已經 讀 這 書 經過 [聽不清楚 00:33:18] ,
這 男人 世界衛生組織 知道 一切 關於 引導程式。
到 有 a 引導程式 樣本 的 這 相對的 風險，
全部 I 有 到 做 是 拿 那些 二 引導程式 樣品 這裡
和 加入 這 表 排 明智的。
它是 a 米奇 老鼠 手術 為了 跳轉， 喜歡 我們 做 和 這 表 這裡 和 所以 在。
這是 這 結果。
I 保留 只是 這 風險 柱子 這裡 為了 卡貝縮宮素 這裡 和 催產素。
如果 你 不 想 到 使用 這 額外的 觀點， I 不 知道 為什麼 你 不會 這 噸。
我們 能 排除 它 到 使用 只是 這 引導程式。
我們 有 這 相對的 風險 這裡， 只是 這 商 的 那些 二 列。
是 完畢。
拿 這 分配 的 這 引導程式 樣本， 這 相對的 風險
和 這裡 我們 是， 是 幾乎 到 慶祝 現在。
這是 這 分配。
你 不 看 1.23 這裡... 是的， 你 看， 但 然後
我們 需要 現在 一 雙面 信心 間隔 和 95% 覆蓋範圍。
I 需要 這 5% 分位數， 哪個 是 不是 這裡。
好的， 所以 我們 親切地 問 跳轉
到 計算 那 你 能 放 展示 選項， 風俗 分位數
和 我們 需要 0. 95分位數， 哪個 轉彎 出去 到 是 1.11.
我們 甚至 有 a 獎金 結果 哪個 是 這 信心 間隔 為了 這 估計。
如果 你 想 到 是 真的 安全的， 我們 能 使用 上部，
上部 信心 限制... 為了 這 置信限度的限度
那是 也 涉及 到 說。 反正， 它是 遠的 離開 比 1.23.
然後 我們 有 已證實 在 一些 感覺，
我們 有 拋出 證據 那 卡貝縮宮素 是 非 下 到 催產素。
那是 這 結果 我們 已出版。
A s I 告訴 你， 那 出版品 和 一些 工作 經過 這 調查人員
它是 溫暖 這 心 的 這 母親，
這 歐洲的 權威 世界衛生組織 曾是 俯瞰 這 審判
和 卡貝縮宮素 是 不是 存在 用過的 在 地方 在哪裡 你 有 不 程式碼 鏈 保證。
讓 我 使用 你的 時間 如果 I 能，
只是 到 展示 這 效率 那 我們 得到。
讓 我 去 後退 到 推介會 這裡。
讓我們 看 這 相對的 效率 的 二項式 相對 對數常態。
讓我們 拿 這 問題， 不是 非劣效性 但 簡單的 問題
的 測試 優勢 的 a 新的 藥物 超過 催產素。
這 新的 藥物 會 是 聲明 優越的 如果 它是 風險
為了 攝護腺增生症 是 較少的 比 1.5% 比較的 和 2% 的 催產素。
我們 有 這裡 全部 我們 需要 到 做 a 二項式 測試。
為了 這 對數常態 測試 我們 需要 到 轉變 從 這 片 到 這 方法。
讓我們 做 它。
為了 這 [聽不清楚 00:37:15] , 你 有 這，
為了 這 對數常態， 我們 只是 做 這。
我們 想 到 知道 這 風險，
是 這 可能性 的 存在 更大 比 1000 所以我們 拿 紀錄 在 兩個都 側面，
不 減去 然後 標準化， 哪個 是 現在 a 普通的 方差。
和 這裡 為了 年代, 這 標準 偏差， 使用 0.7。
它是 重要的 在 每一個 位元 那 我們 做過，
每一個 推理 那 我們 做過 和 那些 三 試驗 和 然後 a 很少 更多的，
那 我們 有 數據 可用的。
每一個 時間 這 標準 偏差 來了 關於 0.7。
我們 稱為 開玩笑地說， 這 是 a 普遍的 持續的 的 P PH.
這 標準 偏差 的 這 對數 的 這 血 體積 損失 是 0.7
我們 代替 S 經過 0.7。 我們 計算 這 分位數 在 2% 和 然後 此處1.5%
我們 解決 這 方程式 在 他們 和 我們 有 那些 二 方法 到 比較
和 a 普通的 分配。
這 不同之處 是 0.08 14.
好的， 現在 我們 去 後退 到 跳轉。
I 感覺 甚至 羞愧 的 顯示 那 但 它是 樂趣
和 我們 做過 那 為了 我們的 醫療的 團隊 那裡 和 它 曾是 非常 引人注目的， 作為 I 告訴 你。
對不起 關於 全部 那些 視窗 打開 這裡。
非常 簡單的。 你 來 到 美國能源部， 樣本 尺寸 探索者，
力量， 這是米奇 老鼠 東西.
讓我們 做 那 為了 這 樣本 尺寸 為了 二 獨立的 樣本 比例。
我們 有 一 雙面， 它是 a 優勢 測試。
這 部分 在下面 這 新的 是 2%
在下面 這 選擇 是 1.5%。 它是 去 到 改變 到 也 很多， 1.5 在 隱藏 這裡。
然後 我們 想 8% 為了 力量 和 這 樣本 尺寸 是 17,000。
好的， 17,000 到 去 老的 時尚。
讓我們 計算 這 樣本 尺寸 為了 這 對數常態。
使用 樣本 尺寸 探險家 從 美國能源部，
力量 和 力量 為了 二 獨立的 樣本 方法。
我們 有 a 一 雙面 測試。
我們 有 到 添加 這 標準 偏差 哪個 是 0.7 為了 兩個都 群組
和 然後 這 不同之處 到 探測 我們 有 計算 0.0814
和 我們 想 80% 力量。
好的， 我們 來了 到 這 結果。
現在， 這 樣本 尺寸 或者 這 實驗 尺寸 是 1831年。
那是 關於 一 第九 的 這 17000 那 我們 有 計算 為了 這 二項式
[聽不清楚 00:40:31]。
那是 什麼 我們 得到 經過 只是 檢查 這
寬度 的 這 信心 間隔 在 這 可靠性 平台。
那是 如何 很多 更多的 高效率的 使用 對數常態 [聽不清楚 00:40:48] 二項式。
只是為了完成...
只是 到 結束 這 饒舌 是
這 對數常態 分配 適合 非常 出色地 這 血 損失 體積 分配
所以 為什麼 不是 到 使用 它？
使用 這 事實， 這 估計 的 風險是 很多 更多的 精確的。
我們 甚至 展示 那 我們的 大的 審判 曾是 已儲存
在 一些 感覺 經過 顯示 非 自卑 的 卡貝縮宮素， 使用 這 對數常態。
我們 是 非常 快樂的 到 交流 到 你
那 a 新的 審判 是 已經 進行 現在 使用 這 對數常態。
現在 這 審判 會 不是 來 到 生活
因為 我們 不 有 錢 為了 3萬 人們。
但 自從 我們 是 使用 僅有的 較少的 比 4000， 那 製成 這 審判 可能的。
它是 進行 現在。 它是 為了 治療， 不是 為了 預防 喜歡 他們是 的 其他的。
那是 什麼 I 有 到 告訴 你。 感謝 你 非常 很多。
