~ 안에 이것 말하다, 이었다 가고 있다 에게 설명하다
반복 조치 하락 그리고 그것은 구현 ~에 제이엠피
나는 가고 있다 에게 현재의 그만큼 배경, 동기 부여,
일부 인위적인 아이디어 그리고 예시.
그 다음에 아픈 회전하다 그것 ~ 위에 에게 펭, WHO ~ 할 것이다 하다 a 데모 전시
단지 어떻게 쉬운 그것 ~이다 에게 적용하다 이것들 행동 양식 ~에 JMP 17.
여기 있습니다 한 개요 ~의 나의 말하다.
나는 가고 있다 에게 시작 밖으로 ~와 함께 일부 동기를 부여하는 예,
그리고 그 다음에 설명하다 그만큼 관계 ~ 사이 하락 그리고 실패 그리고 그만큼 장점
~의 사용 중 하락 모델링 ~에 확실한 응용 프로그램.
그 다음에 아픈 설명하다 그만큼 동기 부여 ~을 위한 우리의 사용 ~의 베이지안 행동 양식
에게 하다 그만큼 견적.
에게 사용 베이즈 방법 ~을 위한 견적, 너 필요 에게 가지다 이전의 분포.
아픈 말하다 ~에 대한 그만큼 천하게 사용된, 비정보적 그리고 주간 유익한
이전의 분포.
또한 ~에 일부 응용 프로그램,
우리 ~ 할 것이다 가지다 유익한 이전의 분포 그리고 어떻게 저것들 ~할 수 있다 BE 사용된.
그 다음에 아픈 가다 ~을 통해 둘 예,
그리고 ~에 그만큼 끝 아픈 가지다 일부 결론 비고.
우리의 첫 번째 예 ~이다 금이 가다 성장.
우리 가지다 21 노치 표본.
그만큼 노치 ~이었다 .9 " 깊은, 그리고 그게 좋다 a 기동기 금이 가다.
그 다음에 그만큼 표본 ~이다 복종하다 에게 순환적 로딩 중,
그리고 ~에 각 주기, 그만큼 금이 가다 성장하다 a 작은 조금.
언제 그만큼 금이 가다 얻는다 에게 BE 1.6 " 긴, 그게 그만큼 정의 ~의 a 실패.
우리 ~할 수 있다 보다 저것 상당히 a 약간의
~의 그만큼 균열 가지다 이미 초과했다 저것 수준, 하지만 많은 ~의 그들을 가지다 아니다.
전통적으로, 너 ~할 수 있었다 대하다 저것들 ~처럼 오른쪽 검열됨 관찰.
하지만 만약에 너 가지다 그만큼 하락 정보,
너 ~할 수 있다 사용 저것 에게 제공하다
추가의 정보 에게 주다 너 a 더 나은 분석 ~의 당신의 데이터.
그만큼 기초적인 아이디어 ~이다 에게 맞다 a 모델 에게 설명하다 그만큼 하락 경로,
그리고 그 다음에 에게 사용 저것 모델 에게 유도하다 a 실패 시간 분포.
우리의 두번째 예 ~이다 무엇 우리 부르다 장치 비,
a 라디오 빈도 힘 증폭기.
위에 시간 그만큼 힘 산출 ~ 할 것이다 감소하다
왜냐하면 ~의 한 내부 하락 기구.
이것 ~였다 한 가속화됨 시험 어디 단위 ~이었다 복종하다
에게 더 높은 수준 ~의 온도,
2 37,195 그리고 150 학위 기음.
그만큼 엔지니어들 필요했다 정보 ~에 대한 그만큼 신뢰할 수 있음 ~의 이것 장치
그래서 저것 그들 ~할 수 있었다 결정하다 어떻게 많이 중복성 에게 짓다 ~ 안으로 그만큼 위성.
그만큼 실패 정의 ~에 이것 사례 ~였다
언제 그만큼 힘 산출 떨어뜨렸다 에게 -.5 데시벨.
우리 ~할 수 있다 보다 저것 모두 ~의 그만큼 단위 가졌다 이미 실패한
~에 그만큼 더 높은 수준 ~의 온도,
하지만 ~에 150 학위 기음, 거기 ~이었다 아니요 실패 아직.
하지만 거기 ~이다 많은 ~의 정보 ~에 대한 어떻게
닫다 이것들 단위 ~이었다 에게 실패 ~에 의해 찾고 ~에 그만큼 하락 경로.
다시, 우리 원하다 에게 짓다 a 모델 ~을 위한 그만큼 하락 경로,
그리고 그 다음에 우리 사용 저것 에게 유도하다 a 실패 시간 분포.
~ 안에 이것 사례, 그만큼 사용 상태 ~이다 80 학위 기음.
우리 원하다 에게 알다 그만큼 시간 ~에 어느 단위
운영 ~에 80 학위 기음, ~일 것이다 도달하다 이것 실패 정의.
한 번 다시, 우리 짓다 a 모델 ~을 위한 그만큼 하락 경로.
우리 맞다 저것 모델, 그리고 그 다음에 ~에서 저것 우리 ~할 수 있다 얻다 a 실패 시간 분포.
많은 실패 결과 ~에서 한 밑에 있는 하락 프로세스.
~ 안에 일부 응용 프로그램, 하락 ~이다 그만큼 자연스러운 응답.
~ 안에 저것들 상황, 그것 만든다 감각 에게 맞다 a 모델
에게 그만큼 하락 그리고 그 다음에 사용 그만큼 유도된 실패 시간 분포.
~ 안에 그런 응용 프로그램,
한 번 우리 가지다 a 정의 ~을 위한 실패, 어느 우리 부르다 a 부드러운 실패
왜냐하면 그만큼 단위 하지 않는다 실제로 멈추다 운영 언제 그것 도달하다 저것 수준
~의 하락, 하지만 그것은 닫다 충분한 에게 실패 저것 엔지니어들 말하다 우리 ~일 것이다
좋다 에게 바꾸다 저것 단위 ~에 저것 가리키다, 단지 에게 BE 안전한.
지금, ~에 일반적인, 있다 둘 다른
종류 ~의 하락 데이터, 반복 조치 하락,
좋다 그만큼 둘 예시 저것 나는 표시됨 너, 그리고 파괴적인 하락,
어디 너 가지다 에게 파괴하다 그만큼 단위 ~에 주문하다 에게 만들다 그만큼 하락 측정.
을 위한 많은 연령, 제이엠피 가지다 가졌다
매우 좋은 도구 ~을 위한 손질 하락 데이터.
나는 집중하다 ~에 이것 말하다
~에 그만큼 반복 조치 하락 행동 양식
저것 ~이다 존재 구현됨 ~에 JMP 17.
거기 ~이다 많은 다른 응용 프로그램
~의 반복 조치 하락, ~을 위한 예, 주도의 또는 원자 램프 산출,
그만큼 손실 ~의 광택 ~에 한 자동차 코팅 그리고 하락 ~의 a 화학적인 화합물,
어느 ~할 수 있다 BE 정확히 잰 ~와 함께 기법 그런 ~처럼 FTIR
또는 어느 다른 정확히 잰 품질 특성
그게 가고 있다 에게 저하시키다 ~ 위에 시간.
거기 ~이다 많은 응용 프로그램 ~을 위한 반복 조치 하락.
거기 ~이다 많은 장점 ~의 분석하다 하락 데이터 만약에 너 ~할 수 있다 얻다 그들을.
~ 안에 특정한,
거기 ~이다 많이 더 정보 ~에 그만큼 하락 데이터
상대적인 에게 선회 저것들 하락 데이터
~ 안으로 실패 시간 데이터.
이것 ~이다 특히 진실 만약에 이것 무거운 검열.
물론, 그것은 가능한 에게 만들다 추론 ~에 대한 신뢰할 수 있음
~에서 하락 데이터 ~에 상황 어디 거기 아니다 어느 실패 ~에 모두.
또한, 직접 관찰
~의 그만큼 하락 프로세스 허용합니다 우리를 에게 짓다 더 나은 모델
~을 위한 그만큼 실패 시간 분포 왜냐하면 이었다 더 가까이
에게 그만큼 물리학 ~의 실패.
지금, 여러 개의 연령 전에, 언제 우리 ~이었다 계획 그만큼 두번째 판
~의 우리의 신뢰할 수 있음 책, 우리 만들어진 a 결정 에게 사용
더 베이지안 행동 양식 ~에 많은 다른 지역 ~의 애플리케이션.
하나 ~의 저것들 ~이다 반복 조치 하락.
왜 ~이다 저것?
무엇 ~였다 그만큼 동기 부여 ~을 위한 사용 중 베이즈의 행동 양식
~에 이것들 응용 프로그램?
I 사용된 에게 생각하다 저것 그만큼 기본 동기 부여
~을 위한 베이지안 행동 양식 ~였다 에게 가져오다 이전의 정보 ~ 안으로 그만큼 분석.
때때로 그게 진실,
하지만 ~ 위에 그만큼 연령, 나는 배웠다 저것 거기 ~이다 많은
다른 이유 왜 우리 원하다 에게 사용 베이지안 행동 양식.
을 위한 예, 베이지안 행동 양식 하다 ~ 아니다 의존하다
~에 크기가 큰 견본 이론 에게 얻다 신뢰 간격.
그것 의존하다 ~에 개연성 이론.
또한, 그것 회전하다 밖으로 저것 언제 너 사용 베이즈의 행동 양식 ~와 함께 주의하여 선택됨,
비정보적 또는 주간 유익한 이전의 분포,
너 가지다 신뢰할 수 있는 간격 절차 저것 가지다 매우 좋은 적용 범위 속성.
저것 이다, 만약에 너 묻다 ~을 위한 95 % 간격,
그들 추세 에게 씌우다 무엇 그들은 추정된 에게 씌우다 ~와 함께 95% 개연성.
~ 안에 많은 응용 프로그램, 거기 ~이다 많은 비베이지안 근사치
저것 ~할 수 있다 BE 사용된 에게 세트 신뢰 간격.
언제 너 하다 베이지안 추론, 그것은 매우 똑바로.
있다 정말 오직 하나 방법 에게 하다 그것.
또한, 베이지안 행동 양식 ~할 수 있다 핸들 ~와 함께 상대적인 쉬움,
복잡한 모델 데이터 조합
~을 위한 어느 있다 아니요 최고 있을 수 있는 일 소프트웨어 사용 가능.
을 위한 예, 복잡한 조합
~의 비선형 관계, 무작위의 매개변수 그리고 감지기 데이터,
그만큼 베이즈의 행동 양식 ~이다 비교적
똑바로 에게 적용하다 ~에 이것들 복잡한 상황.
마지막으로, 마지막 하지만 틀림없이 ~ 아니다 최소, 베이지안 행동 양식 하다 허용하다 한 분석자
에게 포함하다 이전의 정보 ~ 안으로 그만큼 데이터 분석.
하지만 I 원하다 에게 가리키다 밖으로 저것 그만큼 혁명 우리는 가졌다
~에 그만큼 세계 ~의 데이터 분석 에게 사용 더 베이지안 행동 양식,
최대 분석가들 ~이다 ~ 아니다 가져오다
유익한 이전의 정보 ~ 안으로 그들의 분석.
대신에, 그들 사용 주간 유익한 또는 비정보적 사전
그래서 저것 그들 ~하지 않다 가지다 에게 지키다 그만큼 이전의 분포.
하지만 ~에 많은 응용 프로그램,
우리 정말 하다 가지다 단단한 이전의 정보 저것 ~ 할 것이다 돕다 우리를 얻다 더 나은 답변.
I ~ 할 것이다 설명하다 저것 ~에 하나 ~의 그만큼 예시.
베이지안 행동 양식 필요하다
그만큼 사양 ~의 a 이전의 분포.
처럼 I 말했다, ~에 많은 애플리케이션, 분석가들 하다 ~ 아니다 원하다 에게 가져오다
유익한 이전의 정보 ~ 안으로 그만큼 모델링 그리고 분석.
무엇 저것 필요합니다 ~이다 일부 기본 사전
그게 비정보적 또는 주간 유익한.
있다 계속 ~ 이다 a 크기가 큰 양 ~의 이론적인 연구 ~에 이것 주제
~ 위에 그만큼 과거 40 연령, 주요한 에게 그런 도구 ~처럼 참조 사전,
제프리의 사전, 그리고 독립적인 제프리의 사전
저것 가지다 계속 ~ 이다 표시됨 에게 가지다 좋은 빈도론자 적용 범위 속성.
하나 ~의 나의 최근의 그리고 현재의 연구 지역
~이다 에게 노력하다 그리고 만들다 이것들 아이디어 운영
~에 현실적인 문제들, 특히 ~에 그만큼 영역 ~의 신뢰할 수 있음.
A 단순한 예 ~의 이것 ~이다 만약에 너 원하다 에게 추정 a 위치 매개변수
~에 그만큼 통나무 ~의 a 규모 매개변수, a 평평한 이전의 분포 리드
에게 신뢰할 수 있는 간격 저것 가지다 정확한 적용 범위 속성.
그것이다 매우 강한.
또한, 평평한 이전의 분포 ~할 수 있다 BE 잘 근사치 ~에 의해 a 정상 분포
~와 함께 a 매우 크기가 큰 변화, 그리고 저것 리드 에게 주간 유익한 사전.
다시, 그것은 약간 유익한,
하지만 왜냐하면 그만큼 변화 ~이다 매우 크기가 큰, 우리 그것을 부르다 주간 유익한.
그만큼 접근하다 저것 나는 계속 ~ 이다 취득 에게 지정하다 이전의 분포 ~이다 에게 찾다
한 제약 없는 매개변수화, 좋다 그만큼 위치 매개변수
그리고 그만큼 통나무 ~의 그만큼 규모 매개변수 저것 I 말하는 위에,
그리고 그 다음에 사용 a 비정보적
또는 주간 유익한 평평한 또는 정상 분포
~와 함께 매우 크기가 큰 분산 ~처럼 그만큼 기본 이전의.
그 다음에 그것은 언제나 좋은 아이디어 에게 사용 일부
감광도 분석 에게 만들다 확신하는 저것 그만큼 이전의 ~이다 약 정보가 없음.
저것 이다, ~처럼 너 교란하다 그만큼 이전의 매개변수,
그것 하지 않는다 영향을 미치다 그만큼 맨 아래 선 결과.
제이엠피 사용 매우 현명한, 좋은 성과를 내다 행동 양식 에게 지정하다
기본 이전의 분포 저것 ~이다 대충 ~에 선
~와 함께 무엇 나는 설명하다 여기.
가지고있다 저것들 기본 이전의 분포
만든다 그만큼 소프트웨어 사용자 친화적인,
왜냐하면 그 다음에 그만큼 사용자 오직 가지다 에게 지정하다 이전의 분포
어디 그들 가지다 유익한 정보 저것 그들 원하다 에게 가져오다 안에.
여기 있습니다 단지 한 삽화 에게 보여주다 저것 ~처럼 그만큼 기준 편차
~의 a 정상 분포 얻는다 더 큰, 너 접근하다 a 평평한 이전의 분포.
지금, ~처럼 I 말했다, ~에 일부 응용 프로그램, 우리 정말 가지다 이전의 정보
저것 우리 원하다 에게 가져오다 ~에 저것 ~이다 유익한 이전의 정보.
언제 우리 가지다 그런 정보,
우리 ~ 할 것이다 일반적으로 설명하다 그것 ~와 함께 a 대칭 분포,
좋다 a 정상 분포, 하지만 일부 사람들 선호하다 에게 사용
무엇 우리 부르다 a 위치- 규모 t 분포
왜냐하면 그들 가지다 더 길게 꼬리.
~ 안에 최대 응용 프로그램 어디 우리 가지다 이것
유익한 이전의 정보, 그것은 오직 ~에 하나 ~의 그만큼 매개변수.
그 다음에 이었다 가고 있다 에게 사용 비정보적,
또는 주간 유익한 이전의 분포
~을 위한 모두 ~의 그만큼 다른 매개변수.
하자 가다 뒤쪽에 에게 합금 에이.
무엇 이었다 가고 있다 에게 하다 ~이다 이었다 가고 있다 에게 맞다 a 모델 에게 그만큼 하락 경로,
그리고 그 다음에 사용 저것 모델 에게 유도하다 a 실패 시간 분포.
지금 만약에 너 바라보다 ~에 한 공학 교과서
~에 피로 또는 재료 행동,
당신은 할 것이다 배우다 ~에 대한 그만큼 파리 크랙-지 행스 모델.
그것은 언제나 멋진 에게 가지다 a 모델 저것 동의한다 ~와 함께 공학 지식.
제이엠피 가지다 구현됨 이것 파리 균열 성장 모델.
여기 있습니다 그만큼 방법 그것 ~일 것이다 나타나다 ~에 a 교과서.
그 다음에 ~에 그만큼 오른쪽 여기 우리 가지다 그만큼 제이엠피 구현 ~의 저것.
그것은 하나 ~의 그만큼 많은 모델 저것 너 ~할 수 있다 선택하다 에게 맞다 에게 당신의 하락 데이터.
지금, c 그리고 m 여기, 어느 ~에 제이엠피 ~이다 c 그리고 비2,
~이다 재료 매개변수, 그리고 그들 ~이다 무작위의 ~에서 단위 단위로.
그만큼 K 기능 여기 ~이다 알려진 ~처럼 a 스트레스 강함 기능.
을 위한 그만큼 금이 가다 이었다 공부하는 여기,
그만큼 스트레스 강함 기능 가지다 이것 대표.
지금 이것 ~이다 a 미분 방정식,
왜냐하면 우리는 갖다 a ~의 t 여기, 그리고 또한 a 여기,
너 ~할 수 있다 해결하다 저것 미분 방정식 그리고 얻다 이것 멋진 닫은 형태.
이것 ~이다 그만큼 모델 그게 존재 맞다 이내에 제이엠피
다시 그만큼 매개변수 비1 그리고 비2 ~ 할 것이다 BE 무작위의 ~에서 단위 에게 단위.
지금 여기 있어요 그만큼 사양 ~의 그만큼 이전의 분포.
나는 삽화가 든 여기 둘 다른
이전의 분포, 그만큼 기본 이전의 ~에 제이엠피,
그리고 그만큼 이전의 분포 저것 우리 사용된 ~에 그만큼 두번째 판
~의 우리의 신뢰할 수 있음 책, 어느 우리 부르다 SMRD2,
통계적 행동 양식 ~을 위한 신뢰할 수 있음 덧셈 둘.
지금 그만큼 방법 우리 지정하다 이전의 분포
~에 SMRD2 그리고 제이엠피 ~이다 행위 이것 ~처럼 잘, ~이다 ~와 함께 무엇 I 부르다 a 99 % 범위.
을 위한 예, 우리 말하다 저것 이었다 가고 있다
에게 설명하다 그만큼 평균 ~의 그만큼 비1 매개변수
~에 의해 a 정상 분포 저것 가지다 99 % ~의 그만큼 개연성
~ 사이 -15 그리고 22.
그것이다 a 거대한 범위.
저것 ~이다 주간 유익한.
그 다음에 우리 가지다 비슷한, 매우 넓은 범위 ~을 위한 그만큼 다른 평균 매개변수 여기.
그 다음에 ~을 위한 그만큼 시그마 매개변수 제이엠피,
수행원 평소 절차 ~을 위한 이것들 사용 a 반 코시 분포,
어느 가지다 a 긴 높은 꼬리,
그리고 그러므로, 다시, ~이다 주간 유익한.
지금 ~에 우리의 신뢰할 수 있음 책, 우리 사용된 많이 더 단단하다 범위.
하지만 재미있게, 그만큼 둘 다른 이전의 분포 여기
주다 단지 ~에 대한 그만큼 같은 답변, 왜냐하면 둘 다 ~이다 주간 유익한.
저것 이다, 그만큼 범위 ~이다 크기가 큰 상대적인 에게,
허락하다 우리를 말하다, 그만큼 신뢰 간격
저것 너 ~일 것이다 얻다 사용 중 비베이즈 행동 양식.
지금, ~에 덧셈 에게 지정하다 그만큼 이전의 분포, 어느 다시,
제이엠피 만든다 매우 쉬운 왜냐하면 그것 가지다 이것들 멋진 기본 사전,
너 또한 가지다 그만큼 능력 에게 제어 그만큼 마르코프 체인 몬테카를로 연산.
그만큼 오직 기본 저것 I ~일 것이다 변화 여기
~이다 일반적으로 I ~일 것이다 달리다 더 ~보다 하나 체인.
I 변경됨 그만큼 하나 여기 에게 네 개.
그만큼 이유 ~을 위한 행위 저것 ~이다 둘로 접히는 무대 배경.
첫 번째 모두, ~에 최대 설정, 포함 제이엠피,
너 ~할 수 있다 달리다 저것들 동시에, 그래서 그것 하지 않는다 가져가다 어느 더 컴퓨터 시간.
그만큼 다른 물건 ~이다 우리 원하다 에게 비교하다 저것들 네 개 다른 마르코프 쇠사슬
에게 만들다 확신하는 저것 그들은 주는 것 ~에 대한 그만큼 같은 답변.
우리 부르다 저것 혼입 잘.
만약에 너 보다 a 상황 어디 하나 ~의 저것들 쇠사슬 ~이다 다른
~에서 그만큼 다른 사람들, 그게 한 표시 ~의 a 문제.
만약에 너 가지다 그런 a 문제,
그 다음에 그만큼 평소 치료 ~이다 에게 증가하다 그만큼 숫자 ~의 워밍업 랩,
어느 ~이다 세트 에게 BE 10 ~에 의해 기본, 하지만 너 ~할 수 있다 증가하다 저것.
무엇 저것 하다 그것 허용합니다 제이엠피 에게 곡조
그만큼 엠씨엠씨 연산 에게 그만큼 특정한 문제 그래서 저것 그것 ~ 할 것이다 견본 바르게
에게 얻다 무승부 ~에서 그만큼 관절 후부 분포.
~ 안에 모두 ~의 나의 경험담 사용 중 제이엠피, 그리고 펭 가지다 제안했다 저것 그는 가졌다
비슷한 경험담 저것 ~에 의해 증가하다 저것 높은 충분한,
~와 함께 어느 예시 저것 우리는 시험을 마친, 제이엠피 ~ 할 것이다 일하다 잘.
하지만 ~와 함께 10 ~을 위한 최대 응용 프로그램, 저것 ~이다 a 충분히 크기가 큰 숫자.
여기 있습니다 그만큼 결과.
여기 있습니다 a 테이블 ~의 그만큼 매개변수 추정치.
잘, 일반적으로 ~에 신뢰할 수 있음 응용 프로그램,
이었다 ~ 아니다 그래서 많이 관심 있는 ~에 그만큼 추정치 그들 자신.
이었다 가고 있다 에게 BE 관심 있는 ~에 것들
좋다 실패 분포, 어느 우리 바라보다 ~에 ~에 a 순간.
그 다음에 ~에 이것 구성,
우리 가지다 추정치 ~의 그만큼 견본 경로
~을 위한 각 ~의 그만큼 균열.
다시, 너 ~할 수 있다 보다 그만큼 실패 정의 여기.
펭으로서 ~ 할 것이다 보여주다 너,
제이엠피 만든다 그것 쉬운 에게 바라보다 ~에 엠씨엠씨 진단.
그것은 언제나 a 좋은 아이디어 에게 바라보다
~에 진단 에게 만들다 확신하는 모든 것 돌린 밖으로 좋아요.
무엇 너 하다 ~이다 너 내보내다 후부 무승부 ~에서 제이엠피,
그리고 그 다음에 제이엠피 가지다 세트 위로 거기 일부 스크립트 에게 만들다
이것들 다양한 다른 진단.
을 위한 예, 있다 a 스크립트 에게 만들다 a 추적하다 구성 또는 a 시간 시리즈 구성.
I 언제나 좋다 에게 비교하다 저것들 ~을 위한 그만큼 다른 쇠사슬.
그 다음에 있다 또 다른 하나 에게 만들다 무엇 우리 부르다 a 한 쌍 구성,
또는 산점도 행렬 ~의 그만큼 무승부.
그것이다 무엇 우리 보다 여기.
그 다음에 ~처럼 I 말했다, 우리 ~할 수 있다 사용 저것들 무승부
에게 생성하다 추정치 ~의 그만큼 실패 시간 분포.
제이엠피 구현하다 저것 ~에 의해 사용 중 그만큼 분포 프로파일러 여기.
우리 ~할 수 있다 추정 분수 실패 ~이다 a 기능 ~의 시간
~을 위한 어느 주어진 숫자 ~의 사이클.
지금 하자 가다 에게 그만큼 장치 B RF 파워 A 증폭하다,
다시, 한 가속화됨 반복 조치 하락 애플리케이션.
이었다 가고 있다 에게 필요 a 모델 저것 설명하다 그만큼 모양 ~의 그만큼 경로
그리고 그만큼 관계 그만큼 온도 가지다 ~에 그만큼 요금 ~의 하락.
다시, 그만큼 사용 상태 ~에 이것 애플리케이션 ~이다 80 학위 기음,
그리고 이었다 가고 있다 에게 원하다 에게 추정
그만큼 실패 시간 분포 ~에 80 학위 기음.
~ 안에 SMRD2, 이것 ~이다 그만큼 방법 우리 ~일 것이다 설명하다 그만큼 길 모델
저것 맞는다 장치 비.
우리 부르다 이것 한 점근적 모델,
왜냐하면 ~처럼 시간 얻는다 크기가 큰, 우리 결국 도달하다 한 점근선.
~ 안에 이것 방정식, X ~이다 그만큼 변형되다 온도.
우리 부르다 그것은 천왕성 변환 ~의 온도.
X 0 ~이다 한 임의적 센터링 값.
베타 하나 ~이다 a 비율 끊임없는 ~을 위한 그만큼 밑에 있는 하락 프로세스.
베타 삼 ~이다 그만큼 무작위의 점근선.
저것들 둘 매개변수, 그만큼 비율 끊임없는 그리고 그만큼 점근선,
~이다 무작위의 ~에서 단위 에게 단위, 그리고 이었다 가고 있다 에게 설명하다
저것 무작위성 ~와 함께 a 관절 또는 이변량 로그 정규 분포 분포.
베타 둘, ~에 그만큼 다른 손, ~이다 a 결정된, 알려지지 않은 매개변수 저것 ~이다 그만큼 효과
~의 활성화 에너지 저것 통제 수단 어떻게 온도 영향을 미친다 그만큼 하락 비율.
이것 ~이다 어디 그만큼 X0 온다 안에.
일반적으로 우리 선택하다 X 0 에게 BE 어딘가에
~에 그만큼 범위 ~의 그만큼 데이터
또는 ~에 a 특정한 온도 ~의 관심,
왜냐하면 베타 하나 ~일 것이다 BE 그만큼 비율 끊임없는 ~에 X 0.
다시, 있다 a 크기가 큰 숫자 ~의 다른 모델 저것 ~이다 사용 가능.
여기 ~이다 어떻게 너 ~일 것이다 선택하다 이것 특정한 점근적 모델.
이것 대응하다 에게 그만큼 같은 방정식 우리 가지다 SMRD에서 2.
그만큼 오직 차이점 ~이다 저것 제이엠피 사용 a 약간 다른 번호 매기기 협약
~을 위한 그만큼 매개변수.
저것 ~였다 완료 에게 BE 일관된
~와 함께 다른 것들 저것 ~이다 이미 ~에 제이엠피 다른 곳.
다시, 우리 가지다 에게 지정하다 이전의 분포,
하지만 제이엠피 만든다 저것 쉬운
왜냐하면 그들 제공하다 이것들 기본값, 이것들 주간, 유익한 기본값.
여기 I 가지다 그만큼 기본 저것 제이엠피 ~일 것이다 가지다 저것 이었다 가고 있다 에게 사용
만약에 우리 했다 ~ 아니다 가지다 어느 이전의 정보 에게 가져오다 안에.
나는 가고 있다 에게 하다 저것 분석,
하지만 나는 또한 가고 있다 에게 가져오다 ~에 그만큼 정보 저것 엔지니어들 가지다.
~ 안에 특정한, 우리 오직 가지다 정보 ~을 위한 비3
그리고 그래서 그게 존재 지정된 여기.
하지만 모두 그만큼 다른 항목 ~에 그만큼 테이블 ~이다 정확히 그만큼 같은 ~처럼 그만큼 제이엠피 기본,
다시, 만들기 그것 정말 쉬운 에게 구현하다 이것들 종류 ~의 복수.
여기 있습니다 그만큼 결과.
한 번 다시, 여기 우리 가지다 a 테이블 주는 것 그만큼 매개변수 추정치,
신뢰할 수 있는 간격 그리고 그래서 앞으로.
~ 안에 이것 구성, 다시,
우리 가지다 추정치 ~의 그만큼 견본 경로 ~을 위한 모두 ~의 그만큼 개인 단위.
다시, 우리 가지다 그만큼 실패 정의 여기,
하지만 무엇 우리 정말 원하다 ~이다 추정치 ~의 그만큼 실패 시간 분포
~에 80 학위 기음.
다시, 이었다 가고 있다 에게 하다 저것 ~에 의해 사용 중 a 프로파일러.
~에 그만큼 왼쪽 여기 우리 가지다 그만큼 추정
~의 분수 실패 ~이다 a 기능 ~의 시간 ~에 80 학위 C ~을 위한 그만큼 기본 사전.
~에 그만큼 오른쪽 우리 가지다 그만큼 같은 물건,
제외하고 저것 우리는 사용된 그만큼 유익한 이전의 분포 ~을 위한 B 3.
즉시 너 ~할 수 있다 보다 저것 이전의 정보 가지다 허용된 우리를
에게 얻다 많이 더 나은 견적 정도.
그만큼 신뢰 간격 ~이다 많이 더 좁은.
재미있게, 그만큼 가리키다 추정 ~의 분수 실패
실제로 증가했다 언제 우리 가져왔다 ~에 저것 이전의 정보.
~ 안에 이것 사례, 그만큼 이전의 정보 ~일 것이다 허용하다 그만큼 엔지니어들 에게 얻다
a 많이 더 나은 추정
~의 분수 실패 ~처럼 a 기능 ~의 시간.
그 다음에 에게 만들다 저것 중요한 결정
~에 대한 어떻게 많이 중복성 에게 짓다 ~ 안으로 그만큼 위성.
허락하다 나 끝 ~와 함께 일부 결론 비고.
반복 조치 하락 분석
~이다 중요한 ~에 많은 신뢰할 수 있음 응용 프로그램.
그것 ~이다 또한 중요한 ~에 많은 다른 지역 ~의 애플리케이션,
좋다 결정하다 만료 날짜
~을 위한 제품 좋다 제약품 그리고 식료품.
언제 ~ 할 것이다 그만큼 품질 BE
~에 그런 a 낮은 수준 저것 그만큼 고객 아니요 더 길게 행복하다?
또한, ~에 확실한 상황,
우리 ~할 수 있다 가져오다 이전의 정보 ~ 안으로 그만큼 분석, 잠재적으로 허용하다 우리를
에게 낮추다 비용 ~의 우리의 하락 실험.
제이엠피 17 가지다 강한, 쉬운- 에게- 사용 행동 양식 ~을 위한 만들기
일생 추론 ~에서 반복 조치 하락 데이터.
지금 나는 가고 있다 에게 회전하다 그것 ~ 위에 에게 펭,
그리고 그는 가고 있다 에게 설명하다 이것들 행동 양식 에게 너 사용 중 a 데모 ~에 제이엠피
감사하다 너, 교수.
지금, 그만큼 데모 시간.
그만큼 목적 ~의 a 데모 ~이다 에게 돕다 너 에게 시작하다 탐험하다 그만큼 안정적인 미술 접근하다
에게 분석하다 반복 조치 하락 데이터.
I ~ 할 것이다 보여주다 너 어떻게 에게 위치하고 있다 그만큼 견본 데이터 테이블 사용 중 제이엠피,
어떻게 그만큼 정보 ~이다 조직하다 ~에 그만큼 보고서
그리고 가장 밝은 부분 일부 중요한 정보 저것 너 필요 에게 알다.
첫 번째, 거기 ~이다 삼 반복 조치 하락 데이터 샘플
~ 중에 제이엠피 견본 데이터 테이블.
합금 아, 디 장치 비, ~이다 둘 예시 ~와 함께 내장된 스크립트.
그만큼 레이저 내장된 스크립트가 없습니다.
합금 a ~이다 한 예 없이 한 x 변하기 쉬운.
장치 b ~이다 예 ~와 함께 한 x 변하기 쉬운.
에게 찾다 그들을 가다 에게 그만큼 돕다 그리고 딸깍 하는 소리 견본 색인.
노력하다 에게 찾다 그만큼 개요 마디 ~라고 불리는 신뢰할 수 있음/ 활착.
펼쳐보세요 그리고 ~해야 한다 보다 로이 a ~이다 여기, 그리고 장치 b ~이다 여기.
에게 찾다 가스 원자 램프,
너 필요 에게 가다 에게 그만큼 견본 데이터 접는 사람
~에 당신의 컴퓨터 ~에 의해 클릭 이것 단추, 열려 있는 그만큼 견본 데이터 접는 사람.
지금 나는 가고 있다 에게 열려 있는 합금 a.
그 다음에 나는 가고 있다 에게 분석하다 메뉴, 신뢰할 수 있음 그리고 활착,
선택하다 그만큼 자꾸 측정하다 하락.
지금 우리 보다 그만큼 시작하다 대화.
우리의 양수인 길이, 금이 가다 길이 간다 에게 그리고,
표본 간다 에게 상표 체계 ID 그리고 백만 사이클 가다 에게 타임스.
그 다음에 나는 가고 있다 에게 딸깍 하는 소리 좋아요.
이것 ~이다 그만큼 초기의 보고서.
그것은 a 다섯 번째 선형 모델 ~을 위한 개인 배치.
나는 가고 있다 에게 선택하다 그만큼 세 번째 모델 여기 ~에 의해 클릭 이것 동영상 단추.
이것 제오 초기의 모델 ~의 a 파리 모델 ~의 이것 합금 a 데이터.
나는 가고 있다 에게 딸깍 하는 소리 이것, 가다 에게 베이지안 견적 단추
그리고 생성하다 a 구성 인터페이스.
여기 우리 보다 그만큼 모델 공식.
여기 ~이다 그만큼 기본 설정 ~을 위한 그만큼 사전.
그 다음에 우리 ~이다 ~ 아니다 가고 있다 에게 변화 아무것 오른쪽 지금,
그리고 우리 ~이다 단지 가고 있다 에게 사용 그만큼 기본 이전의 에게 맞다 우리의 모델.
지금 나는 가고 있다 에게 딸깍 하는 소리
이것 맞다 모델 단추 여기 그리고 허락하다 그것 달리다.
그 다음에 나는 가고 있다 에게 설명하다 무엇 ~이다 ~에 그만큼 보고서.
~ 안에 그만큼 끝, 어떻게 에게 얻다 그만큼 실패 분포 프로파일러.
지금 아픈 딸깍 하는 소리 그만큼 단추, 그만큼 연산 시작 달리다
그리고 그만큼 진전 대화 말했다 저것 그만큼 첫 번째 단계 ~이다 동조.
그만큼 밑에 있는 연산 ~ 할 것이다 가다 ~을 통해 일부
둥근 ~의 따뜻한 위로 겹치다, ~이다 절차.
그만큼 연산 ~이다 견딜 수 없는 에게 배우다 그만큼 모양 ~의 그만큼 후부 분포,
~을 위한 예, 어디 그만큼 정점, 어떻게 넓은 ~이다 그만큼 기간, 등.
~ 안에 그만큼 끝, 그들 ~ 할 것이다 노력하다 에게 수치 밖으로
무엇 ~이다 a 좋은 숱이 줄다 값 에게 그리다 샘플 ~에서 그만큼 후부 분포,
그런 저것 그만큼 샘플 ~이다 ~처럼 작은 자동차 상관관계가 있는 ~처럼 가능한.
그 다음에 그만큼 알고리즘 입력하다 그만큼 두번째 단계.
그만큼 대화 말한다, 이것 단계 ~이다 수집 후부 샘플.
~ 안에 이것 단계, 한 오토매틱 숱이 줄다 ~의 80 ~이다 적용된.
그만큼 대화 쇼 어떻게 많이 시간 ~에 총 그만큼 연산 가졌다 계속 ~ 이다 달리기.
~ 안에 그만큼 두번째 단계, 그만큼 대화 또한 쇼 예상되는 완성 시간.
에 의해 그런, I 희망 그것 ~할 수 있다 돕다 사용자
에게 조정하다 에게 그들의 기대 따라서.
때때로 과도한, 긴 예상되는 완성 시간 ~이다 a 징후 ~의 a 문제.
그 다음에 우리 기다리다 a 작은 조금, 그리고 그만큼 연산 ~해야 한다 마치다 곧.
좋아요, 지금 그만큼 연산 가지다 완성된.
하자 보다 뭐야 ~에 그만큼 보고서.
첫 번째는 그만큼 완성 시간.
만약에 우리 왼쪽 당신의 컴퓨터 달리다 ~ 위에 시간,
너 5월 원하다 에게 알다 ~에 그만큼 아침 ~에 다음 낮.
그만큼 두번째 ~이다 a 복사 ~의 당신의 설정, 포함 사전, 숫자 ~의 반복,
무작위의 씨앗 그리고 다른 그게 보여요.
세 번째 부분 ~이다 후부 추정치.
그것이 되어야 한다 요약 또는 그만큼 후부 샘플,
거기 ~이다 둘 모래밭 ~에 그만큼 대지 에게 허용하다 너 에게 내보내다 후부 샘플.
나는 가고 있다 에게 강조하다 그만큼 첫 번째 링크.
하나 목적 ~의 사용 중 이것들 첫 번째 링크
에게 내보내다 후부 예시 ~이다 에게 검사하다 잠재적인 문제.
둘 기본 우려 이다: 수렴 그리고 효과적인 견본 크기.
하자 바라보다 ~에 그것.
그만큼 테이블 가지다 매개변수 ~에 개인 기둥.
각 행 a 후부 견본.
거기 ~이다 여러 개의 내장된 스크립트.
그만큼 최대 중요한 하나 ~이다 그만큼 첫 번째.
나는 가고 있다 에게 딸깍 하는 소리 이것 녹색 삼각형 에게 실행하다 스크립트.
스크립트는 단순히 달리다 시간 시리즈 ~에 개인 기둥
그리고 보여주다 그들의 시간 시리즈 구성.
~ 안에 그만큼 문맥 ~의 엠씨엠씨, 이것 구성 ~이다 알려진 ~처럼 그만큼 추적하다 구성.
무엇 하다 우리 보다 여기?
무엇 I 부르다 좋은 결과.
그만큼 시리즈 ~이다 변화 없는 그리고 아니요 중요한 자동차 상관관계.
느슨하게 말하기, 언제 I 말하다 변화 없는 ~에 이것 문맥, I 구체적으로 평균 플롯
외모 좋다 이것들.
그들 ~이다 똑바로 동일한 ~와 함께 밴드 ~의 무작위의 점들.
좋아요, 허락하다 나 닫다 그만큼 보고서 그리고 그만큼 테이블.
우리 ~이다 봄 좋은 결과 여기.
또한 그만큼 데이터 그리고 맞춤 모델 또한 쇼 그만큼 결과 ~이다 좋은.
지금 우리 ~이다 준비가 된 에게 묻다 ~을 위한 맞는 시간 분포 프로파일러.
에게 하다 저것, 가다 에게 그만큼 보고서 개요 마디 메뉴
그리고 선택하다 보여주다 좋다 분포 프로파일러.
최대 항목 ~에 이것 대화 가지다 현명한 기본 가치
그리고 그 다음에 우리 오직 필요 에게 공급 하나 ~의 실패 정의.
나는 가고 있다 에게 입력하다 1.6 에게 이것 높은 실패 정의.
전에 나는 가고 있다 에게 확인을 클릭하세요. 나는 가고 있다 에게 줄이다 이것 숫자
~의 SMRD2 실현 에게 5,000 에게 구하다 나 일부 시간.
그 다음에 나는 딸깍 하는 소리 ~에 좋아요.
이것 ~이다 또한 a 계산적 강한 절차,
하지만 ~ 아니다 ~처럼 값비싼 ~처럼 엠씨엠씨 ~에 일반적인.
그것 ~해야 한다 마치다 빠르게.
너 ~할 수 있다 사용 그만큼 프로파일러 에게 얻다
그만큼 실패 개연성 그리고 그만큼 분위수 추정치.
나는 ~ 아니다 가고 있다 에게 정교한 더 나아가,
왜냐하면 프로파일러 ~이다 a 매우 흔한 그리고 중요한 특징 ~에 제이엠피
좋아요, 이것 ~이다 그만큼 끝 ~의 그만큼 데모,
그리고 너 ~이다 준비가 된 에게 탐구하다 ~에 의해 당신 자신.
하지만 여기 ~이다 a 커플 ~의 팁 저것 ~할 것 같다 BE 유용한.
첫 번째, ~ 전에 너 구하다 그만큼 스크립트 에게 그만큼 테이블,
가다 에게 확인하다 이것 구하다 후부 에게 스크립트 옵션
~ 전에 너 구하다 그만큼 스크립트 에게 그만큼 테이블.
에 의해 이것, 다음 시간 너 달리다 그만큼 구하다 스크립트,
소프트웨어 ~ 할 것이다 가져오다 뒤쪽에 그만큼 장착됨 모델 대신에 ~의 가고 있다
~을 통해 그만큼 긴 엠씨엠씨 절차 한 번 다시.
그만큼 두번째 물건 저것 I 원하다 에게 가져오다 에게 당신의 주목 ~이다
우리 가지다 보았다 좋은 예, 좋은 결과, 하지만 거기 ~이다 나쁜 1.
여기 ~이다 일부 나쁜 예시.
이 나쁜 예 수단 어느 하나 실패하다 에게 모이다,
또는 거기 ~이다 높은 자동차 상관관계.
에게 주소 그들을 나의 첫 번째 제안 ~이다 에게 증가하다
그만큼 숫자 ~의 따뜻한 위로 랩.
두번째 제안 어디 우리 회전하다 끄다 자동 희석
그리고 적용하다 a 크기가 큰 숱이 줄다 값, a 숱이 줄다 숫자 수동으로.
만약에 저것들 제안 ~하지 않다 일하다, 그것은 ~할 것 같은 저것 그만큼 모델
또는 그것은 구성 ~이다 ~ 아니다 적절한 ~을 위한 그만큼 데이터.
너 5월 필요 돕다.
좋아요, 이것들은 모두 우리는 할 것이다 좋다 에게 설명하다 이것 시간,
그리고 I 희망 너 ~할 수 있다 시작 에게 사용 이것 정보 에게 탐구하다
그만큼 상태 ~의 미술 접근하다 에게 분석하다 반복 조치 하락 데이터.
감사하다 너.
