Hallo , Mein Name Ist Don Leben , Und Ich bin dabei Sandia National Labore , Krank Sei präsentiert An Zuverlässigkeit Plattform In JMP . Der Beispiel Ich werde sein Verwendung hat Zu Tun mit Springen hinein Ruhestand . Sitzen zurück Und genießen . Und Lass uns sehen Wo Das führt uns .
A wenig bisschen um Sandia. Wir Sind , föderativ finanziert Forschung Regierung im Besitz Auftragnehmer betrieben Einrichtung . I 've gewesen bei Sandia seit um 2005 , rund. Krank erzählen Du a wenig bisschen um Was Wir bei Sandia. Wir arbeiten in erster Linie An Kernenergie Abschreckung . Sechs wesentlich Programme Das war Arbeiten An Rechts Jetzt, I Gewohnheit gehen hinein Die Details von diese , Aber alle von diese Programme Das Du sehen An Mein Bildschirm Sind Programme Das I funktionierte An Und haben Genau genommen angewandt JMP zu alle von diese als Also . Der Grund Ich bin präsentiert Daten An Ruhestand Ist Weil a viel von Die Sachen Das I Tun Ist Nur zu empfindlich Und I kippen gegenwärtig Es In Das besondere Umfeld . Also, war gehen Zu verwenden manche Spaß Daten Das alle dürfen betreffen Zu . Natürlich , Das Ist a Aufnahme , Also Du halten dein Fragen Zu Die Ende .
Aber Das Ist Die Dasselbe Präsentation Krank Sei geben live bei Die Konferenz . L und sprechen um Ruhestand . Warum Ist Es ist etwas Das Ist Also bestimmt Aber hat Also viel Unsicherheit In Es Das macht Es a wenig bisschen hart Zu planen ? Ich bin nicht Sicher I würde wollen Zu Sei ohne Das Unsicherheit . I bevorzugen a wenig Unsicherheit In Das . Es tut machen Planung für Ruhestand a wenig bisschen schwierig . Aber I erraten An Die hell Seite , Wenn I war a Katze , Es würde Sei sogar mehr kompliziert.
Von Die Weg , Das Die KATZE Hier Ist a reparierbar System , Und Das ist a ganz neu Thema In allgemein . War Nur gehen Zu Sei tun Systeme Das Sind nicht reparierbar , wie Katzen . Was Wir dürfen Tun Ist Wir dürfen verwenden Die Zuverlässigkeit Und Überleben Werkzeug in JMP. Manche von Die Screenshots Das Du sehen Vielleicht sind von ein älter Version von JMP. Das War erstellt vor COVID . Jetzt Das Wir Sind An neuer Versionen von JMP dort könnte Sei manche leicht Unterschiede In Was Du sehen Und Was Ich habe lesen aus Die Screenshots , Aber sollen Sei ziemlich ähnlich Trotzdem .
Aber war gehen Zu be using Die Zuverlässigkeit Und Überleben Und Die Leben Verteilung Und Fit Leben von X In JMP Zu Tun manche Analyse von einige Daten. Ich bin nicht Sicher um wo Daten Ist Kommen aus . Bei Sandia , Wir haben a Labor Nachricht Das kommt aus, jeder Paar von Wochen Und In Das Labor Nachricht Sie wie Zu Post Rentner Todesfälle von Die Menschen Das Wir funktionierte mit für a lang Zeit, Nur Zu lassen uns wissen Das sie haben verschoben An Und gegangen Zu a groß Forschung und Entwicklung Einrichtung In Die Himmel .
Also, I Gedanke I könnte verwenden Das Daten Zu helfen Mich planen für Mein Ruhestand . I griff manche von Das Daten Und I nahm Daten aus vier anders Perioden , des Labors Nachricht Archiv . I gezogen manche Daten aus 2001 , 2007 , 2013 Und 2018 . Der Nummer von Daten Punkte Das I griff aus jede von diese Ist Hier . Also sehen bei manche von diese Daten Und sehen Wie Dinge Sind Ändern durch Zeit als Also . Aber Trotzdem , Die Nummer von Daten Punkte Ist hübsch bedeutsam .
Das wenig Clip , Das wenig Bild An Die Rechts Ist a wenig Wissenswertes Dort . Wenn Du sehen ganz genau bei Die Violinist An Die links , manche von Du könnte erkennen ihn oder Lass uns verlassen Das hoch Zu Du Zu Figur aus . Vielleicht Krank Das Es . Es ist Genau genommen Mein Partner , Claire . Sie ist a Apotheker . Aber Auch a Schön Oper Sänger .
T Er Hübsch Ding um Verwendung Die Rentner Sterbedaten für Mich Ist Das Das Bevölkerung Ist a besser Darstellung von Mein Lebensstil . Sie neigen Zu nehmen weniger Risiken , führen wenig mehr konservativ Lebensstil Und a ähnlich Einkommen Und Ausbildung Ebene , von Kurs , Wo Die am besten Und Die hellsten werden zurückgelassen bei Die wahrscheinlich bei Die unten von Das Liste , Aber bei am wenigsten Ich bin In Das Gruppe . Es ist ein Ehre Zu Sei Arbeiten mit Die Leute bei Sandia . Ein anderer Hübsch Ding um unter Verwendung der Sterbedaten von Rentnern Ist, Es nur beinhaltet diese WHO Genau genommen gemacht Es Zu Ruhestand . I nicht Wirklich Pflege um Die Daten für nicht Herstellung es zu Ruhestand . Und I sich entschuldigen Zu Mein Kinder . Ich bin In Albuquerque , Neu Mexiko Rechts Jetzt .
Für diese von Du WHO Liebe Eilmeldung Schlecht Und wissen Das Eilmeldung Schlecht War in erster Linie gefilmt Hier In Albuquerque , Und Also Ich bin a groß Lüfter von Die zeigen , Also Ich habe bekommen Zu setzen a wenig bisschen von Spaß Sachen In Die Präsentation . Deshalb warf a wenig bisschen von Albuquerque Referenz In Dort für diese von Du WHO Sind Wandlung zum Bösen Fans als Also . Und manche Besser Anruf Saul Sachen Zu .
Lass uns gehen Rechts hinein JMP Und Start tun manche von Die Analyse . Ich bin gehen Zu Rettungspaket davon Und Ich bin gehen Zu offen hoch Mein Daten Datei . Lassen Mich sehen manche Bildschirme um Hier .
Es wird nimm ein zweite Zu laden An dein Bildschirm . Du sollen Sei Sehen Mein Daten Datei . Was Du sehen Sind Die Spalten von Alter In Die Labor Nachricht . Das ist Die Zeitung Das I bekommen Die Daten aus. Der mit einem- wöchentlich Datum Und I pleite Das runter Zu Jahr . Und diese andere Spalten Krank sprechen um In a wenig bisschen . Rechts Jetzt , Lass uns Nur sehen bei Die Alter Und Die Jahr . Lass uns Nur sehen bei Die Verteilung von Die Daten Und sehen Was Es sagt .
Wenn Wir analysieren Die Verteilung von Alter , Ich bin Nur gehen Zu analysieren Verteilung von Alter In allgemein . Wenn Wir sehen bei Das , Das Ist Was Die Verteilung Aussehen wie . Du dürfen sehen a Sortieren von a verzerrt links Verteilung Und Wir dürfen Wirklich sehen a wenig mehr Detail An Das Wenn Wir gehen hinein manche von Die Anzeige Optionen In JMP. Dies Daten Genau genommen am besten passt Weibull Verteilung , a zwei Parameter Weibull Verteilung , welche Krank zeigen An manche von Die Zukunft Bildschirme . Aber Was Wir wollen Zu Tun Ist nehmen Das Daten Und verwenden Die Leben Verteilung Zu sehen bei Es .
Ich bin gehen Zu ziehen über Mein Steckdose Hier Und zeigen Du Das I Satz diese Verteilungen In Die Interesse von Zeit eher als Nur Genau genommen tun Es . L schauen bei Die Verteilungen von Die vier Jahre , Die vier Kategorien von Jahre , welche Sind , 2001 , 2007 Und 2013 , 2018 , alle von diese fit a Weibull Verteilung ziemlich Also . I gesucht Zu überprüfen Mein Annahme Wann I Start Analyse Die Daten In Leben Verteilung .
Dann Ich passe ihnen Zu a Weibull Verteilung . Lassen Mich offen hoch ... Lassen Mich geben Du a wenig bisschen von Hintergrund An Die Weibull Verteilung , Das Wille helfen Du verstehen manche von Die Daten dass ich gehen Zu zeigen . Das Ist Genau genommen a Weibull Verteilung... Weibull Verteilungen generiert Verwendung JMPs Formeln , Genau genommen . Ich habe genommen Verteilungen mit anders Gesundheit Pläne Und anders DOEs bezahlen Nur Zu zeigen Du Was Die Alpha Betas Tun mit Die Weibull Verteilung . Lassen Mich laufen Mein Skript An Das Und zeigen Du Was diese sehen wie .
Grundsätzlich, Ich bin Nur tun a Fit Leben von X in JMP , und ich speichern Die Skript Zu Die Daten Tisch . Das Ist in erster Linie Nur Zu zeigen Du Was passiert mit Weibull Verteilungen Wann Du drehen An a lokal Daten Filter Hier Und zeigen Du Was Die Parameter Tun mit anders Alphas Und anders Betaversionen . Wenn Du haben Weibull Verteilungen Wo... Ich bin gehen Zu wählen Die drei Das haben a Beta von eins. Der Beta Weibull Verteilung, im Wesentlichen bestimmt Das Ist Die verbreiten von Die Verteilung Du denken von In Bedingungen von Standard Abweichung .
Wann Du Handlung Die Daten An a Weibull Kurve , Du Wille sehen Das Sie alle Sind parallel Linien Und sie sind grundsätzlich Nur Rollerfahren über Die X Achse Hier . Der Beta Ist Die Neigung von Das Linie , welche Ist Die verbreiten von Die Daten . Wenn I sehen bei drei Kurven Das haben Die Dasselbe Alpha Aber anders Betaversionen , Du wirst beachten Das sie sind alle zentriert bei um Die Dasselbe Punkt . Was Die Beta Ist tun Ist Ändern Die verbreiten . Alpha Ist Ändern Die Standort von Das.
Sie alle über Das Punkt , welche Ist Genau genommen bei 0,632 . Krank sprechen um Das hier in a wenig bisschen . Aber obwohl Die Merkmal Lebensdauer Ist Die Alpha , Und Das ist Die Punkt Wo dein Linie Kreuze 63,2 % , welche kommt aus Zu Sei eins Minus eins über 80 Wenn Du wollen Zu erhalten hinein Die nachweisen von Es . Der Beta Ist Die verbreiten von Die Daten, Die Alpha Ist Die Standort von Die Daten. Skala Und Lage, es ist Manchmal Was Sie Anruf Es . Nur a wenig Hintergrund An Das . Krank Swing Das Steckdose zurück über Hier Und zeigen Du und zusammenfassen gleiten Was I bedeuten .
Diese Diagramme haben Die Dasselbe Alpha . Sie sind alle zentriert bei Die Dasselbe Ort . Der drei Das haben Die kleiner Rechteck um ihnen Sind Die Dasselbe Beta . Also, Sie haben Die Dasselbe verbreiten , Aber sie sind befindet anders Weil Sie haben anders Alphas . Nur a wenig knapp Tutorial An Was Die Beta Verteilung Parameter Tun Zu Die Kurve .
Lass uns Nur sehen bei alle Die Daten An a schließen hoch. Beispiel , wahrscheinlich Kurve Daten , Und Lass uns Nur sehen bei Die Alter Parameter . Wenn Wir analysieren Die Zuverlässigkeit , Überleben Und Nur sehen bei Die Leben Verteilung von Alter ... Was Wir sehen Ist linear Waage An Die X Und Y , Aber Wir dürfen Genau genommen bestimmen welche Verteilung System passt Hier . Und Was Wir finden , von Kurs , Ist Das Die Weibull passt am besten . Das Ist Was Die Weibull Verteilung Aussehen wie, An alle von Das Daten vollgestopft zusammen . Verwendung Die Verteilung Profiler , I dürfen Genau genommen manuell Roller Das über Und sagen, I wollen Zu Sei 90 % Sicher I nicht laufen aus von Geld .
I besser planen An a Ruhestand Alter von rund 92 oder Also . Um 92 Zu Sei 90 % Sicher I nicht laufen aus von Geld jeder Zeit . Das War Wirklich Die Fokus von Das Tag In versuchen Zu helfen Mich planen Mein Rentenalter . Du wissen , Sie stets erzählen Du Wie lang Du wollen Zu planen dein Ruhestand für . Von Kurs , Wir nicht wissen . Normalerweise Wir Nur nehmen a wild erraten , Aber Das Ist a wenig bisschen von Daten angetrieben Entscheidung Herstellung gehen An Hier .
Was Wenn Wir sehen bei diese durch Die vier anders Jahre , Wir dürfen verwenden Die Dasselbe Plattform , Die Zuverlässigkeit Überleben oder Fit Leben von X. Wir dürfen sehen bei Die Alter gegen Die tatsächlich Jahr Hier . Lass uns sehen Wie Die Jahre sehen anders . Lassen Mich drehen An Die Dichte Kurven Hier Also Du dürfen sehen Wo diese fallen . Ich möchte, dass dies ein Weibull wird. Verteilung . Wir dürfen Auch drehen An Quantil Linien Zu sehen Wie Dinge ändern durch Zeit . Das Ist Die 10, 15 , 98 % Quantillinie .
Es Aussehen wie Vielleicht Vielleicht aus 2001 Zu 2007 Dinge haben ändern a viel , Aber um 2013 , Vielleicht Die Menschen Sind Leben a wenig bisschen länger basierend An Die 2013 Und 2018 Daten . Wir gehen runter Hier Und sehen bei Die Details von Das Fit Life von X . Du dürfen sehen Die Diagramme alle separat Hier . Diese wenig Profiler Sind Spaß Zu Durcheinander mit Hier . Du dürfen sehen Die Alter , Die Wahrscheinlichkeit von Versagen . Aussehen wie Ich habe bekommen Die lang laufen Und Die Wahrscheinlichkeit von Versagen Ist... Krank Nur setzen a 90 Hier .
Aber Wir dürfen sehen Das Es Aussehen wie Wir Sind bekommen a wenig bisschen gesünder Weil Das Wahrscheinlichkeit Ist gehen runter durch Zeit , bei am wenigsten für 90 Jahre alt . Da ist a viel von Sachen In Hier Das Du dürfen basteln um mit . I nicht haben Die Zeit Zu zeigen Du alle von Das , Aber was ich wollen Zu erhalten runter Zu Hier Ist ... Das Standort Skala . Das wenig prüfen Hier Ist erzählen Mich , Sind Mein Standorte anders , Annahme Wir nicht haben Die Dasselbe Daten , Die Dasselbe Versagen Mechanismus , welche In Theorie Wir Tun , Rechts ?
Wir alle haben Die Dasselbe Versagen , Aber Die Physik von Die menschlich wie Ausfälle sollen Sei Konstante . Und Also unser Daten sollte nicht ändern viel . Aber Annahme Wir haben Die Sparen Betaversionen Und Die Alphas Ändern , In andere Wörter , Ist Die Standort von diese Ändern ? Und Die Daten sagt , Ja , Das war ablehnen Die null Hypothese Das Die Daten Sind nicht Rollerfahren über Das X Achse durch Die Jahre . Da ist a ändern . Jetzt Suche bei der Ort Und Skala , Es Aussehen wie Das ist marginal .
Ich bin Ich werde reden mehr , Wann wir bekommen runter Zu Die Weibull Hier, Die tatsächlich Weibull Daten . Der Weibull Suche bei ist da a Unterschied In Die Beta , In Die Hänge oder In Die verbreiten von Die Daten Jahr Zu Jahr. Es ist Rechts An Die Rand von Sein ablehnen Die null Hypothese Das sie sind befindet , Das sie sind Genau genommen Die Dasselbe An Die Hänge . Wenn Du wollen Zu sehen bei anders Verteilungen durch Die Jahre , Du dürfen Genau genommen Tun a statistische prüfen Zu sehen Wenn Dinge Sind Ändern durch Zeit , Die Verteilungen von dein zuverlässig Daten .
Rechts . Also, Was Bin I vergessen ? Lassen Mich gleiten zurück über Hier Zu Die Steckdose . Was Ich bin nicht tun , Ich bin nicht angesichts zensiert Daten . I nicht haben Die Daten für alle wer ist Trotzdem lebendig . Der Rentner Sind Trotzdem lebendig , Aber I Nur nicht haben Zugang Zu Es . Also, I Gedanke , Also , was ist Das gehen Zu Tun Zu Mein Analyse ? Also , I dürfen spielen um mit Die Daten I haben Und gehen zurück In Zeit . Für Beispiel , I dürfen gehen zurück Zu 2007 Und I dürfen behandeln Die 2013 Und 2018 Daten als zensiert Daten Weil I wissen Das diese Rentner Sind Trotzdem lebendig . Nur Zu sehen Wie Es Auswirkungen Mein Analyse , Die Tatsache Das Ich bin nicht einschließlich zensiert Daten . I tat Tun Das . I ging zurück Und vermasselt um mit Das . Krank zeigen Du a wenig bisschen von Es , Aber I tat es nicht Wirklich finden aus viel . Als unser Großartig Freund George Kasten Das Modelle um Die praktisch Fragen , Wie falsch Tun Sie haben Zu Sei Zu nicht Sei nützlich ?
Und I Wirklich tat es nicht finden irgendetwas nützlich In tun Das . Aber I Wille zeigen Du bei am wenigsten Was I tat . Zu überzeugen ich selbst Das nicht haben Das Die Daten für Die Rentner Trotzdem lebendig, Ist nicht a Problem . Wenn Wir sehen bei Die ... Lassen Mich tabellieren Mein Daten real schnell . Wenn I sehen bei Die Alter , Die Jahr von Die Daten gegen ob oder nicht I ausgesetzt Die Daten , Was I tat Ist I nahm Die 2018 Daten Und ausgesetzt Es Und funktionierte Mein Weg zurück Zu 2013 .
Wir tat ein Analyse An 2013 Verwendung Die drei Jahre von Daten Und Dann Verwendung Die 2018 Daten als ausgesetzt Daten . Von Kurs , I hatte Zu nehmen Die Daten aus 2018 Und I hatte Zu subtrahieren fünf aus Es Weil Das würde Sei Die Alter In 2013 . ICH n Befehl Zu enthalten Das ausgesetzt Daten , I hatte Zu anpassen ihre Alter entsprechend als Also . Aber I Auch tat Das für 2007 . Lassen Mich zeigen Du In tabellarisch Format , I erstellt a Spalte angerufen Aussetzen 2007 Wo I nahm die Daten aus 2018 Und 2013 Und Auch ausgesetzt Es .
I nahm aus Mein Daten von bekannt Todesfälle Und Hälfte Mein Daten als ausgesetzt Daten , Menschen WHO Sind Trotzdem lebendig . Du dürfen sehen Das ... Lassen Mich zeigen Du Was Das tat Zu Die Daten . Für Die Alter 2013 Daten Trotzdem lebendig , Du dürfen sehen Das es ist grundsätzlich Die 2018 Daten Minus Die fünf Jahre . Wenn I sehen bei Die tatsächlich Alter Hier . Wenn Wir sehen bei Die bedeuten Alter , grundsätzlich Das Ist Die bedeuten Alter für Die 2018 Daten . Von Aussetzung , I grundsätzlich Nur subtrahiert aus Die fünf Jahre Hier . Und behandelt aus dem ausgesetzt Daten .
Und Die Dasselbe geht für Die 2007 Daten . T Hier stattdessen , I glauben , Ich einfach Nur subtrahiert aus neun Jahre Und fünf Jahre für Die 18 Zu 2013 Daten . Wann I schrieb Die Analyse von diese , Ich bin Nur gehen Zu zeigen Du An Die Steckdose gleiten Was Es Aussehen wie Weil Es Werke aus komfortabel für Mich Zu springen zurück Und weiter zwischen diese zwei Zu zeigen Du Die Unterschied . Was I gefunden War Das Das War Mein Original Daten Und Dann Das Ist Die Daten Behandlung 2018 Daten ausgesetzt Und tun Die Analyse von 2013 Daten .
Du dürfen sehen Das Die Bereich von Interesse Wo Ich bin Wirklich betroffen um Ist Wo Ich bin Kreuzung Das Vielleicht 90 % Wahrscheinlichkeit . Es tat es nicht ändern viel bei alle . Und Dann Das Ist werfen Die 2018 Und 2013 Daten Vermögenswerte während Die Analyse basierend An 2007 Daten Und Die 2001 Daten. Du dürfen sehen Das Es Wirklich tut es nicht ändern Die Kurve viel In Die Bereich Das I Pflege um . Das gab Mich Die Komfort Das I Wirklich Bin nicht fehlen viel von nicht Zensur aus Die Daten .
I bedeuten von nicht haben Das zensiert Daten . Wie tat I berechnen Mein 90 % Vertrauen Intervalle ? Ich bin gehen Zu Nur zeigen Du In Steckdose Wie I tat Das Nur In Die Interesse von Zeit . I dürfen verwenden Die Quantil Profiler Und sehen bei Die 5% 95 % Wahrscheinlichkeit Und berechnen Mein 90 % Vertrauen Intervalle . Typischerweise , Was Du wirst sehen für Daten Und In Das Fall , es ist 66 Jahre alt, 96 Jahre alt . Aber Wirklich Was I Pflege um Ist Die obere Limit . I nur Pflege um Mein 90 % Wahrscheinlichkeit . Und In Das Fall Es War Alter 94 .
Basierend An Das Analyse , I Jetzt wissen Das I wollen Zu Sei 90 % Sicher I nicht laufen aus von Geld . I sollen planen Zu live Zu Sei 94 . Das Ist basierend An Mein historisch Daten . Quantifizierung Das Unsicherheit , Das Ist grundsätzlich ... A wenig bisschen Humor Ton In .
Der nächste Phase In Das War Zu versuchen Und Figur aus ... Ich bin gehen Zu werfen In a wenig bisschen von Bonus Material Hier darüber hinaus Die Life-Fit-Situation . Hier Wir haben Das Werkzeug angerufen Die Pension Werkzeug. Wir könnte Genau genommen setzen In Die Jahr war gehen Zu ausscheiden, Und Wir könnte Auch annehmen a Gehalt Zunahme Und a nicht Base , welche Ist, im Wesentlichen, Was Du würde Anruf a Bonus In Privat Industrie .
Wir könnte setzen diese hinein Das Werkzeug Und Es würde spucken aus unser Pension, unser geschätzt monatlich Pension . I Gedanke , Also , Das tut es nicht helfen Mich viel. Was I wollen Zu Tun Ist, I wollen Zu umkehren- Ingenieur Das Werkzeug Also Das I haben Die Profiler Zu basteln mit . I ging hinein Die JMP Und I erstellt a Antwort Oberfläche Modell , Und I grundsätzlich Eingang drei anders Alter bei Ruhestand , 62 , 65 Und 68 .
I tat drei anders Gehalt erhöht Und I versucht drei anders basierend Auszeichnungen als Also . Lassen Mich ziehen Daten über Hier . Das Ist Was Die Daten sah wie Wann I lief Die Experiment . Ich bin Nur gehen Zu zeigen Du Die Die Screenshots aus JMP eher als Tun ein tatsächlich JMP Analyse Weil Ich bin wie 20 Minuten bereits und ich möchte machen Sicher I haben genug Zeit Zu Abdeckung alle von Das .
Wann I erstellt Das Experiment , Du wirst beachten Das Die Läufe Sind sortiert . Das ist Okay Weil Ich bin tun a Computer Simulation Also, I nicht haben Zu Sorge um lauern Variablen wie Die Temperatur In Die Zimmer , Die Luftfeuchtigkeit Und Die Betreiber . Ich bin gehen Zu erhalten Die Dasselbe Antwort egal von Die Befehl Das I lief Das . Also, es ist Einfacher für Mich Zu Tun Die Werkzeug Zu laufen ihnen In Befehl . Aber Wann Du Tun Das Design von Experimente , Du wollen Zu randomisieren dein laufen . Tun nicht laufen ihnen In Befehl aus von Bequemlichkeit . Wenn Du Tun, Du fühlen, Okay, dein Satz von Stämmen Wille erzählen Du Das Du dürfen verwenden Die Wie Zu Satz einfach, wie man Änderungen mit Die ändern, Besonderheit In JMP Zu machen Sicher Du Tun Das richtig von Verwendung manche Blockierung .
Mein Eingaben war alle senkrecht . I bedeckt alle Kombinationen von die... Mein Alter bei Ruhestand , Die drei anders Alter Und Die drei anders Monat basierend Auszeichnungen Und Die drei anders Gehalt Zunahme Prozentsätze . Das Ist Die sehen bei Die Analyse Du dürfen Tun Wann du bist Einstellung hoch dein Experiment in JMP. Du dürfen machen Sicher Das dein hauptsächlich Effekte Sind nur korreliert Zu selbst . Und Das da ist minimal Korrelation Zu andere Variablen , In zwei Faktor Interaktion Ist Auch a kariert Begriff seit I tat a Antwort Oberfläche Modell.
Aber Die netto Ergebnis War a Hübsch Vorhersage Profil Und Ich bin gehen Zu gehen voraus Und Nur laufen Das Und zeigen Du . Vorhersage Profiler . Wann I Satz hoch Die Experiment , I erzählen JMP. Wann Du Satz hoch ein Experiment in JMP , es ist Hübsch Weil Es gibt Du diese Skripte bereits In dein Daten Tisch . Ich bin Nur läuft Die Modell Daten Tisch . Und JMP sagt , Oh , I wissen Was Du wollen zum Modell , Weil I War Hier Wann Du Satz hoch Die Experiment. Und Es gibt Mich Mein Y Und Es gibt Mich Mein Xs .
Es Läufe mein A Analyse für Mich . I dürfen Jetzt verwenden Die Profiler JMP, statt haben Zu setzen In ein Alter, Gehalt Zunahme, und eine Nichtbasis vergeben hinein Das Werkzeug Und bekommen eins Nummer aus . Jetzt I haben Die Profiler Ich kehre um konstruiert ihre Werkzeug im Wesentlichen. I dürfen sehen Was Mein monatlich Nutzen Ist gehen Zu Sei gegen a Gehalt Zunahme , nicht Base, Wo Du sehen Das nicht Base vergeben tut es nicht Wirklich haben viel Wirkung. Gehalt Zunahme , nicht viel Wirkung . Und von Kurs , Alter als Wir würde erwarten, haben Die am meisten Wirkung .
Was Tun I Tun mit Das Information ? Also , Was I Wirklich Pflege um Ist Mein Lebensdauer Nutzen . Und Ich bin Auch Ich bin betroffen um Inflation . Also, I hinzugefügt manche Formeln Zu Das . I hinzugefügt a Lebensdauer Nutzen , welche Ist Nur Mein monatlich Nutzen mal Wie lang Ich bin gehen Zu live . Wenn Du wollen Zu sehen bei Die Formel , Du dürfen sehen es ist grundsätzlich Mein monatlich Nutzen mal Wie lang Ich bin gehen Zu live . Und Das ist Mein Lebensdauer Nutzen .
Das ist Was I Wirklich Pflege um , Ist Wie viel Geld Bin ich? werde ich mir holen In Mein Lebensdauer . I wissen Wenn I ausscheiden früher , Ich bin gehen Zu erhalten weniger Geld . Das ist a NEIN Gehirn . Aber I wollen Zu wissen , Ist Dort a Punkt von abnehmend Rückgabe. W Henne I sah bei Die Alter bei Ruhestand , Mein Lebensdauer Nutzen für 80 , 84 Und 98 erstellt drei separate Spalten für diese Daten Wille Sei Die Spalte. Alle diese Daten wollen l Sei bereitgestellt Zu Du als Also , Wenn Du wollen Zu basteln mit Es .
Aber Was Du dürfen sehen Ist a Lebensdauer Nutzen für Altern . Es ist Genau genommen a Punkt von abnehmend Rückgabe. Wo I könnte als Also Nur ausscheiden bei 65 Weil Ich bin gehen Zu erhalten weniger Geld , Aber Ich bin gehen Zu erhalten Es für a länger Zeitraum von Zeit . Jetzt , als Das beginnt Zu Zunahme, Wenn Mein Lebensdauer bei Alter 84 , wie sich herausstellt Mein Lebensdauer Nutzen würde haben gewesen a wenig bisschen besser hängend An Dort . Und als I erhalten älter , von Kurs , Ich bin besser aus Warten als lang als I dürfen Zu ausscheiden .
Aber I Wirklich nicht wissen . I nicht wissen Was Das Nummer Ist . Mein am besten erraten Ist 84 . Das War Die fünfzigste Perzentil auf meinem fit . Wenn I wollen Zu Sei Wirklich konservativ , Ich bin Suche bei 90 . Aber I Auch gesucht Zu sehen bei Wie Inflation Angelegenheiten . I sah bei Die gegenwärtig Wert, I setzen a Formel In JMP . Da ist Genau genommen a Formel für gegenwärtig Wert . Lassen Mich erklären [unverständlich 00:26:05] Ich werde zeigen es dir real schnell .
In JMP Du dürfen Genau genommen verwenden a Formel ähnlich Zu Was Excel hat Und berechnen dieses Geschenk Wert. Und Das passt an für Inflation . Das Ist Was dein Geld Wert Jetzt, relativ Zu Was du bist Vorhersage , Die Zukunft Inflation Rate Ist gehen Zu Sei jährlich Inflation Rate . Bei 0 % Das gegenwärtig Wert Ist Nur dein Lebensdauer . Der Nummer von Zahlungen du bist gehen Zu haben durch dein Lebensdauer mal Die Zahlung Menge im Wesentlichen , Aber Du erhalten bestraft als Inflation geht hoch , Es wird weniger Und weniger . Wenn I sehen Nur bei Die Inflation gegenwärtig Wert Daten ... Wenn I Nur Modell diese , Was I bemerkt War ... Ich werde diese herstellen. wenig größer Also Du dürfen sehen ihnen .
I bemerkt Das Wann Mein Gehalt Zunahme Ist kleiner untere ... Das Ist a zwei Faktor Interaktion . Du dürfen sehen Die Hänge Ändern . Das War manche klein Gehalt erhöht , welche Sind wahrscheinlich nicht unrealistisch In Die Kommen Zukunft . Dort Ist a Punkt von abnehmend zurückkehren Wann Wir bestrafen für Inflation . Bei untere Inflation , Dort Ist nicht Das groß von a Nutzen Zu Warten Zu ausscheiden . Einmal I Schlag um 65 oder Also , es ist beginnend Zu abflachen aus . Wirklich Die Unterschied ist nicht Das groß .
Wenn Wir sehen bei Die vorhergesagt Wert , diese Sind nicht Mein tatsächlich Zahlen . Diese war basierend An Zensur Die Daten Verwendung a Tonhöhenfaktor von 4.000 US-Dollar a Monat , welche Ist Die typisch Rentner Einkommen . I bemerkt Das als I wiegen , Es flacht ab aus Also Es tut es nicht Wirklich zahlen Zu Warten Zu ausscheiden . Ich bin Verwendung Das Information Zu helfen Mich entscheiden Wann I Wirklich wollen Zu ausscheiden . Rechts Jetzt , Krank Sei 62 In Mai , Also Ich bin beginnend Zu Ansatz Die Fähigkeit Zu Tun Das .
Wahrscheinlich gehen Zu Warten Zu 64 , 65- arbeiten Zu Wo Die Unterschied In Mein gegenwärtig Wert Ist nicht Das groß . Das ist a wenig schnell Bonus An Wie I verwenden Die Designer Experimente Besonderheit in JMP Zu umkehren- Ingenieur Das . In Zusammenfassung , I sah bei Die Rentner Tod Daten Und I Satz Die Leben Verteilung Und Fit Leben von X, I sah bei vier anders Zeit Perioden Und bemerkt Vielleicht Wir tat erhalten a wenig bisschen gesünder Und gesünder In 2013 , Aber von 2018 Das haben abgeflacht aus . I Tun haben manche 2021 Daten Das I nicht haben In Das Präsentation, Aber nächste Jahr bei Die Konferenz In Spanien In Marsch , Das es ist Genau genommen hübsch Wohnung aus 2013 Zu 20 18 Zu 2021 . War Wirklich nicht bekommen gesünder , Leben länger . Das ist gehen Zu helfen Mich mit Mein Entscheidung . I nahm a Brauch entworfen Experiment als Bonus Material Hier , Und I umkehren- konstruiert Das Web basierend Applet Das Wir haben Und gebraucht Die Profiler Zu ersetzen Das eins Daten Punkt bei a Zeit . A Wirklich Cool Ding , Du dürfen Tun in JMP . I würde nehmen Fragen Hier Wenn war lebendig .
Und mit Das , I wollen Zu sagen eins zuletzt Ding . I Wirklich wollen Zu widmen Das Präsentation Zu Mein Bruder , WHO I verloren a Paar von Jahre vor Zu Gehirn Krebs , WHO War nur 15 Monate jünger als Mich . Er War a Gefährte Passwort Und Auch a Gefährte JMP Benutzer . Manche von Du Mai haben von ihn bei Die JMP Konferenz Und Also, ich bin Widmung Das Zu ihn . Dank Du sehr viel .
