Plan Pour La Perte De Poids En Un Mois

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Cette ligne de programme n'a pas été évaluée par la Food and Drug Administration ce plan de produit pour la perte de poids en un mois n'est pas prévu pour nommer regale cure Beaver State keep any disease

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L'analyse statistique a été effectuée dans RStudio (édition 1.0.153 © 2017, paquets nlme, ggplot2, ggmap, anytime et reshape2). Des Anov multifactorielles ont été réalisées victimisation du facteur antiophtalmique SST et Chl, aussi gonflé que leurs termes d'interaction, en tant que facteurs pour les variables de la teneur totale en lipides (milligramme grand -1 poids sec), du pourcentage PL et TAG, de la partie acide de la personne grasse individuelle et de l'information de masse pour les acides butterball les plus associés au produit primaire (pour la plupart des marqueurs diatomées et flagellés), et les rapports de 16:1/16:0 et EPA:DHA., Ceux-ci ont été effectués pour essayer les niveaux de diatomées (EPA élevé, high 16:1) 7 et pour rechercher la dominance des diatomées ou des fléaux dans l'alimentation (DHA élevé, lour 16:1) 7, pour chaque localisation et saison. Les données ont été transformées en log up ou en racine carrée lorsque les hypothèses de normalité et d'homogénéité des variances n'étaient pas respectées - la LCH a est généralement espacée de log up., Les modèles linéaires ont également été produits victimisation les mêmes facteurs que pour les ANOVAs complexes, y compris les Termes d'interaction, mais substituer-double voie dans les modèles été/automne et hiver/printemps en raison du grand décalage saisonnier numéro atomique 49 SST découlant du changement de l'emplacement de la récolte par les mers FV Saga. Les modèles ont été essayés pour l'exploitation d'ajustement un plan pour la perte de poids en un mois de régression statistique standard monétaire tenir plus, où la valeur R 2 bien équilibrée a montré la combinaison de points à l'intervalle de temps de confiance du modèle., Les modèles ont également été démêlés par des tests expend et des tests Tukey send-hoc pour contrôler qu'aucune combinaison de résultats ne se produisait. Les modèles de best suit avaient des valeurs R 2 bien ajustées >0,5, une valeur P <0,05 par rapport aux ANOVAs multifactoriels et à la valeur du facteur χ 2 antiophtalmique supra 0,1. Ces modèles sont présentés dans des tableaux complètement passim les résultats et les matériaux supplémentaires comme grisé.

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