12.2 监督和可视化GAM结果
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12.3 2D-GAMs及交互作用
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12.4 分类变量的logistic GAMs
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14.1 混合效应模型简介
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还得是大学生
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11.4 线性回归的条件
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10.1 平行斜率
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10.2 评估平行斜率模型
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10.4 逻辑回归
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11.2 通过拟合方法获得斜率的推断
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14.2 线性混合效应模型
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14.4 重复测定值
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8.4 用模型探索数据
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25.2 多维EFA
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Essentials of Population PK-PD Modeling and Simulation——NONMEM
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11.1 统计推断的概念
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11.3 基于t检验的斜率推断
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26.1 实验设计简介
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15.4 构建、完善和评估分类变量模型
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13.1 广义线性模型GLM简介
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15.1 机器学习基础
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12.1 为什么要关心缺失数据
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14.3 广义线性效应模型
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每天5分钟学习R语言-Exploratory data in R
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24 bootstrap法再抽样
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12 离散度：范围 方差 标准差
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16.3 几个考虑点
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18.3 优化模型参数
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2.4 主成分分析PCA和归一化
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18.2 分类模型拟合和模型评价
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25 假设检验的基本概念
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21.5 提升树
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4.3 简单线性回归
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14 样本与总体
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38 bootstrap与置信区间
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nlmixr包-用R进行非线性混合效应模型
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7.1 单个分类变量的推论
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3 实验设计 (横断面, 病例对照, 队列设计)
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27.3 基于模型的估算
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4.1 绘制二元变量
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1.13 用R写代码脚本