13.2 用广义线性模型做逻辑分析
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12.1 GAM模型简介
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14.2 线性混合效应模型
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13.4 用广义线性模型进行多元回归
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13.3 可视化和解读GLM结果
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14.1 混合效应模型简介
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15.3 模型的训练、测试和验证
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23.2 混合模型结构及参数估计
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8.4 用模型探索数据
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15.2 用broom建多种模型
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25.3 验证性因子分析
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11.2 通过拟合方法获得斜率的推断
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18.4 数据预处理
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26.2 基础实验
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4.5 模型拟合
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nlmixr包-用R进行非线性混合效应模型
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25.2 多维EFA
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10.1 平行斜率
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7.1 单个分类变量的推论
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21.1 分类树
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13 方差与自由度
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16.4 非线性响应的建模
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4.1 简单线性回归
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4.2 相关性
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16.1 回归的定义
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5 柱状图 饼图 频率表
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5.2 应用——随机试验
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6.2 t分布简介
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Lab 5 - Advanced Topics in Population PK-PD Modeling & Simulation (2010)
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17.3 逻辑回归
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53 多元线性回归中的交互作用
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7.3 比较多个参数
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2.4 主成分分析PCA和归一化
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8.3 评估模型预测能力
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18.2 分类模型拟合和模型评价
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51 多元线性回归与混杂因素
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Lab 2 - Advanced Topics in Population PK-PD Modeling & Simulation
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16.5 树状模型方法
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4.3 简单线性回归
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11.3 基于t检验的斜率推断
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11.4 线性回归的条件