4.11 部分F检验与变量选择
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5.2 Bootstrap法获得置信区间
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4.10 解读相互作用项（两分类变量）
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3.11 卡方检验和Fisher精确检验
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36 t检验-方差齐性与方差不齐
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3.4 t分布
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1.5 从excel导入数据（read.csv）
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8.5 协变量及效应大小
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4 变量与变量类型
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5.3 选择并转化数据
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28 假设检验中的错误和检验功效
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2.1 画出多元变量数据
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4.12 多项式回归
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2.4 主成分分析PCA和归一化
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3.5 单样本t检验
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4.4 连续变量转分类变量
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14.1 混合效应模型简介
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12.4 分类变量的logistic GAMs
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4.5 指示变量
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3.3 正态分布
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4.8 分类变量的线性回归II
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13.1 分类数据简介
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2.1 柱状图和饼图
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3.6 独立样本t检验
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7.2 选择列及计算
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1.1 二项分布
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4.7 分类变量的线性回归I
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6.2 左合并 右合并
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34 Wilcoxon符号秩和检验
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3.2 泊松分布
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8.1 什么是统计模型
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9.1 探索数据
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1 统计课程总览
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37 bootstrap法与假设检验
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4.9 相互作用项解读（连续变量&分类变量）
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51 多元线性回归与混杂因素
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5.3 几何
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5.1 什么是统计推论
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8.2 用data.table合并的语句
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4.1 绘制二元变量
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2.2 readr & read.table