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017 主成分分析习题
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009 贝叶斯判别法
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014 聚类分析习题
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016 主成分分析
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011 判别分析习题
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ARMA模型
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015 主成分分析引言
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AR模型——模型结构
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非参数统计总结篇
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001 随机向量及其性质
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平稳时间序列预测——AR、MA、ARMA模型预测例题
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概率论基础一小时总结版
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000 前言
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时间序列分析简介
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003 多元正态分布的定义与性质
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抽样技术基础内容极速版
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AR模型——平稳性判别
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时间序列的预处理——平稳序列
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前言、教材、推荐阅读
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023 R语言多元统计分析基础
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018 因子分析引言
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028 因子分析R语言实现
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抽样技术的一些基本概念
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005 多元正态分布的参数估计（习题）
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029 对应分析与典型相关分析R语言应用
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秩、秩统计量、线性秩统计量
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方差分析与回归分析习题
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MA模型
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004 多元正态分布的参数估计
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不等概抽样
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AR模型——统计性质
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分层抽样习题1
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简单随机抽样习题
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等概率整群抽样、两阶段抽样习题
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分层抽样——总样本量的确定
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027 主成分分析R语言实现
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R语言时间序列分析基础（1）
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Spearman秩相关检验
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（理论）多元统计分析课程讲解（大杂烩）
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平稳时间序列预测——AR、MA、ARMA模型预测
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速通时间序列分析（平稳序列为主）