1.12 设置工作路径
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3.2 泊松分布
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7.4 设置界值
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8.5 协变量及效应大小
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1.9 变量分类与汇总
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6.2 t分布简介
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2.3 多因子分层柱状图
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10.1 在R中的日期和时间数据
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4.10 解读相互作用项（两分类变量）
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1.3 开始R编程
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3.3 正态分布
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6.1 Bootstrapping法估计参数
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1.4 各类分布的代码
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13.1 广义线性模型GLM简介
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1.4 创建Vectors和Matrices
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3.10 ANOVA和Kruskal Wallis ANOVA检验
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4.8 分类变量的线性回归II
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5.3 Permutation法进行假设检验
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2.4 直方图
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1.2 下载R和RStudio
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13.1 分类数据简介
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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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33 配对t检验
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1.14 安装软件包
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9.3 数据清理
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4.7 分类变量的线性回归I
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7.4 个性化Rmarkdown报告
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13.4 用广义线性模型进行多元回归
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15 从正态分布中抽样
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4.3 简单线性回归
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14.4 重复测定值
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10.3 日期和时间数据的计算
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15.1 机器学习基础
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4.2 相关性
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1.11 逻辑语句及cbind rbind
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1.15 Apply Function
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18 抽样分布
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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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26.2 基础实验
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9 描述数据分布