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7.3 RMarkdown简介
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7.1 data.table简介
7.3 按组操作
1.7 从R导出数据
1.5 从excel导入数据(read.csv)
8.4 数据整形
12.4 缺失数据的处理方法
8.4 比较分布
2.3 导入Excel数据
2.4 主成分分析PCA和归一化
10.2 用lubridate整理日期和时间数据
9.4 数据转化
21.5 提升树
12.2 如何提炼缺失数据
2.5 茎叶图
3.2 gapminder数据集
7.5 导入导出数据
37 bootstrap法与假设检验
13.1 分类数据简介
26 单侧和双侧假设检验
1.3 贝叶斯公式
6.2 坐标
4.3 设置图片参数
3.3 数据成组和总结
49 决定系数R平方
10.1 在R中的日期和时间数据
3.3 游戏中的概率
36 t检验-方差齐性与方差不齐
1.1 二项分布
5.1 简介
2.1 柱状图和饼图
1.10 方括号取数据集亚组
13.2 处理分类数据
54 多元线性回归模型建立
2.6 堆积柱状图 簇状柱状图 马赛克图
8.2 用data.table合并的语句
4.6 改变对照组
1.2 概率定理
7.1 主题个性化
6.2 t分布简介
9.1 探索数据