22 假设检验
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25 假设检验的基本概念
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26 单侧和双侧假设检验
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29 检验功效的计算
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28 假设检验中的错误和检验功效
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34 Wilcoxon符号秩和检验
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5.3 Permutation法进行假设检验
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18 抽样分布
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5.2 Bootstrap法获得置信区间
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12 离散度：范围 方差 标准差
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43 方差分析与Bonferroni修正
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35 2独立样本t检验
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1.1 二项分布
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52 多元线性回归与共线性
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8 作图描述两个变量
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30 统计推断小结
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53 多元线性回归中的交互作用
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44 独立卡方检验
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3.7 Wilcoxon秩和检验
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40 单向方差检验（one-way ANOVA）简介
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2.4 主成分分析PCA和归一化
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12.1 GAM模型简介
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47 简单线性回归概述
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9 描述数据分布
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1.6 从excel导入数据（readxl)
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33 配对t检验
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11.2 关于Arguments
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2.5 茎叶图
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4.12 多项式回归
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1.17 个性化Rstudio外观
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3.3 正态分布
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【超详解】李航《统计学习方法》第2版，手推算法公式+模型代码复现+Python实例讲解，帮你把统计学习方法掰扯得明明白白！
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1.8 数据导入与处理入门
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1.11 逻辑语句及cbind rbind
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2.9.1 个性化绘图——cex, font, col
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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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Essentials of Population PK-PD Modeling and Simulation——NONMEM
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1.4 创建Vectors和Matrices
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10.2 评估平行斜率模型
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4.8 分类变量的线性回归II