4.5 指示变量
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1 统计课程总览
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2.4 主成分分析PCA和归一化
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4.10 解读相互作用项（两分类变量）
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1.7 从R导出数据
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3.11 卡方检验和Fisher精确检验
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14.2 线性混合效应模型
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4.8 分类变量的线性回归II
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1.9 变量分类与汇总
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3.5 单样本t检验
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6.1 Bootstrapping法估计参数
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7.1 data.table简介
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6.1 统计信息
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4.6 改变对照组
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4.3 多元线性回归
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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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3.4 扑克中的概率
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Essentials of Population PK-PD Modeling and Simulation——NONMEM
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3.8 配对样本t检验
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4.2 数据整理
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2.3 多因子分层柱状图
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12.2 监督和可视化GAM结果
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4 变量与变量类型
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5.2 Bootstrap法获得置信区间
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4.2 检查线性回归假设
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1.6 从excel导入数据（readxl)
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8.3 单变量分布
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24 bootstrap法再抽样
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12.3 2D-GAMs及交互作用
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1.3 开始R编程
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3.3 游戏中的概率
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3.4 t分布
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13.4 用广义线性模型进行多元回归
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4.4 技能汇总
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8.2 用data.table合并的语句
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5.4 案例学习
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5.3 Permutation法进行假设检验
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4.5 模型拟合
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2.2 readr & read.table
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3.2 泊松分布
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13.4 案例实践