5.1 Bootstrap法进行假设检验
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24 bootstrap法再抽样
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37 bootstrap法与假设检验
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2.3 导入Excel数据
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12.4 缺失数据的处理方法
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1.6 从excel导入数据（readxl)
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1.5 从excel导入数据（read.csv）
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36 t检验-方差齐性与方差不齐
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26 单侧和双侧假设检验
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1.1 是否需要RStudio
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3.11 卡方检验和Fisher精确检验
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1.7 从R导出数据
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13 方差与自由度
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5.3 Permutation法进行假设检验
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11.2 关于Arguments
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28 假设检验中的错误和检验功效
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12.2 如何提炼缺失数据
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4 变量与变量类型
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2.5 茎叶图
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42 方差分析与F检验
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4.2 数据整理
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23 误差范围及样本量的计算
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10.2 用lubridate整理日期和时间数据
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54 多元线性回归模型建立
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12.3 缺失数据与整体数据的关系
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8.4 数据整形
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1.13 用R写代码脚本
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2.3 多因子分层柱状图
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51 多元线性回归与混杂因素
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7.3 按组操作
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25 假设检验的基本概念
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5.1 什么是统计推论
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4.2 在lattice下使用conditioning和formula
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3.2 gapminder数据集
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11.1 如何在R中写function
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14.1 混合效应模型简介
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8.1 什么是统计模型
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4.3 数据准备
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14.2 线性混合效应模型
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43 方差分析与Bonferroni修正
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3.1 二项分布