京东 11.11 红包
4.1 绘制二元变量
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4.5 模型拟合
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4.3 简单线性回归
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4.4 解读回归模型
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4.11 部分F检验与变量选择
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5.3 假设检验及机会成本
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14.2 线性混合效应模型
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6.2 t分布简介
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12.1 GAM模型简介
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每天5分钟学习R语言-Exploratory data in R
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10.1 在R中的日期和时间数据
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1.9 变量分类与汇总
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基于R语言的时间序列分析
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1.7 从R导出数据
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1.1 二项分布
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6.2 坐标
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17.1 KNN
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8.1 绘制比例
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13.4 用广义线性模型进行多元回归
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20.2 分层聚类
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3.2 泊松分布
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Lecture 1 - Advanced Topics in Population PK-PD Modeling & Simulation
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17.2 朴素贝叶斯
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Lecture 1 - MI205- R for Pharmacometrics (2011)
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13.2 用广义线性模型做逻辑分析
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1.5 从excel导入数据（read.csv）
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6.2 左合并 右合并
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13.3 可视化和解读GLM结果
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14.3 广义线性效应模型
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8.1 什么是统计模型
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4.12 多项式回归
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8.3 评估模型预测能力
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16.5 树状模型方法
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17.3 逻辑回归
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8.5 协变量及效应大小
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3.2 骰子游戏
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3.1 数据可视化
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Lecture 3 - Advanced Topics in Population PK-PD Modeling & Simulation
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2.8 计算数据分布
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Lecture 2 - Advanced Topics in Population PK-PD Modeling & Simulation
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5.1 Bootstrap法进行假设检验