8.5 协变量及效应大小
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14.2 线性混合效应模型
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14.1 混合效应模型简介
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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 连续变量转分类变量
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4 变量与变量类型
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12.2 监督和可视化GAM结果
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12.1 GAM模型简介
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13.1 广义线性模型GLM简介
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8.3 评估模型预测能力
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14.3 广义线性效应模型
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3.7 Wilcoxon秩和检验
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11.1 统计推断的概念
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8.4 用模型探索数据
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GBD(全球疾病负担)_范文精读_详解_(1)_标题_摘要_引言_方法_结果
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15.3 模型的训练、测试和验证
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6.1 Bootstrapping法估计参数
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nlmixr包-用R进行非线性混合效应模型
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一元非线性回归
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10.3 多元回归
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4.7 分类变量的线性回归I
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1.4 各类分布的代码
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15.2 用broom建多种模型
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概率分布-重要的概念 随机变量|PMF|PDF|期望|方差|辛普森悖论
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10.4 逻辑回归
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13.2 用广义线性模型做逻辑分析
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9.3 抽样误差及算数变化
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8.3 单变量分布
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7.2 比较比例
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3.1 概率puzzle简介
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2.2 readr & read.table
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54 多元线性回归模型建立
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5.3 假设检验及机会成本
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R语言入门16实用技巧
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9.2 总体变化和部分变化
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16.2 训练与评估回归模型
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5.2 美学
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5.2 Bootstrap法获得置信区间
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3.6 独立样本t检验
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1.6 从excel导入数据（readxl)
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25.3 验证性因子分析