10.1 平行斜率
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10.2 评估平行斜率模型
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12.4 分类变量的logistic GAMs
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11.3 基于t检验的斜率推断
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12.3 2D-GAMs及交互作用
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13.3 可视化和解读GLM结果
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11.2 通过拟合方法获得斜率的推断
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13.1 广义线性模型GLM简介
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11.1 统计推断的概念
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8.5 协变量及效应大小
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10.4 逻辑回归
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14.1 混合效应模型简介
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18.4 数据预处理
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13.2 用广义线性模型做逻辑分析
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8.2 模型设计、训练和评估
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11.5 简单线性回归的统计推断
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23.2 混合模型结构及参数估计
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8.1 什么是统计模型
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3.7 Wilcoxon秩和检验
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11.4 线性回归的条件
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15.3 模型的训练、测试和验证
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25.2 多维EFA
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14.3 广义线性效应模型
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7.1 单个分类变量的推论
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21.5 提升树
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13 方差与自由度
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1.4 各类分布的代码
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7.3 比较多个参数
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6.2 t分布简介
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1.5 从excel导入数据（read.csv）
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8.4 数据整形
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51 多元线性回归与混杂因素
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34 Wilcoxon符号秩和检验
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22 假设检验
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16.2 训练与评估回归模型
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6.2 坐标
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49 决定系数R平方
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6.4 比较多个均值
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23.3 flexmix包
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26.3 区组随机化设计
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38 bootstrap与置信区间