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018 因子分析引言
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016 主成分分析
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017 主成分分析习题
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000 前言
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019 正交因子模型及其协方差结构
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015 主成分分析引言
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012 聚类分析引言
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028 因子分析R语言实现
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014 聚类分析习题
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022 因子分析习题
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021 正交因子模型的参数估计及其他问题
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007 判别分析引言
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020 正交因子模型的统计意义
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009 贝叶斯判别法
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（理论）多元统计分析课程讲解（大杂烩）
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非参数统计—引言
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时间序列分析简介
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030 多元统计分析整体串讲
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011 判别分析习题
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010 Fisher判别法
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001 随机向量及其性质
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029 对应分析与典型相关分析R语言应用
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AR模型——模型结构
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非参数统计总结篇
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秩、秩统计量、线性秩统计量
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023 R语言多元统计分析基础
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分层抽样习题1
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ARMA模型
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013 系统聚类法
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003 多元正态分布的定义与性质
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Kruskal-Wallis检验
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026 判别分析R语言实现
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002 关于随机向量数字特征的补充说明
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平稳时间序列预测——AR、MA、ARMA模型预测例题
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不等概抽样
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024 多元正态分布、描述性统计与假设检验简述（R语言展示）
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AR模型——平稳性判别
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抽样技术的一些基本概念
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简单随机抽样习题
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有季节效应的非平稳时间序列分析【简单介绍】
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006 多元正态分布的假设检验