1.9 变量分类与汇总
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4.7 分类变量的线性回归I
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13.1 分类数据简介
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12.4 分类变量的logistic GAMs
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4.8 分类变量的线性回归II
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15.4 构建、完善和评估分类变量模型
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1.3 开始R编程
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2.3 导入Excel数据
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1.7 从R导出数据
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2.3 多因子分层柱状图
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1.12 设置工作路径
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8.3 单变量分布
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4.5 指示变量
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21.1 分类树
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2.1 柱状图和饼图
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4.2 数据整理
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2.1 画出多元变量数据
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1.4 各类分布的代码
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3.7 Wilcoxon秩和检验
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9.3 数据清理
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10.1 在R中的日期和时间数据
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17.4 分类树模型
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9.4 数据转化
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13.4 案例实践
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单细胞代谢分析-1-scMetabolism（Human）
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R语言数据可视化系列1-单分类变量分布图示-条形图、饼图、treemap
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3.8 配对样本t检验
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8.1 用data.table合并多个表格
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3.5 单样本t检验
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1.5 从excel导入数据（read.csv）
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1.3 贝叶斯公式
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4.12 多项式回归
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R语言绘图 | 气泡热图绘制（NC期刊）
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3.6 独立样本t检验
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3.1 数据可视化
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1.4 创建Vectors和Matrices
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1.2 概率定理
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4.3 数据准备
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3.2 泊松分布
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3.3 游戏中的概率
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12.2 如何提炼缺失数据