35 2独立样本t检验
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36 t检验-方差齐性与方差不齐
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29 检验功效的计算
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2 统计学名词与定义
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44 独立卡方检验
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28 假设检验中的错误和检验功效
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24 bootstrap法再抽样
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3 实验设计 (横断面, 病例对照, 队列设计)
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45 优势比 相对风险 风险差异
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4 变量与变量类型
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54 多元线性回归模型建立
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43 方差分析与Bonferroni修正
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21 置信区间的计算
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19 正确理解置信区间
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25 假设检验的基本概念
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【小白学统计】差异性分析方法汇总——t检验、方差分析、卡方检验、非参数检验，分析原理、适用情况、案例软件操作结果解读
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53 多元线性回归中的交互作用
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41 方差分析与平方和
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3.8 配对样本t检验
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23 误差范围及样本量的计算
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33 配对t检验
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9 描述数据分布
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14 样本与总体
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48 验证线性回归的假设
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16 正态分布的概率
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47 简单线性回归概述
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1.1 二项分布
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4.11 部分F检验与变量选择
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15 从正态分布中抽样
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22 假设检验
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R语言医学统计02t检验
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46 优势比与病例对照
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30 统计推断小结
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3.10 ANOVA和Kruskal Wallis ANOVA检验
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7.1 data.table简介
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3.9 Wilcoxon带符号秩检验
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12.4 缺失数据的处理方法
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52 多元线性回归与共线性
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2.2 readr & read.table
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12.1 GAM模型简介
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4.2 数据整理