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回归分析(理论篇)
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R语言相关性分析
第10.1节 Logistic回归分析的适用场景及检验方法
第10.3节 多项逻辑回归分析
如何选择“最佳”回归模型(二)
第10.2节 二项逻辑回归分析步骤及结果解读
如何选择“最佳”回归模型(一)
回归模型中异常观测值的分析和判断
第9.3节 线性回归分析步骤及分析结果解读
第9.2节 线性回归分析常用方法
缺失值插补前需要做哪些分析?
第10.4节 多项有序回归分析
R语言进行主成分分析
缺失值插补后结果如何分析?
R语言进行生存分析
R语言meta分析结果解读
缺失值多重插补的方法及插补次数如何选择?
回归诊断
R语言的数据类型
R语言进行meta分析
R语言导入Excel数据的方法
临床预测模型的评价方法——列线图的解读
R语言数据框操作
R语言数据的在线编辑
多项式回归
临床预测模型评价方法——ROC曲线
临床预测模型评价——IDI值的解读
临床预测模型评价——DCA曲线的解读
三代测序技术的原理
第2节 SPSS基础知识———变量的种类及命名规则
第三节 孟德尔随机化常用数据库及网站
Markov模型的R实现方法
R语言包的安装与使用
简单线性回归
如何一步完成临床预测模型所需样本量的估算?
R语言因子的作用和操作
临床预测模型之数据集拆分方法
R语言正态分布检验
基因芯片技术的原理
缺失值的类型及处理方法
多元线性回归