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参数置信度与置信区间的关系
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Logistic回归模型的参数估计和假设检验+回归的应用和注意事项。是非线性回归，研究因变量为二项分类或多项分类结果与影响因素之间关系的一种多重回归分析方法。
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多重线性回归 是简单直线回归的推广，研究一个因变量与多个自变量之间的数量依存关系。多重线性回归用回归方程描述一个因变量与多个自变量的依存关系，简称多重回归。
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常用的实验设计方案+样本含量的估算+调查设计的原则和步骤。完全随机设计、配对设计、随机区组设计、析因设计和重复测量设计等。
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常见的实验研究设计类型+样本含量的估算+调查设计的原则与步骤
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Logistic回归分析是广义的线性回归分析模型，主要用于处理二分类问题。其核心思想是将线性回归应用于二分类变量上，旨在找到一个函数，将特征变量转换为概率值。
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测度积分与概率论第1讲 集类与集函数
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（理论）多元统计分析课程讲解（大杂烩）
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1 多重线性回归模型的建立2 多重线性回归模型的应用和注意事项
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>1研究设计概述>2实验研究设计的基本要素和基本原则>3常见的实验研究设计类型>4样本含量的估算>5调查设计的原则与步骤
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