7.1 单个分类变量的推论
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12.4 分类变量的logistic GAMs
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15.4 构建、完善和评估分类变量模型
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13.3 可视化和解读GLM结果
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13.4 用广义线性模型进行多元回归
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32 分类变量-数值变量分析大纲
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3.7 Wilcoxon秩和检验
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13.3 创造分类变量
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6.3 两参数间差异的推论
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18.2 分类模型拟合和模型评价
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4 变量与变量类型
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4.4 连续变量转分类变量
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25.3 验证性因子分析
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18.4 数据预处理
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8.3 评估模型预测能力
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4.5 指示变量
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13.2 用广义线性模型做逻辑分析
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4.8 分类变量的线性回归II
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2.1 画出多元变量数据
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8.1 什么是统计模型
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5.2 Bootstrap法获得置信区间
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23.2 混合模型结构及参数估计
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【7月】鹿乃子乃子乃子虎视眈眈 01
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21.5 提升树
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14.3 广义线性效应模型
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10.1 平行斜率
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15.3 模型的训练、测试和验证
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25.4 改善模型
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5.4 置信区间
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5.2 美学
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21 置信区间的计算
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15.2 用broom建多种模型
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10.1 在R中的日期和时间数据
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6.2 坐标
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16.3 几个考虑点
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6.1 Bootstrapping法估计参数
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5 柱状图 饼图 频率表
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8.3 单变量分布
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6 直方图 密度图 for 数值型变量
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26.2 基础实验
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5.1 Bootstrap法进行假设检验