4.7 分类变量的线性回归I
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4.8 分类变量的线性回归II
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5.2 Bootstrap法获得置信区间
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4.9 相互作用项解读（连续变量&分类变量）
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1.9 变量分类与汇总
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4.4 连续变量转分类变量
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12.4 分类变量的logistic GAMs
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4.3 多元线性回归
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13.1 分类数据简介
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R语言科研作图实例 18 相关性散点图
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6.1 Bootstrapping法估计参数
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1.1 二项分布
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R语言入门极简版【自用】
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15.4 构建、完善和评估分类变量模型
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2.3 多因子分层柱状图
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53 多元线性回归中的交互作用
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3.7 Wilcoxon秩和检验
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2.2 多元变量正态分布
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14.2 线性混合效应模型
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2.3 导入Excel数据
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13.4 用广义线性模型进行多元回归
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4.1 简单线性回归
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13.3 创造分类变量
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4.12 多项式回归
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3.4 扑克中的概率
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多变量间两两相关性的可视化
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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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4.2 检查线性回归假设
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1.7 从R导出数据
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32 分类变量-数值变量分析大纲
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11.5 简单线性回归的统计推断
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1.10 方括号取数据集亚组
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1.14 安装软件包
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1.3 开始R编程
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3.2 泊松分布
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2.1 画出多元变量数据
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1.5 从excel导入数据（read.csv）
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1.6 从excel导入数据（readxl)
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8.1 用data.table合并多个表格
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8.5 协变量及效应大小
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6.1 统计信息