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京东 11.11 红包
生存率的估计:寿命表法
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【课程概述】 生存分析是一个现在比较流行的统计学方法,广泛应用于医学分析、产品分析等多个领域。本课程从生存分析基础概念出发,结合具体案例,进行操作演示,希望大家通过该门课程能对生存分析有一个较好的掌握。 【讲师简介】 Seven老师,国内某211大学硕士学历,擅长领域为医学统计学,擅长软件为SPSS,R语言,Python。 【课程特色】 1)无繁琐数学公式,重在实际应用讲解。 2)课程手把手操作,并提供源数据和课件。 (如需要讲义PPT,加入SCI论文、课题等交流群,请加客服微信: Stat211)
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第一部分 Epidata软件简介
第二部分 QES文件的建立
生存率的估计:K-M法
生存分析基本概念(中)
第六部分 数据库的管理(二)---数据库的修改
【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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第二讲 python初见
第十节-数据控制语言DCL
SPSS 数据分析提高篇与论文写作-两相关样本非参数检验
S01-1 重要代码介绍
S02 探索性数据分析
R语言数据分析入门-数据分析及建模-关联规则Apriori实例
Spss问卷调查:从设计到数据分析-卡方分析中的两两比较
找不到工作,暂时就去做这4件事吧!
第五讲 基本数据类型
第七节-数据查询语言DQL
Spss数据分析-比较均值-T检验-独立样本T检验
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第一节-大数据与Hadoop
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第六节-HDFS介绍—分布式文件系统
第四节-Hadoop主要的通信方式
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SPSS‖生存分析基础入门与实战- 生存率的估计:K-M法
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spss数据分析-比较均值-t检验-均值过程分析
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第二节-初识数据库
SPSS‖萌新论文实战手册(进阶)-问卷数据类论文写作实例(一)(如需要讲义PPT,加入SCI论文、课题等交流群,请加客服微信: Stat211)
第四节-数据类型
把本能变本事,将人格打磨成核心竞争力!