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2.2 数据基础统计量
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      [1] 1.1 R安装及运行环境
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      1.1 R安装及运行环境
      [2] 1.2 数据类型及对象
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      1.2 数据类型及对象
      [3] 1.2 数据类型及对象
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      [5] 2.1 数据来源及类型
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      2.1 数据来源及类型
      [6] 2.2 数据基础统计量
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      2.2 数据基础统计量
      [7] 2.2 数据基础统计量
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      2.2 数据基础统计量
      [8] 3.1 基于表格的数据可视化
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      3.1 基于表格的数据可视化
      [9] 3.2 基于图形的数据可视化
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      3.2 基于图形的数据可视化
      [10] 4.1 数据转换（上）
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      4.1 数据转换（上）
      [11] 4.1 数据转换（下）
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      4.1 数据转换（下）
      [12] 4.2 数据合并（上）
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      4.2 数据合并（上）
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      [14] 5.1 随机事件及其概率（上）
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      [16] 5.2 随机变量（上）
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      [17] 5.2 随机变量（下）
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      [18] 5.3 由正态分布诱导的几个重要分...
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      5.3 由正态分布诱导的几个重要分布
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      [22] 7.1 参数估计的原理（上）
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      7.1 参数估计的原理（上）
      [23] 7.1 参数估计的原理（下）
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      7.1 参数估计的原理（下）
      [24] 7.2 总体均值的区间估计
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      7.2 总体均值的区间估计
      [25] 7.2 总体均值的区间估计（上）
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      7.2 总体均值的区间估计（上）
      [26] 7.2 总体均值的区间估计（下）
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      7.2 总体均值的区间估计（下）
      [27] 7.3 总体比例的区间估计 与 7...
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      7.3 总体比例的区间估计 与 7.4 总体方差的区间估计
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      [29] 8.1 假设检验的基本原理（下）
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      8.2 总体均值的检验（上）
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      8.3 总体比例的检验
      [33] 8.4 总体方差的检验
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      8.4 总体方差的检验
      [34] 8.5 非参数检验（上）
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      8.5 非参数检验（上）
      [35] 8.5 非参数检验（下）
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      8.5 非参数检验（下）
      [36] 9.1 一个类别变量的拟合优度检验...
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      9.1 一个类别变量的拟合优度检验（上）
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      [40] 10.1 方差分析的原理
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      10.1 方差分析的原理
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      10.3 双因子方差分析（上）
      [44] 10.3 双因子方差分析（下）
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      [48] 10.5 单因子方差分析的非参数方...
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      10.5 单因子方差分析的非参数方法
      [49] 11.1 变量间关系的度量
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      11.1 变量间关系的度量
      [50] 11.2 模型估计和检验（上）
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      11.2 模型估计和检验（上）
      [51] 11.2 模型估计和检验（下）
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      11.2 模型估计和检验（下）
      [52] 11.3 利用回归方程进行预测
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      11.3 利用回归方程进行预测
      [53] 11.4 回归分析过程示例
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      11.4 回归分析过程示例
      [54] 12.1 多元线性回归模型概述（上...
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      12.1 多元线性回归模型概述（上）
      [55] 12.1 多元线性回归模型概述（下...
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      12.1 多元线性回归模型概述（下）
      [56] 12.2 拟合优度和显著性检验
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      12.2 拟合优度和显著性检验
      [57] 12.3 多重共线性（上）
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      05:32
      12.3 多重共线性（上）
      [58] 12.3 多重共线性（下）
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      12.3 多重共线性（下）
      [59] 12.4 相对重要性和模型比较
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      12.4 相对重要性和模型比较
      [60] 12.5 虚拟变量回归
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      12.5 虚拟变量回归
      [61] 13.1 Logistic回归的基...
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      13.1 Logistic回归的基本原理（上）
      [62] 13.1 Logistic回归的基...
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      13.1 Logistic回归的基本原理（下）
      [63] 13.2 Logistic回归实例...
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      13.2 Logistic回归实例分析
      [64] 14.1 分类的基本概念（上）
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      14.1 分类的基本概念（上）
      [65] 14.1 分类的基本概念（下）
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      14.1 分类的基本概念（下）
      [66] 14.2 决策树算法（上）
      766播放
      06:30
      14.2 决策树算法（上）
      [67] 14.2 决策树算法（下）
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      14.2 决策树算法（下）
      [68] 14.3 KNN 算法
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      06:52
      14.3 KNN 算法
      [69] 14.4 朴素贝叶斯算法
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      14.4 朴素贝叶斯算法
      [70] 14.5 人工神经网络
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      07:25
      14.5 人工神经网络
      [71] 15.1 聚类的基本概念
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      15.1 聚类的基本概念
      [72] 15.2 K-means聚类算法
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      15.2 K-means聚类算法
      [73] 15.3 层次聚类算法与其他
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      15.3 层次聚类算法与其他
      [74] 15.4 Aprior 关联规则
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      15.4 Aprior 关联规则
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