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10.1 方差分析的原理
1295 播放
黑哥讲现代史
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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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[4] 1.3 数据读取和数据处理
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[5] 2.1 数据来源及类型
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[6] 2.2 数据基础统计量
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[7] 2.2 数据基础统计量
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[8] 3.1 基于表格的数据可视化
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[9] 3.2 基于图形的数据可视化
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[10] 4.1 数据转换(上)
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[11] 4.1 数据转换(下)
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[12] 4.2 数据合并(上)
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[13] 4.2 数据合并(下)
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[14] 5.1 随机事件及其概率(上)
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[15] 5.1 随机事件及其概率(下)
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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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[22] 7.1 参数估计的原理(上)
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[24] 7.2 总体均值的区间估计
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[25] 7.2 总体均值的区间估计(上)
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[26] 7.2 总体均值的区间估计(下)
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[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
[28] 8.1 假设检验的基本原理(上)
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[29] 8.1 假设检验的基本原理(下)
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[30] 8.2 总体均值的检验(上)
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[32] 8.3 总体比例的检验
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[33] 8.4 总体方差的检验
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[34] 8.5 非参数检验(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
[41] 10.2 单因子方差分析(上)
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[42] 10.2 单因子方差分析(下)
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[43] 10.3 双因子方差分析(上)
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[45] 10.3 双因子方差分析
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[46] 10.4 方差分析的假定及其检验(...
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[48] 10.5 单因子方差分析的非参数方...
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[49] 11.1 变量间关系的度量
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[52] 11.3 利用回归方程进行预测
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[61] 13.1 Logistic回归的基...
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[63] 13.2 Logistic回归实例...
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[64] 14.1 分类的基本概念(上)
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[65] 14.1 分类的基本概念(下)
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[66] 14.2 决策树算法(上)
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[67] 14.2 决策树算法(下)
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[69] 14.4 朴素贝叶斯算法
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[70] 14.5 人工神经网络
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[71] 15.1 聚类的基本概念
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[74] 15.4 Aprior 关联规则
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