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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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      [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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      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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      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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      7.3 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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      [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）
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      8.5 非参数检验（下）
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      [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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      [51] 11.2 模型估计和检验（下）
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      11.3 利用回归方程进行预测
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      11.4 回归分析过程示例
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      12.1 多元线性回归模型概述（上）
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      [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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      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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      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）
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      [68] 14.3 KNN 算法
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      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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      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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