R语言数据分析与挖掘
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课程列表
【第1集】1.1 R安装及运行环境 译
【第2集】1.2 数据类型及对象 译
【第3集】1.2 数据类型及对象 译
【第4集】1.3 数据读取和数据处理 译
【第5集】2.1 数据来源及类型 译
【第6集】2.2 数据基础统计量 译
【第7集】2.2 数据基础统计量 译
【第8集】3.1 基于表格的数据可视化 译
【第9集】3.2 基于图形的数据可视化 译
【第10集】4.1 数据转换（上） 译
【第11集】4.1 数据转换（下） 译
【第12集】4.2 数据合并（上） 译
【第13集】4.2 数据合并（下） 译
【第14集】5.1 随机事件及其概率（上） 译
【第15集】5.1 随机事件及其概率（下） 译
【第16集】5.2 随机变量（上） 译
【第17集】5.2 随机变量（下） 译
【第18集】5.3 由正态分布诱导的几个重要分布 译
【第19集】6.1 统计学中的基本概率 译
【第20集】6.2 抽样分布（上） 译
【第21集】6.2 抽样分布（下） 译
【第22集】7.1 参数估计的原理（上） 译
【第23集】7.1 参数估计的原理（下） 译
【第24集】7.2 总体均值的区间估计 译
【第25集】7.2 总体均值的区间估计（上） 译
【第26集】7.2 总体均值的区间估计（下） 译
【第27集】7.3 总体比例的区间估计 与 7.4 总体方差的区间估计 译
【第28集】8.1 假设检验的基本原理（上） 译
【第29集】8.1 假设检验的基本原理（下） 译
【第30集】8.2 总体均值的检验（上） 译
【第31集】8.2 总体均值的检验（下） 译
【第32集】8.3 总体比例的检验 译
【第33集】8.4 总体方差的检验 译
【第34集】8.5 非参数检验（上） 译
【第35集】8.5 非参数检验（下） 译
【第36集】9.1 一个类别变量的拟合优度检验（上） 译
【第37集】9.1 一个类别变量的拟合优度检验（下） 译
【第38集】9.2 两个类别变量的独立性检验与相关性度量（上） 译
【第39集】9.2 两个类别变量的独立性检验与相关性度量（下） 译
【第40集】10.1 方差分析的原理 译
【第41集】10.2 单因子方差分析（上） 译
【第42集】10.2 单因子方差分析（下） 译
【第43集】10.3 双因子方差分析（上） 译
【第44集】10.3 双因子方差分析（下） 译
【第45集】10.3 双因子方差分析 译
【第46集】10.4 方差分析的假定及其检验（上） 译
【第47集】10.4 方差分析的假定及其检验（下） 译
【第48集】10.5 单因子方差分析的非参数方法 译
【第49集】11.1 变量间关系的度量 译
【第50集】11.2 模型估计和检验（上） 译
【第51集】11.2 模型估计和检验（下） 译
【第52集】11.3 利用回归方程进行预测 译
【第53集】11.4 回归分析过程示例 译
【第54集】12.1 多元线性回归模型概述（上） 译
【第55集】12.1 多元线性回归模型概述（下） 译
【第56集】12.2 拟合优度和显著性检验 译
【第57集】12.3 多重共线性（上） 译
【第58集】12.3 多重共线性（下） 译
【第59集】12.4 相对重要性和模型比较 译
【第60集】12.5 虚拟变量回归 译
【第61集】13.1 Logistic回归的基本原理（上） 译
【第62集】13.1 Logistic回归的基本原理（下） 译
【第63集】13.2 Logistic回归实例分析 译
【第64集】14.1 分类的基本概念（上） 译
【第65集】14.1 分类的基本概念（下） 译
【第66集】14.2 决策树算法（上） 译
【第67集】14.2 决策树算法（下） 译
【第68集】14.3 KNN 算法 译
【第69集】14.4 朴素贝叶斯算法 译
【第70集】14.5 人工神经网络 译
【第71集】15.1 聚类的基本概念 译
【第72集】15.2 K-means聚类算法 译
【第73集】15.3 层次聚类算法与其他 译
【第74集】15.4 Aprior 关联规则 译
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