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13.1 综合评价指标体系构建
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      [2] 1.2 多元统计分析概述(下)
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      [3] 1.3 统计技术及软件应用(上)
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      [4] 1.3 统计技术及软件应用(下)
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      [5] 2.1 多元数据的数学表达(上)
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      [6] 2.1 多元数据的数学表达(下)
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      [7] 2.2 多元数据的R语言使用(上)
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      [8] 2.2 多元数据的R语言使用(下)
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      [9] 3.1 数据直观分析的思想(上)
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      [10] 3.1 数据直观分析的思想(下)
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      [11] 3.2 多元数据的R语言图书(上)
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      [12] 3.2 多元数据的R语言图书(下)
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      [13] 4.1 相关与回归分析概述(上)
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      [14] 4.1 相关与回归分析概述(下)
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      [15] 4.2 线性回归分析模型
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      [16] 5.1 模型的选择
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      [17] 5.2 广义线性模型1
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      [18] 5.2 广义线性模型2
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      [19] 5.3一般线性模型
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      08:48
      [20] 6.1 线性判别分析(上)
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      [21] 6.1 线性判别分析(下)
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      [22] 6.2 距离判别分析(上)
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      [23] 6.2 距离判别分析(下)
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      [24] 6.3 Bayes判别(上)
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      [25] 6.3 Bayes判别(下)
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      [26] 7.1 聚类分析介绍(上)
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      [27] 7.1 聚类分析介绍(下)
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      [28] 7.2 系统聚类法(上)
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      [29] 7.2 系统聚类法(下)
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      [30] 7.3 快速聚类法(上)
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      [31] 7.3 快速聚类法(下)
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      [32] 8.1 主成分的直观解释(上)
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      07:56
      [33] 8.1 主成分的直观解释(下)
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      07:58
      [34] 8.2 主成分性质及使用(上)
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      [35] 8.2 主成分性质及使用(下)
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      [36] 9.1 因子分析模型介绍(上)
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      [37] 9.1 因子分析模型介绍(下)
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      [38] 9.2 因子载荷及旋转(上)
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      08:15
      [39] 9.2 因子载荷及旋转(下)
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      [40] 9.3 因子得分及评价(上)
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      [41] 9.3 因子得分及评价(下)
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      [42] 10.1 对应分析的基本原理(上)
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      05:11
      [43] 10.1 对应分析的基本原理(下)
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      [44] 10.2 对应分析的计算步骤(上)
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      [45] 10.2 对应分析的计算步骤(下)
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      [46] 11.1 典型分析的基本框架(上)
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