22. 线性判别分析 - 3

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暨南大学-多元统计分析及R语言建模（mooc）

大学课程 / 计算机 / 程序设计开发

暨南大学-多元统计分析及R语言建模（mooc）

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1多元统计分析及R语言建模_暨南大学_中国大学MOOC(慕课)
02:50
2多元统计分析概述 - 1
07:41
3多元统计分析概述 - 3
07:39
4统计技术及软件应用 - 1
06:47
5统计技术及软件应用 - 3
06:45
6多元数据的数学表达 - 1
05:11
7多元数据的数学表达 - 3
05:10
8多元数据的R语言使用 - 1
06:28
9多元数据的R语言使用 - 3
06:27
10数据直观分析的思想 - 1
05:14
11数据直观分析的思想 - 3
05:11
12多元数据的R语言图书 - 1
05:29
13多元数据的R语言图书 - 3
05:34
14相关与回归分析概述 - 1
06:01
15相关与回归分析概述 - 3
06:07
16线性回归分析模型
07:57
17模型的选择
05:42
18广义线性模型1
05:13
19广义线性模型2
09:31
20一般线性模型
08:48
21线性判别分析 - 1
07:09
22线性判别分析 - 3
07:11
23距离判别分析 - 1
10:11
24距离判别分析 - 3
10:10
25Bayes判别 - 1
07:44
26Bayes判别 - 3
07:47
27聚类分析介绍 - 1
06:13
28聚类分析介绍 - 3
06:10
29系统聚类法 - 1
07:34
30系统聚类法 - 3
07:40
31快速聚类法 - 1
05:24
32快速聚类法 - 3
05:27
33主成分的直观解释 - 1
07:55
34主成分的直观解释 - 3
07:58
35主成分性质及使用 - 1
08:00
36主成分性质及使用 - 3
08:02
37因子分析模型介绍 - 1
07:03
38因子分析模型介绍 - 3
07:07
39因子载荷及旋转 - 1
08:14
40因子载荷及旋转 - 3
08:20
41因子得分及评价 - 1
07:54
42因子得分及评价 - 3
07:59
43对应分析的基本原理 - 1
05:10
44对应分析的基本原理 - 3
05:14
45对应分析的计算步骤 - 1
08:33
46对应分析的计算步骤 - 3
08:37
47典型分析的基本框架 - 1
08:52
48典型分析的基本框架 - 3
08:56
49典型相关的检验与计算 - 1
07:02
50典型相关的检验与计算 - 3
07:07
51MDS的基本理论和方法 - 1
07:12
52MDS的基本理论和方法 - 3
07:15
53MDS的古典解法及计算 - 1
07:39
54MDS的古典解法及计算 - 3
07:43
55综合评价指标体系构建
08:49
56指标体系权重的确定 - 1
09:11
57指标体系权重的确定 - 3
09:11
58数据无量纲化方法 - 1
05:16
59数据无量纲化方法 - 3
05:14
60综合评价方法应用 - 1
09:15
61综合评价方法应用 - 3
09:14

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