37. 因子分析模型介绍 - 1
2023年9月22日 770观看
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
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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 - 107:41- 3多元统计分析概述 - 307:39
4统计技术及软件应用 - 106:47- 5统计技术及软件应用 - 306:45
6多元数据的数学表达 - 105:11- 7多元数据的数学表达 - 305:10
8多元数据的R语言使用 - 106:28- 9多元数据的R语言使用 - 306:27
10数据直观分析的思想 - 105:14- 11数据直观分析的思想 - 305:11
12多元数据的R语言图书 - 105:29- 13多元数据的R语言图书 - 305:34
14相关与回归分析概述 - 106:01- 15相关与回归分析概述 - 306:07
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105:13
19广义线性模型209:31
20一般线性模型08:48
21线性判别分析 - 107:09- 22线性判别分析 - 307:11
23距离判别分析 - 110:11- 24距离判别分析 - 310:10
25Bayes判别 - 107:44- 26Bayes判别 - 307:47
27聚类分析介绍 - 106:13- 28聚类分析介绍 - 306:10
29系统聚类法 - 107:34- 30系统聚类法 - 307:40
31快速聚类法 - 105:24- 32快速聚类法 - 305:27
33主成分的直观解释 - 107:55- 34主成分的直观解释 - 307:58
35主成分性质及使用 - 108:00- 36主成分性质及使用 - 308:02
37因子分析模型介绍 - 107:03- 38因子分析模型介绍 - 307:07
39因子载荷及旋转 - 108:14- 40因子载荷及旋转 - 308:20
41因子得分及评价 - 107:54- 42因子得分及评价 - 307:59
43对应分析的基本原理 - 105:10- 44对应分析的基本原理 - 305:14
45对应分析的计算步骤 - 108:33- 46对应分析的计算步骤 - 308:37
47典型分析的基本框架 - 108:52- 48典型分析的基本框架 - 308:56
49典型相关的检验与计算 - 107:02- 50典型相关的检验与计算 - 307:07
51MDS的基本理论和方法 - 107:12- 52MDS的基本理论和方法 - 307:15
53MDS的古典解法及计算 - 107:39- 54MDS的古典解法及计算 - 307:43
55综合评价指标体系构建08:49
56指标体系权重的确定 - 109:11- 57指标体系权重的确定 - 309:11
58数据无量纲化方法 - 105:16- 59数据无量纲化方法 - 305:14
60综合评价方法应用 - 109:15- 61综合评价方法应用 - 309:14
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