41. 因子得分及评价 - 3
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【暨南大学】多元统计分析及R语言建模
大学课程 / 计算机 / 程序设计开发
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1多元统计分析概述 - 107:42- 2多元统计分析概述 - 307:39
3统计技术及软件应用 - 106:48- 4统计技术及软件应用 - 306:47
5多元数据的数学表达 - 105:10- 6多元数据的数学表达 - 305:10
7多元数据的R语言使用 - 106:29- 8多元数据的R语言使用 - 306:27
9数据直观分析的思想 - 105:15- 10数据直观分析的思想 - 305:12
11多元数据的R语言图书 - 105:30- 12多元数据的R语言图书 - 305:34
13相关与回归分析概述 - 106:02- 14相关与回归分析概述 - 306:03
15线性回归分析模型07:58
16模型的选择05:43
17广义线性模型105:14
18广义线性模型209:31
19一般线性模型08:48
20线性判别分析 - 107:10- 21线性判别分析 - 307:15
22距离判别分析 - 110:11- 23距离判别分析 - 310:10
24Bayes判别 - 107:45- 25Bayes判别 - 307:47
26聚类分析介绍 - 106:13- 27聚类分析介绍 - 306:11
28系统聚类法 - 107:35- 29系统聚类法 - 307:40
30快速聚类法 - 105:24- 31快速聚类法 - 305:27
32主成分的直观解释 - 107:56- 33主成分的直观解释 - 307:58
34主成分性质及使用 - 108:01- 35主成分性质及使用 - 308:02
36因子分析模型介绍 - 107:04- 37因子分析模型介绍 - 307:07
38因子载荷及旋转 - 108:15- 39因子载荷及旋转 - 308:20
40因子得分及评价 - 107:55- 41因子得分及评价 - 307:59
42对应分析的基本原理 - 105:11- 43对应分析的基本原理 - 305:09
44对应分析的计算步骤 - 108:34- 45对应分析的计算步骤 - 308:37
46典型分析的基本框架 - 108:53- 47典型分析的基本框架 - 308:56
48典型相关的检验与计算 - 107:03- 49典型相关的检验与计算 - 307:06
50MDS的基本理论和方法 - 107:12- 51MDS的基本理论和方法 - 307:15
52MDS的古典解法及计算 - 107:40- 53MDS的古典解法及计算 - 307:43
54综合评价指标体系构建08:49
55指标体系权重的确定 - 109:12- 56指标体系权重的确定 - 309:11
57数据无量纲化方法 - 105:17- 58数据无量纲化方法 - 305:14
59综合评价方法应用 - 109:16- 60综合评价方法应用 - 309:14
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