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7. 数据基础统计量
2023年2月6日 865观看
R语言数据分析与挖掘
大学课程 / 经济管理 / 管理学
共74集
9万人观看
1
R安装及运行环境
05:31
2
数据类型及对象
07:11
3
数据类型及对象
08:35
4
数据读取和数据处理
07:28
5
数据来源及类型
07:10
6
数据基础统计量
04:55
7
数据基础统计量
06:55
8
基于表格的数据可视化
05:52
9
基于图形的数据可视化
09:39
10
数据转换 - 1
09:15
11
数据转换 - 3
09:19
12
数据合并 - 1
05:23
13
数据合并 - 3
05:22
14
随机事件及其概率 - 1
05:50
15
随机事件及其概率 - 3
05:55
16
随机变量 - 1
07:36
17
随机变量 - 3
07:32
18
由正态分布诱导的几个重要分布
06:22
19
统计学中的基本概率
05:08
20
抽样分布 - 1
06:46
21
抽样分布 - 3
06:42
22
参数估计的原理 - 1
05:08
23
参数估计的原理 - 3
05:09
24
总体均值的区间估计
07:39
25
总体均值的区间估计 - 1
06:02
26
总体均值的区间估计 - 3
06:03
27
总体比例的区间估计 与 7.4 总体方差的区间估计
09:21
28
假设检验的基本原理 - 1
06:04
29
假设检验的基本原理 - 3
06:00
30
总体均值的检验 - 1
07:07
31
总体均值的检验 - 3
07:10
32
总体比例的检验
05:24
33
总体方差的检验
04:47
34
非参数检验 - 1
07:12
35
非参数检验 - 3
07:13
36
一个类别变量的拟合优度检验 - 1
05:38
37
一个类别变量的拟合优度检验 - 3
05:42
38
两个类别变量的独立性检验与相关性度量 - 1
06:27
39
两个类别变量的独立性检验与相关性度量 - 3
06:24
40
方差分析的原理
07:46
41
单因子方差分析 - 1
08:07
42
单因子方差分析 - 3
08:12
43
双因子方差分析 - 1
06:32
44
双因子方差分析 - 3
06:35
45
双因子方差分析
09:20
46
方差分析的假定及其检验 - 1
05:41
47
方差分析的假定及其检验 - 3
05:39
48
单因子方差分析的非参数方法
08:05
49
变量间关系的度量
06:32
50
模型估计和检验 - 1
06:55
51
模型估计和检验 - 3
06:58
52
利用回归方程进行预测
04:02
53
回归分析过程示例
09:10
54
多元线性回归模型概述 - 1
06:23
55
多元线性回归模型概述 - 3
06:27
56
拟合优度和显著性检验
06:52
57
多重共线性 - 1
05:32
58
多重共线性 - 3
05:33
59
相对重要性和模型比较
07:47
60
虚拟变量回归
05:54
61
Logistic回归的基本原理 - 1
06:25
62
Logistic回归的基本原理 - 3
06:25
63
Logistic回归实例分析
06:34
64
分类的基本概念 - 1
05:20
65
分类的基本概念 - 3
05:17
66
决策树算法 - 1
06:30
67
决策树算法 - 3
06:37
68
KNN 算法
06:52
69
朴素贝叶斯算法
07:26
70
人工神经网络
07:25
71
聚类的基本概念
09:53
72
K-means聚类算法
06:19
73
层次聚类算法与其他
07:25
74
Aprior 关联规则
07:22
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