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视频介绍 [复制本页地址介绍给朋友~]
大纲
01
R语言基础
熟悉R语言运行环境，掌握R的基本语法、熟练应用R处理数据
课时
1.1 R安装及运行环境
1.2 数据类型及对象
1.3 数据读取和数据处理
02
数据分析基础
熟悉数据分析的统计学基础
课时
2.1 数据来源及类型
2.2 数据基础统计量
03
数据可视化
熟练掌握基于表格、基于图形的R可视化方法和工具
课时
3.1 基于表格的数据可视化
3.2 基于图形的数据可视化
04
数据处理技术
熟练掌握数据转换、数据合并的基本方法
课时
4.1 数据转换
4.2 数据合并
05
概率与概率分布
熟悉数理统计的基本理论
课时
5.1 随机事件及其概率
5.2 随机变量
5.3 由正态分布诱导的几个重要分布
06
统计量及其抽样分布
熟练掌握常见的统计量计算及抽样分布
课时
6.1 统计学中的基本概率
6.2 抽样分布
07
参数估计
熟练掌握总体均值、总体比例、总体方差的区间估计方法、原理
课时
7.1 参数估计的原理
7.2 总体均值的区间估计(上、下)
7.3 总体比例的区间估计
7.4 总体方差的区间估计
08
假设检验
熟练掌握总体均值、总体比例、总体方差的检验方法、原理
课时
8.1 假设检验的基本原理
8.2 总体均值的检验
8.3 总体比例的检验
8.4 总体方差的检验
8.5 非参数检验
09
列联表分析
熟练掌握分类变量之间关系的分析方法、原理
课时
9.1 一个类别变量的拟合优度检验
9.2 两个类别变量的独立性检验与相关性度量
10
方差分析
熟练掌握分类变量与数值变量之间关系的分析方法、原理
课时
10.1 方差分析的原理
10.2 单因子方差分析
10.3 双因子方差分析
10.4 方差分析的假定及其检验
10.5 单因子方差分析的非参数方法
11
一元线性回归
熟练掌握因变量为数值型变量的分析方法、原理、步骤
课时
11.1 变量间关系的度量
11.2 模型估计和检验
11.3 利用回归方程进行预测
11.4 回归分析过程示例
12
多元线性回归
熟练掌握因变量为数值型变量的分析方法、原理、步骤、结果解释、回归基本问题的处理方法
课时
12.1 多元线性回归模型概述
12.2 拟合优度和显著性检验
12.3 多重共线性
12.4 相对重要性和模型比较
12.5 虚拟变量回归
13
Logistic回归
熟练掌握因变量为分类型变量的分析方法、原理、步骤、结果解释
课时
13.1 Logistic回归的基本原理
13.2 Logistic回归实例分析
14
分类算法
熟练掌握数据挖掘中的分类模型的基本原理、方法、分析步骤
课时
14.1 分类的基本概念
14.2 决策树算法
14.3 KNN 算法
14.4 朴素贝叶斯算法
14.5 人工神经网络
15
聚类算法和关联规则
熟练掌握数据挖掘中的聚类模型和关联规则的基本原理、方法、分析步骤
课时
15.1 聚类的基本概念
15.2 K-means聚类算法
15.3 层次聚类算法与其他
15.4 Aprior 关联规则
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