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正版新书]R统计高级编程和数据模型(分析机器学习和可视化)/大数
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第1章 单变量数据可视化
1.1 分布
1.1.1 可视化观测数据的分布
1.1.2 堆积点阵图与直方图
1.1.3 经验密度图
1.1.4 比较观测分布与期望分布
1.1.5 Q-Q图
1.1.6 比较经验密度图与期望分布的密度图
1.1.7 其他分布的拟合
1.2 异常值
1.3 小结
第2章 多变量数据可视化
2.1 分布
2.2 奇异值
2.3 变量之间的关系
2.4 小结
第3章 GLM Ⅰ
3.1 概念背景
3.2 分类预测器和虚拟编码
3.2.1 二级分类预测器
3.2.2 三级或三级以上的分类预测值
3.3 交互作用和调节效应
3.4 公式接口
3.5 方差分析
3.5.1 概念背景
3.5.2 R语言的AN0VA函数
3.6 线性回归
3.6.1 概念背景
3.6.2 R语言中的线性回归
3.6.3 高性能线性回归
3.7 控制混合影响
3.8 案例研究:多线性回归与交互作用
3.9 小结
第4章 GLM Ⅱ
4.1 概念背景
4.1.1 Logistic回归
4.1.2 计数回归
4.2 R程序示例
4.2.1 二项Logistic回归
4.2.2 有序Logistic回归
4.2.3 多分类Logistic回归
4.2.4 泊松回归和负二项回归
4.3 案例研究:多项Logistic回归
4.4 小结
第5章 广义可加模型
5.1 概念背景
5.2 R语言中的GAM模型
5.2.1 高斯因变量
5.2.2 二值因变量
5.2.3 无序因变量
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