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首页 - 课程列表 - 课程详情
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应用回归分析
课程类型：
选修课
发布时间：
2024-03-11 14:16:34
主讲教师：
课程来源：
湖南工商大学
建议学分：
0.00分
课程编码：
mk002244
课程介绍
课程目录
教师团队
{1}--回归分析概述+R软件
[1.2.1.1]--1.1.1R的下载【精简版】
（1分钟）
[1.2.1.2]--1.1.2 R的安装
（4分钟）
[1.2.1.3]--1.3.1 Rstudio
（3分钟）
[1.2.1.4]--1.3.4 RStudio 编辑窗口（1）
（3分钟）
[1.2.1.5]--1.3.4 RStudio编辑窗口（2）
（11分钟）
[1.2.2.1]--1.2.3 R语言的工作空间
（6分钟）
[1.2.2.2]--1.3使用R包
（11分钟）
[1.2.2.3]--1.4了解R包的内置数据集
（7分钟）
[1.2.3.1.1]--2.2.1.1向量创建-1（直接+c函数）
（6分钟）
[1.2.3.1.2]--2.2.1.1向量创建-2（seq创建向量）
（11分钟）
[1.2.3.1.3]--2.2.1.1向量创建-3（rep函数创建向量）
（9分钟）
[1.2.3.1.4]--2.2.1.2向量索引
（27分钟）
[1.2.3.1.5]--2.2.1.4向量排序
（6分钟）
[1.2.3.1.6]--2.2.1.5 向量运算
（3分钟）
[1.2.3.1]--2.1.1基本数据类型
（6分钟）
[1.2.3.2]--2.1.2.2转换对象类型
（7分钟）
[1.2.3.2]--2.2.2.1矩阵的创建
（12分钟）
[1.2.3.3]--2.2.3.1数组创建
（7分钟）
[1.2.3.4.1]--2.2.4.1创建数据框
（7分钟）
[1.2.3.4.2]--2.2.4.2数据框索引
（7分钟）
[1.2.3.4.3]--2.2.4.3数据框编辑
（10分钟）
[1.2.3.5]--2.2.5 因子
（9分钟）
[1.2.3.6.1]--2.2.6 列表-1列表创建+索引
（10分钟）
[1.2.3.6.2]--2.2.6 列表-2 列表编辑
（8分钟）
[1.2.3.7]--2.2.7数据结构的判别与转换
（7分钟）
{2}--一元线性回归
[2.1]--一元线性回归-Indian institute of techn
（55分钟）
[2.3]--2.3最小二乘估计的性质
（6分钟）
[2.4]--2.4回归方程的显著性检验1
（12分钟）
[2.5]--2.5残差分析
（6分钟）
[2.6]--2.6 回归系数的区间估计
（2分钟）
{3}--多元线性回归
[3.1.1]--3 .1.2多元线性回归模型的基本假设
（4分钟）
[3.1.2]--3.1.3多元线性回归系数的解释
（6分钟）
[3.1]--3 .1.1多元线性回归
（6分钟）
[3.2]--3.2 回归系数的估计
（10分钟）
[3.3]--3.3 有关估计量的性质
（7分钟）
[3.4]--3.4 回归方程的显著性检验
（10分钟）
{4}--违背基本假设的几种情况
[4.2]--应用回归分析-一元加权最小二乘（只有声音）
（45分钟）
[4.3]--多元加权最小二乘估计—应用回归分析0517
（21分钟）
[4.4.1]--应用回归分析-自相关及其诊断
（75分钟）
[4.4.2.1]--应用回归分析-迭代法
（19分钟）
[4.4.2.2]--应用回归分析-迭代法
（19分钟）
[4.4]--应用回归分析-自相关及其诊断
（75分钟）
[4.5]--BOX-COX 变换
（6分钟）
[4.6]--异常值和强影响点
（13分钟）
{5}--自变量选择与逐步回归
[5.1]--自变量选择对估计和预测的影响
（10分钟）
[5.2]--所有子集回归及自变量选择的几个准则
（9分钟）
[5.3]--逐步回归
（9分钟）
{6}--多重共线性的情形及其处理
[6.1]--多重共线性产生的原因及对回归建模的影响
（12分钟）
[6.2]--多重共线性产生的原因及对回归建模的影响
（12分钟）
[6.3]--多重共线性的诊断和处理
（13分钟）
[6.4]--多重共线性的诊断和处理
（13分钟）
{7}--岭回归
[7.2]--岭回归
（13分钟）
[7.3]--岭回归
（13分钟）
[7.4]--岭回归
（13分钟）
[7.8]--7 岭回归
（44分钟）
京公网安备 11011502004263