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( p. L+ B) q2 @: {! Q' V: }/ N, s0 w( B从零开始学R语言带你玩转医学统计学 v6 ?( l5 U) g& U' k8 q* ]8 h
├──00 课件及代码 从零开始学 R 语言,带你玩转医学统计学
/ B" j: \ L1 U2 ~' x# M2 j| ├──ch01 " t' I. R, Z7 P) }7 b
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, v, _8 g' k8 u; m1 J| | ├──Chance, Circulation, 2015, 132(1) .pdf 844.06kb
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0 N% ?3 Q B8 Z1 `. e% |+ r6 n| | ├──lweight .sav 5.86kb# a/ J; D0 k0 j0 R! n
| | ├──Nomogram, JAMAs, 2016, 154(4) .pdf 331.75kb
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, o! J" Z7 a) e2 i# N* L. u| | ├──第八章 生存分析与Cox回归 .pdf 2.40M
. M* j7 n r; M+ ?% {| | └──重要 .txt 0.06kb
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2 p. F7 {0 c' K6 H. ]6 a: e| | ├──.Rhistory
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# w8 i( p! k9 _& b# W) z( c| ├──ch10 ) T2 c; ?2 N4 f+ @6 b
| | ├──.Rhistory ) B" n* i. B- y. ]1 ?4 K6 b
| | ├──10 聚类分析 .R 4.36kb8 m/ b' l) C! X! o1 w
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| | ├──第十章 聚类分析 .pdf 688.48kb4 s" z* E1 N) Y% k+ l j. ^
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| └──ch11 / [- S4 G6 c' m! I. S% |0 r, |
| | ├──.Rhistory
! l8 U: |: e6 T| | ├──11 诊断试验ROC分析 .R 1.22kb# A$ g9 n$ ]& x% s# H2 i
| | ├──example21_2 .csv 0.34kb, R6 T0 j& Z% u, j% I
| | ├──example21_3 .csv 10.74kb; D6 P) ~- {3 `/ L! d: A5 `
| | └──第十一章 诊断试验ROC分析 .pdf 983.13kb
. _. Q( i* z( m6 l' i3 p├──第01章 R 语言基础知识
# S$ t$ z! p1 y) D; L) X| ├──1.1 R 语言在医学科研与论文写作中的应用前景 .mp4 74.82M+ O- [, a: H3 N4 _; C
| ├──1.2 r软件简介和安装 .mp4 830.30M1 v5 f& F i8 C" u/ l6 C
| ├──1.3 R 语言中数据集的创建1 .mp4 310.98M/ F) R0 H$ N. _. n+ I* Z( g
| ├──1.3 R 语言中数据集的创建2 .mp4 23.15M' o% ]: w6 E* }7 W; e) m
| └──1.4 基本数据管理方法 .mp4 251.85M
4 k' Y& d$ S) x& V# y" d; K; J├──第02章 R 语言绘图基础教程
+ d3 C; {& m: z& L G| ├──2.1 R 语言绘图基本知识1 .mp4 115.77M
! O. i5 U) ]0 `3 i3 || ├──2.1 R 语言绘图基本知识2 .mp4 207.28M
3 ?. K& [4 I7 J& R# E| └──2.2 R 语言的常见图形绘制 .mp4 279.16M
% a Q- t+ h M4 {9 ?# b3 K' B: E├──第03章 统计描述与基础统计分析方法
, {4 i+ I7 K+ O2 G1 h| ├──3.1 描述性统计分析 上 .mp4 344.53M7 i: K/ Y3 ?5 F a( x
| ├──3.2 描述性统计分析 下 .mp4 106.48M
* B9 g# c: ~8 s* F( x: v* }, l; n| ├──3.3 线性相关与秩相关 .mp4 122.04M$ G& L1 Z B6 o& d
| ├──3.4 组间差异的t检验 .mp4 76.49M. A6 f1 j* T6 t
| └──3.5 组间差异的秩和检验 .mp4 61.42M- v7 d" P* ]+ y" M0 ]
├──第04章 方差分析与Kruskal-Wallis检验
: U) J9 G) N, _| ├──4.1 单因素方差分析(上) - 原版 .mp4 115.15M
% K1 O0 D9 `5 E0 {7 E: V| ├──4.2 单因素方差分析(下) - 原版 .mp4 328.49M
4 R4 O7 ]# k: R2 o5 l3 j5 x9 I| ├──4.3 双因素方差分析 - 原版 .mp4 333.65M, S2 i1 C" j1 a% D. C' G: ^+ k
| ├──4.4 多元方差分析(上) - 原版 .mp4 272.29M
, r% A/ W5 |) }, Y! H/ s0 E| ├──4.5 多元方差分析(下) - 原版 .mp4 110.96M7 M5 b, K) k$ N
| └──4.6 Kruskal-Wallis检验与Friedman检验 - 原版 .mp4 110.60M
. M3 y1 Z; H0 `! N. f% M├──第05章 四格表与列联表数据的处理 8 a* x7 ?3 }/ z1 \! N$ j
| ├──5.1 四格表的卡方检验 .mp4 288.01M$ F* |- c) }$ e0 q+ k% c8 c" h
| ├──5.2 列联表资料的处理 .mp4 372.84M
1 r' o" {$ K+ \& d; Y$ ^| └──5.3 秩和检验在处理列联表资料中的应用 .mp4 175.46M
1 R3 P) k9 y6 M8 ?- ^├──第06章 线性回归模型 / ?$ a) J8 V8 ?- j! o5 u I
| ├──6.1 简单线性回归(上) .mp4 89.89M
) X2 l! G$ {7 W| ├──6.2 简单线性回归(下) .mp4 112.88M
3 e, w# r8 t3 h| ├──6.3 残差与回归值&预测域与置信带 .mp4 126.60M
( O! o- q- n" ^! D) h4 {| ├──6.4多元线性回归模型 .mp4 174.90M! A6 ]0 l; F3 o; a6 z
| └──6.5 线性回归模型在方差分析中的应用 .mp4 285.13M& Y1 Q5 M* f2 \3 X
├──第07章 广义线性模型 ! b4 z8 {1 h+ ~% M
| ├──7.1 广义线性模型和glm() 函数 .mp4 49.46M- n; B" b; X: A; Y- k! S
| ├──7.2 Logistic回归模型(上) .mp4 175.25M/ H0 @- M( p' ?: n
| ├──7.3 Logistic回归模型(下) .mp4 246.53M0 N4 i4 } }0 { f
| ├──7.4 Nomogram列线图&亚组分析森林图绘制(上) .mp4 435.99M
, y+ ^* N2 y3 f| ├──7.5 Nomogram列线图&亚组分析森林图绘制(下) .mp4 304.50M
' }7 A9 A+ M# }5 c| └──7.6 泊松回归模型 .mp4 162.60M$ | t0 {3 J3 q J+ D
├──第08章 生存分析
9 U1 ]. z$ b. x( y| ├──8.1 生存资料的描述 .mp4 238.31M
# F( W+ }; ^* s0 o8 x, {| ├──8.2 组间生存曲线比较&生存曲线绘制 .mp4 347.95M3 h' ^. x3 q5 y9 S9 m3 @2 |
| ├──8.3 Cox比例风险模型&列线图绘制(上) .mp4 359.79M
4 o9 I; @: m' |! [| ├──8.4 Cox比例风险模型&列线图绘制(下) .mp4 365.20M7 D( E" t6 B8 _7 Y
| └──8.5 竞争风险模型 .mp4 166.68M
! d2 C4 u* i- {6 l├──第09章 主成分与因子分析 + P& y5 C" S) \9 @+ b
| ├──9.1 主成分分析 .mp4 206.02M7 [0 D* |1 Z# A$ ^2 T2 Z6 W
| ├──9.2 探索性因子分析 .mp4 222.32M; E6 j3 F: _+ E2 z
| └──重要文件,必看!!! .jpg 287.66kb1 O/ G2 `; \3 U/ J, n
├──第10章 聚类分析
+ M' `" L5 D8 j( O; L. @| └──10.1 聚类分析 .mp4 386.26M
- K3 k+ P( s' J+ e: {' q└──第11章 诊断试验 ROC 分析 6 `" Z ?6 |8 R+ M2 _6 w
| └──11.1 诊断试验ROC分析 .mp4 89.81M
/ ^ E& [5 b0 u! b& F. q J" A9 B0 p+ X5 [- v$ `- z
" L, h- b# n: M6 [3 I1 x1 [* f7 ^1 w1 z2 I7 Y1 _! T) C- U
0 f8 x: y Q3 k$ Y5 E% T1 y
~$ Q: }8 b! V, D3 L/ Z- |资源下载地址和密码(百度云盘): [/hide] 百度网盘信息回帖可见
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