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视频目录共151讲
第1章 通用方法
- 1.1 频数
- 1.2 分类汇总
- 1.3 描述
- 1.4 交叉(卡方)
- 1.5 相关
- 1.6 线性回归
- 1.7 方差
- 1.8 方差齐检验
- 1.9 t 检验
- 1.10 单样本t 检验
- 1.11 配对t 检验
- 1.12 正态性检验
- 1.13 非参数检验
第2章 问卷研究
- 2.1 信度
- 2.2 效度
- 2.3 多选题
- 2.4 单选-多选
- 2.5 多选-单选
- 2.6 多选-多选
- 2.7 项目分析
- 2.8 问卷权重
- 2.9 多重响应
- 2.10 验证性因子分析
- 2.11 对应分析
- 2.12 路径分析
- 2.13 结构方程模型SEM
- 2.14 调节作用
- 2.15 中介作用
- 2.16 调节中介作用
- 2.17 KANO模型
- 2.18 NPS净推荐值分析
- 2.19 价格敏感度PSM分析
- 2.20 组内评分者信度rwg
第3章 可视化
- 3.1 散点图
- 3.2 直方图
- 3.3 箱线图
- 3.4 词云
- 3.5 误差线图
- 3.6 P-P/Q-Q图
- 3.7 ROC曲线
- 3.8 象限图
- 3.9 帕累托图
- 3.10 簇状图
- 3.11 组合图
- 3.12 气泡图
- 3.13 核密度图
- 3.14 小提琴图
第4章 数据处理
第5章 进阶方法
- 5.1 聚类
- 5.2 因子
- 5.3 主成分
- 5.4 分层回归
- 5.5 逐步回归
- 5.6 二元Logit
- 5.7 多分类Logit
- 5.8 有序Logit
- 5.9 事后多重比较
- 5.10 偏相关
- 5.11 典型相关
- 5.12 双因素方差
- 5.13 三因素方差
- 5.14 多因素方差
- 5.15 协方差
- 5.16 判别分析
- 5.17 岭回归
- 5.18 分层聚类
- 5.19 曲线回归
- 5.20 PLS回归
- 5.21 Lasso回归
- 5.22 RFM模型
- 5.23 非线性回归
第6章 实验/医学研究
- 6.1 卡方检验
- 6.2 Kappa
- 6.3 配对卡方
- 6.4 二元Probit
- 6.5 Poisson回归
- 6.6 Cox回归
- 6.7 ICC组内相关系数
- 6.8 单样本Wilcoxon
- 6.9 配对样本Wilcoxon
- 6.10 多样本Friedman
- 6.11 游程检验
- 6.12 Kendall协调系数
- 6.13 Cochran's Q 检验
- 6.14 概要t 检验
- 6.15 均值z 检验
- 6.16 比率 z 检验
- 6.17 Ridit分析
- 6.18 正交实验
- 6.19 极差分析
- 6.20 卡方拟合优度
- 6.21 Poisson检验
- 6.22 重复测量方差分析
- 6.23 OR值和RR值
- 6.24 Kaplan Meier
- 6.25 广义估计方程GEE
- 6.26 条件LOGIT回归
- 6.27 负二项回归
- 6.28 剂量反应
- 6.29 Bland-Altman
- 6.30 HLM模型
- 6.31 分层卡方
- 6.32 Deming回归
第7章 综合评价
- 7.1 AHP层次分析
- 7.2 熵值法
- 7.3 模糊综合评价
- 7.4 灰色关联
- 7.5 TOPSIS
- 7.6 秩和比RSR
- 7.7 CRITIC权重
- 7.8 独立性权重
- 7.9 信息量权重
- 7.10 耦合协调度模型
- 7.11 熵权TOPSIS分析
- 7.12 灰色预测模型
- 7.13 指数平滑
- 7.14 数据包络分析DEA
- 7.15 dematel分析
- 7.16 VIKOR分析
- 7.17 解释结构模型ISM
- 7.18 综合指数
- 7.19 障碍度
- 7.20 马尔可夫预测
第8章 计量经济研究
- 8.1 Robust回归
- 8.2 OLS回归
- 8.3 两阶段最小二乘回归
- 8.4 分位数回归
- 8.5 ADF检验
- 8.6 ARIMA预测
- 8.7 偏(自)相关图
- 8.8 面板模型
- 8.9 倾向得分匹配PSM分析
- 8.10 分组回归
- 8.11 GMM估计
- 8.12 双重差分DID
- 8.13 Tobit模型
- 8.14 Heckman两阶段模型
- 8.15 RDD断点回归
- 8.16 时序图
- 8.17 VAR模型
- 8.18 格兰杰检验
- 8.19 协整检验
- 8.20 误差修正ECM模型
第9章 机器学习
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