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AI助教课程信息目录
第一章 入门指引

第1课 R语言简介

第2课 课程纲要

第二章 R语言基础知识

第1课 赋值代码与命名规则

第2课 数据类型

第3课 向量-矩阵

第4课 数据框-列表

第5课 数据维度-索引-名称

第6课 常量-特殊值

第7课 数学运算

第8课 字符运算和逻辑运算

第9课 条件和循环语句

第10课 自定义函数

第11课 包管理

第12课 帮助-代码风格

第三章 R语言数据处理

第1课 随机数生成

第2课 rep seq函数

第3课 抽样

第4课 外源数据导入

第5课 批量数据导入-数据导出

第6课 筛选样本和变量

第7课 生成新变量-排序

第8课 长宽数据转换

第9课 数据合并

第四章 R语言数据分析

第1课 描述性数据分析

第2课 假设检验

第3课 方差分析

第4课 一般线性回归

第5课 logistic回归

第五章 R语言数据可视化

第1课 变量分布与关系可视化

第2课 图形细节调整

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