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211统计
擅长统计各软件的操作、结构方程建模、各种算法等。集幽默与才华于一身。
课程详情
课程概述【课程概述】
缺失数据被我们重视过吗？缺失数据对我们统计结果会有影响吗？缺失数据应该怎样被处理呢？在面对缺失数据时，我们会不会有这样的疑问呢？《R语言处理缺失数据》这门课程，较为详细的介绍了缺失数据对我们分析结果的影响，以及提供了相应的方法帮助我们处理缺失数据。通过课程学习，我们可以学习到R语言基本的语法结构和代码，了解掌握处理缺失数据的思路和方法，较好的解决缺失数据带来的实际问题。与此同时，它可以大大提高您的学习工作效率。
讲师简介
明镜，理学硕士，毕业于我国地质大学（北京），毕业后长期从事土壤调查数据处理等工作，具有R语言5年编程和数据处理经验，擅长数据预处理，描述性统计、假设检验、线性回归等统计学方法。
课程特色
1）内容全面体系完整，详细讲解缺失值各方面内容。
2）理论与实践相结合，配套数据包进行手把手操作。
课程目录
01.课程介绍（1节）
02.数据缺失原因、机制及影响（1节）
03.数据缺失展示方法（4节）
04.缺失数据处理方法简介（5节）
05.均值法（3节）
06.函数拟合插补法原理（3节）
07.多重插补法原理（3节）
08.课程回顾和总结（1节）
- R语言缺失数据原因和处理教程 59
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