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10：statsmodels实现两样本t检验_ev.mp4
11：独立性考察_ev.mp4
12：正态性考察_ev.mp4
13：正态性假设性考察方法_ev.mp4
14：python考察正态分布情况_ev.mp4
15：非正态时的应对策略_ev.mp4
16：方差齐性考察_ev.mp4
17：Python考察方差齐性_ev.mp4
18：单因素方差分析介绍_ev.mp4
19：单因素方差分析原理与步骤_ev.mp4
1：假设检验介绍_ev.mp4
20：python实现单因素方差分析_ev.mp4
21：两两比较需要解决的问题_ev.mp4
22：python实现两两比较_ev.mp4
23：非参数检验介绍_ev.mp4
24：非参数检验的基本原理_ev.mp4
25：独立样本比较的非参数方法_ev.mp4
26：python实现独立样本非参数方法_ev.mp4
27：配对样本非参数方法_ev.mp4
28：python实现配对样本非参数方法_ev.mp4
29：秩变换分析的原理_ev.mp4
2：假设检验原理_ev.mp4
30：python使用秩变换分析_ev.mp4
31：卡方检验_ev.mp4
32：scipy实现卡方检验_ev.mp4
33：statsmodels实现卡方检验_ev.mp4
34：卡方检验两两比较_ev.mp4
35：卡方校验确切概率法_ev.mp4
36：配对卡方检验_ev.mp4
37：二项分布介绍_ev.mp4
38：Python实现二项分布检验_ev.mp4
39：相关分析概率_ev.mp4
3：假设检验步骤_ev.mp4
40：相关分析的计算原理_ev.mp4
41：python实现相关分析_ev.mp4
42：RR与OR的介绍_ev.mp4
43：Python实现RR与OR值_ev.mp4
44：线性回归介绍_ev.mp4
45：线性回归模型概述_ev.mp4
46：线性回归的实用条件_ev.mp4
47：线性回归模型的建模步骤_ev.mp4
48：scipy实现线性回归_ev.mp4
49：statsmodels实现线性回归_ev.mp4
4：I类与II类错误_ev.mp4
50：statsmodels多组自变量线性回归_ev.mp4
51：为什么学习样本量估计_ev.mp4
52：样本量的计算原理_ev.mp4
53：t检验的样本量估计_ev.mp4
54：多组样本量估计_ev.mp4
55：率的比较的样本量估计_ev.mp4
5：假设检验注意事项_ev.mp4
6：单样本t检验_ev.mp4
7：python实现单样本t检验_ev.mp4
8：两样本t检验_ev.mp4
9：scipy实现两样本t检验_ev.mp4
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