R语言统计建模：线性回归/方差分析/聚类培训课程
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培训对象： 统计分析师、数据科学家、生物统计学家、市场研究分析师、学术研究人员。
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培训目标：
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掌握R语言的基本语法和数据操作。
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能够进行线性回归建模和模型诊断。
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熟练进行方差分析和多重比较。
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具备聚类分析和结果解读能力。
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培训内容介绍：
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一、R语言基础： 掌握R的基本数据类型（向量、矩阵、数据框、列表），熟悉RStudio开发环境。
二、数据导入与清洗： 使用readr和readxl导入CSV、Excel数据，使用dplyr进行数据筛选、变换、汇总。
三、数据探索与可视化： 使用ggplot2绘制散点图、直方图、箱线图，初步探索数据分布和关系。
四、线性回归基础： 使用lm()拟合线性回归模型，理解回归系数、R²、F统计量的含义。
五、回归诊断： 分析残差图、Q-Q图、Cook距离，检测异常值、异方差性和多重共线性。
六、多元线性回归： 建立包含多个自变量的回归模型，进行变量选择和逐步回归。
七、方差分析基础： 使用aov()进行单因素方差分析，理解组间变异和组内变异。
八、双因素方差分析： 进行双因素方差分析，分析主效应和交互效应，绘制交互作用图。
九、事后检验（Post-hoc）： 使用Tukey HSD、Dunnett检验进行多重比较，标记显著性分组。
十、聚类分析基础： 使用kmeans进行K均值聚类，确定最佳聚类数（肘部法则、轮廓系数）。
十一、层次聚类： 计算距离矩阵，使用hclust进行层次聚类，绘制树状图（dendrogram）。
十二、实战项目：客户分群分析： 完成从数据探索、聚类分析到结果可视化的完整客户分群流程。
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