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第一章：R語言混合效應(yīng)模型的核心概念在處理具有層次結(jié)構(gòu)或重復(fù)測量的數(shù)據(jù)時，傳統(tǒng)線性模型往往無法有效捕捉數(shù)據(jù)中的相關(guān)性?；旌闲?yīng)模型（Mixed-Effects Models）通過同時引入固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)，提供了一種更為靈活的建…

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第一章：R語言多圖組合與圖例整合的挑戰(zhàn)在數(shù)據(jù)可視化實踐中，將多個圖形組合展示并統(tǒng)一管理圖例是常見的需求。R語言提供了多種方式實現(xiàn)多圖布局，如 par(mfrow)、layout() 和 grid.arrange() 等，但在實際應(yīng)用中，圖例的重…

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