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主成分分析Principal Component Analysis (PCA) 通过并行分析(Monte Carlo模拟)、Kaiser标准(特征值阈值)、方差阈值的比例等来选择主成分。 自动生成陡坡图、载荷图、双标图等

泊松回归（当Y计数时；0，1，2，...） 逻辑回归（当Y为二进制时；是/否、通过/失败等）。 （诊断）实验室统计

含 Dunn 后验的 Kruskal-Wallis 或 Friedman 非参数单向方差分析。 Fisher 检验或卡方检验。 计算含置信区间的相对风险和优势比。

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