【神经科学中的统计思维 Statistical Thinking in Neuroscience】—罗伯特·卡斯Robert E. Kass (卡内基梅隆大学)
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【实分析：测度论一览】—韩邦先
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【统计最坏情况分析理论(Minimax Theory)】——Larry Wasserman 拉里·A·沃瑟曼（卡内基梅隆大学）
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【非参数回归】——瑞恩·J·提布希拉尼 Ryan Tibshirani（卡内基梅隆大学）
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【高维稀疏主成分分析和差分隐私】——Jing Lei（卡内基梅隆大学）
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【Lasso在癌症检测中的应用和一些新的选择性推理工具】——罗伯特·蒂布希拉尼Robert Tibshirani（斯坦福大学）
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【统计显著性的发明史】
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【贝叶斯数据分析全打通(3)】——宋心远（香港中文大学统计系教授）
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【实分析：积分理论一览】—韩邦先
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【假设检验的几何分析 Geometric analysis of hypothesis testing】——魏玉婷（宾夕法尼亚大学）
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【统计的真相 你认可吗】——Larry Wasserman 拉里·A·沃瑟曼（卡内基梅隆大学）
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【错误发现率平滑(FDR smoothing)方法】——詹姆斯·斯科特 James Scott
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【贝叶斯渐进理论】
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【那些年基因组学里的统计错误】—李婧翌 Jingyi Jessica Li（加州大学）
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【贝叶斯金字塔】——戴维·丹森 David Dunson（杜克大学）
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【关于高斯分布的一切：理论和应用】——张颢（清华大学）
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【序贯采样、粒子滤波与隐马尔可夫模型】——张颢（清华大学）
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【数据可视化一次教】
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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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【惩罚估计】——邹晖（明尼苏达大学）
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【给大家展示你的大作，制作你的第一个R包吧 How to Create Your Own Package in RStudio】
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【《我的世界》极低概率事件：一个人能有多幸运】
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【剖面似然（profile likelihood）和积分似然（integrated likelihood）孰优孰劣?】
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多伦多大学【图形套索的扩展GOLAZO (Extension of Graphical Lasso)】—Piotr Zwiernik
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斯坦福大学【生存分析入门(1) Introduction to Survival Data and Censoring】
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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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加拿大统计协会前主席【基于证据的统计推理Statistical Reasoning & Statistical Evidence】—Michael Evans
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“考普斯会长奖”得主【30年来我犯过的统计错误Wrong Again! 30+ Years of Statistical Mistakes】
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【孟晓犁 | 范剑青 对谈统计学】——（哈佛大学 | 普林斯顿大学）
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【马尔可夫链蒙特卡罗方法(2) (Markov chain Monte Carlo，MCMC) 】——张颢（清华大学）
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【贪婪算法与压缩感知理论】—张颢（清华大学）
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【约束最小二乘(2)】——斯蒂芬·P·博伊德 Stephen P. Boyd（斯坦福大学）
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【从任意概率分布中采样】
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【约束最小二乘(1)】——斯蒂芬·P·博伊德 Stephen P. Boyd（斯坦福大学）
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【一致最小方差无偏估计Best Estimators】—亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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【支持向量机和核方法 SVM and Kernel】——张颢（清华大学）
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【因果推断、重随机化 Rerandomization】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾（Donald Bruce Rubin）
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正则化Regularization I （一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP）
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Candes和陶哲轩的大作 【稀疏恢复（Sparse Recovery）】——张颢（清华大学）
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【贝叶斯因子:谁担心,谁不担心以及为什么 Bayes Factors: who’s worried, who’s not, and why】
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【统计推断】充分统计量2 Principle of data Deduction Sufficiency--Joseph C. Watkins