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【线性规划 Linear Programming】
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【马尔可夫链蒙特卡罗方法(1) (Markov chain Monte Carlo,MCMC) 】——张颢(清华大学)
【计量经济学:工具变量 (instrumental variables)】
【马尔可夫链蒙特卡罗方法(2) (Markov chain Monte Carlo,MCMC) 】——张颢(清华大学)
【哈佛大学教授教你高级贝叶斯思维】——Joseph K. Blitzstein 约瑟夫·K·布利茨斯坦(哈佛大学应用统计专业教授)
正则化Regularization I (一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP)
【半监督学习(Semi-supervised Learning)】——常虹(中国科学院大学)
【因果推断、重随机化 Rerandomization】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾(Donald Bruce Rubin)
【确定性独立筛选(sure independence screening, SIS)】——范剑青(普林斯顿大学)
【假设检验的几何分析 Geometric analysis of hypothesis testing】——魏玉婷(宾夕法尼亚大学)
【统计里的大海捞针法】—蔡天文 Tony Cai(宾夕法尼亚大学)
【变分贝叶斯及其他-大规模的贝叶斯推断(ICML 2018)】
【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe
【我是如何对科学家失去信任的】
想了解顶级统计学家都在做什么,各大统计方向的板块关系吗? 这个视频为你揭晓.【统计学三角The statistics triangle】——CMU教授金家顺
【贪婪算法与压缩感知理论】—张颢(清华大学)
【统计的真相 你认可吗】——Larry Wasserman 拉里·A·沃瑟曼(卡内基梅隆大学)
【计量经济学入门】
【约束最小二乘(1)】——斯蒂芬·P·博伊德 Stephen P. Boyd(斯坦福大学)
【随机过程期末救命课】—张颢(清华大学)
【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)
【实分析:积分理论一览】—韩邦先
【序贯采样、粒子滤波与隐马尔可夫模型】——张颢(清华大学)
【普林斯顿大学本科生最佳论文答辩】
【数学教授修投影屏幕(Math Professor Fixes Projector Screen)】
【实分析:测度论一览】—韩邦先
【抛硬币到底有多随机】——佩尔西·戴康尼斯 Persi Diaconis(斯坦福大学统计学教授、职业魔术师、证明了完美的洗牌至少要洗七次)
新加坡国立大学【贝叶斯近似计算(1) Approximate Bayesian Computation i.e. ABC】——大卫·诺特
加拿大数据科学研究主席【函数型数据分析入门Introduction for Functional Data Analysis】—Jiguo Cao
【当统计遇上计算: 一些有意思的问题和挑战】——蔡天文 T. Tony Cai(宾夕法尼亚大学)
【错误发现率平滑(FDR smoothing)方法】——詹姆斯·斯科特 James Scott
【统计决策理论:容许性、Stein效应、最小最大准则】
【无限宽度神经网络】
麻省理工【针对因果效应和处理效应的双重机器学习Double Machine Learning for Causal and Treatment Effects】
建立对数据科学深刻的统计思考Building Deep Statistical Thinking for Data Science—哈佛大学教授孟晓犁
240集全【六年级计算】PDF资料 北大硕士教你练计算
【因果推理的必要概念: 非凡的历史】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾 Donald Bruce Rubin (哈佛大学)
统计最高奖得主【贝叶斯因果推理出了什么问题?Problems With Bayesian Causal Inference】—Larry Wasserman
【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)
【一次性把握多元微积分的精髓】
【高维统计推断】