【因果推断、重随机化 Rerandomization】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾（Donald Bruce Rubin）
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【区分直接和间接因果效应, 意义大吗】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾 Donald Bruce Rubin（哈佛大学）
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【考研概率统计题串讲(2)】
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【随机过程期末救命课】—张颢（清华大学）
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孟德尔随机化的核心思想
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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
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『头脑特工队2』截止06.30 8点半，上映第10天，电影票房超1亿（不包含服务费）
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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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【因果推断概论 Introduction to Causal Inference】
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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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【模特姐姐教你数据库管理系统导论 Introduction to Database Management Systems】——林郁珊(Yusan Lin)
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【各说各话的p值】
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【时间序列预测】——罗布-海德曼（Rob J Hyndman）
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配对样本T检验及SPSS操作
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【贝叶斯数据分析全打通(1)】——宋心远（香港中文大学统计系教授）
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【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)
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【期望最大化算法(EM)背后的深层框架(1) Majorize-Minimization (MM) framework】——杨宇红
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《兽娘时代：反派母亲契约启程》第1-80章 【全球武力巅峰+美女群像+兽娘新纪元+畅快淋漓文风+高校竞技场+异兽挑战+魅惑反派育成+数据进化之路】
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横向领导力——哈佛大学为普通员工定制的领导力课程
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哈佛大学《R语言编程入门2024|CS50R Introduction to Programming with R》中英字幕
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【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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【低秩矩阵 Low-Rank Matrices】——吉尔伯特-斯特朗 (Gilbert Strang)
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【NHANES系列】第四讲 NHANES数据的整理及实操（下）
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【高维贝叶斯推断和计算(NeurIPS 2018教程)】——戴维·丹森 David Dunson（杜克大学）
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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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【自监督学习 Self-supervised learning】——马腾宇（斯坦福大学计算机科学与统计学的助理教授）
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【AdaPT： 利用辅助信息进行多重检验的动态方法】——雷理骅（斯坦福大学）
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2024年南京大学许琪《倾向值匹配方法》系列课程（理论详解+Stata实操+考试） 第一讲：课程介绍与反事实因果分析框架
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【统计显著性的发明史】
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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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【上海地铁】盘点各线路车辆段
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最新全国城市吸引力指数排名TOP20
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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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密歇根大学：理解数据：导航统计、科学和AI，Understanding Data: Navigating Statistics, Science, and AI
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【贝叶斯可加回归树（Bayesian additive regression trees, BART）】——爱德华·乔治 Edward I. George
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【参数估计及习题讲解(1)】—何书元（首都师范大学）
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大样本的乌托邦
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【贝叶斯 VS 频率学派: 斯通悖论 (Stone’s Paradox)】——拉里·沃瑟曼 Larry Wasserman
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【数据可视化一次教】
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麻省理工大学【通过基于置换的算法进行因果推断Causal inference through permutation-based algorithms】
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【通过 PAC-Bayes 研究深度学习中的泛化问题】—金塔尔·卡罗琳娜·吉盖特 Gintare Karolina Dziugaite