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【参数估计及习题讲解(2)】—何书元(首都师范大学)
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【参数估计及习题讲解(2)】——何书元 首都师范大学数学科学学院教授,博士生导师,,曾为北京大学数学科学学院教授,中国现场统计研究会副理事长,中国统计学会常务理事,北京大学学报编委,数学进展编委,数理统计与管理副主编,统计与信息管理编委。1992年在北京大学获博士学位。1995.2-1995.6,Purdue大学访问副教授。1997年任北京大学教授。1998.08-12,Maryland大学访问教授。 1984-1999年从事时间序列、极限定理方面的研究工作,在潜周期分析方面有独特的贡献。1990-2013年从事不完全数据统计分析方面的工作,取得多项有意义的研究成果。部分成果发表在诸如The Annals of Statistics等国际上最重要的数理统计学术期刊上。两次主持完成国家自然科学基金重点项目,发表学术论文60多篇。
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【参数估计及习题讲解(1)】—何书元(首都师范大学)
【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)
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【黑盒(blackbox),白盒(whitebox)和贝叶斯网络】——张颢(清华大学)
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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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统计最高奖得主【非参数方法的缺陷Pitfall of Nonparametric Methods 】—Larry Wasserman
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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】
【变分贝叶斯及其他-大规模的贝叶斯推断(ICML 2018)】
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【因果推断】关于因果推断的一百个故事 100 Stories of Causal Inference——哥伦比亚大学教授Andrew Gelman
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【随机过程期末救命课】—张颢(清华大学)
【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)
【高斯差分隐私和中心极限定理 Gaussian Differential Privacy and Central Limit Theorems】 ——苏炜杰
【高维统计推断】
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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)
【非参数回归】——瑞恩·J·提布希拉尼 Ryan Tibshirani(卡内基梅隆大学)
【考研概率统计题串讲(2)】
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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
【统计决策理论:容许性、Stein效应、最小最大准则】
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【多层线性模型】
【贝叶斯金字塔】——戴维·丹森 David Dunson(杜克大学)
【必读】基础统计(上)
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提升成绩必看【简单假设检验2 Simple Hypothesis】—亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
杜克大学《R语言数据分析(R语言、概率与数据入门,推断统计,线性回归与建模)|Data Analysis with R》中英字幕
统计最高奖得主/高维统计大佬【高维统计入门1 High-Dimensional Statistics】—加州伯克利大学教授Martin Wainwright
【NUTS采样器,用过Stan, HMC的应该都懂的...NIPS 2011: No-U-Turn Sampler...】—Matthew D. Hoffman