【从任意概率分布中采样】
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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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【关于高斯分布的一切：理论和应用】——张颢（清华大学）
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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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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
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概率/统计+R编程：0.简介
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斯坦福大学【为什么马尔可夫发明马尔可夫链？Why did Markov invent Markov Chains?】—Persi Diaconis
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（国外超火博主）变分推断 | 证据下界 | 直觉和可视化
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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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【线性混合模型 Linear mixed effects models】
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哥伦比亚大学天文学教授【蒙特卡洛马尔可夫链MCMC分析初学者指南】—David Kipping
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【针对异方差的大规模统计推断】—孙文光（浙江大学）
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【三门问题 Monty Hall Problem】
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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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【统计最高奖得主访谈: 大数据时代的贝叶斯方法】——戴维·丹森 David Dunson（杜克大学）
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合作开发了概率博弈论框架被大家熟知为E-value【置信区间、显著性检验和p-hacking的起源】——Glenn Shafer（格伦·谢弗）
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斯坦福大学【交叉验证的正确打开方式 Cross Validation the wrong and right way】
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统计最高奖得主/高维统计大佬【高维统计入门2 High-Dimensional Statistics】—加州伯克利大学教授Martin Wainwright
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【高维统计推断】
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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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【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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【高斯过程 Gaussian Processes】
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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】
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【拥有统计学博士学位后可能的职业生涯】——伦敦政治经济学院校友座谈会
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【Kaplan-Meier估计 (生存分析)】
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【数据科学-使用tidyverse实现数据可视化 Data Science-Data visualisation with the tidyverse】
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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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【后现代贝叶斯机器学习(Post-Bayesian Machine Learning)】
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加州大学计算遗传学教授，美国科学院院士【Majorization-Minimization Algorithm】——Kenneth L Lange
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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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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
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ASA:NSF:BLS Fellow【贝叶斯分层建模 JAGS的MCMC模拟第 1 部分】——Jingchen Hu