【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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普林斯顿大学【数据科学之父约翰·图基(John Tukey)访谈】
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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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提升成绩必看【简单假设检验1 Simple Hypothesis】——亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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【确定性独立筛选(sure independence screening, SIS)】——范剑青（普林斯顿大学）
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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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【实分析：测度论一览】—韩邦先
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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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加州大学洛杉矶分校统计系教授【V 统计量和 U 统计量入门 Introduction to V and U Statistics】——李婧翌
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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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【贝叶斯渐进理论】
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【教职应聘讲座：稀疏回归的分布式估计和推理】——Yuekai Sun（密歇根大学）
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【统计推断】完备性Completeness——亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins.
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【针对高维逻辑回归的现代最大似然估计理论】—哈佛大学助理教授 Pragya Sur
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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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【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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【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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【跟Kaggle第一名学习Kaggle比赛策略】——Owen Zhang
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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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【高维统计推断】
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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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【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe
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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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【普林斯顿大学】【字幕】人性
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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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【惩罚估计】——邹晖（明尼苏达大学）
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哈佛大学【高斯混合模型的最大期望算法(2) EM for the Gaussian mixture model 】——Jeff Miller
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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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【一次带你打通关统计推断基础(1)】——威尔·菲西安（Will Fithian, 加州大学伯克利分校统计系教授）
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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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【变分贝叶斯及其他-大规模的贝叶斯推断（ICML 2018）】
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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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【贝叶斯估计Bayes Estimation】——亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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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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【实分析：积分理论一览】—韩邦先
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【统计推断】充分统计量2 Principle of data Deduction Sufficiency--Joseph C. Watkins
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【caret 软件包: 预测模型的统一界面】——马克斯-库恩 Max Kuhn
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哥伦比亚大学【循证实践是一条双向路Evidence-Based Practice Is a Two-Way Street】—Andrew Gelman
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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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【剖面似然（profile likelihood）和积分似然（integrated likelihood）孰优孰劣?】
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【普林斯顿大学本科生最佳论文答辩】