【解释统计功效 Explaining Power】
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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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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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【贝叶斯渐进理论】
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【解释还是预测？To Explain or To Predict?】——嘉丽特·舒缪利（Galit Shmueli）
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【多层线性模型】
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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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【错误发现率平滑(FDR smoothing)方法】——詹姆斯·斯科特 James Scott
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【实分析：测度论一览】—韩邦先
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【海量遗传和基因组数据的统计分析 Statistical Analysis of Massive Genetic and Genomic Data】——林希虹
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【实分析：积分理论一览】—韩邦先
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【图灵奖得主、算法分析之父 高德纳 为你解答世间万物】——高德纳（Donald Ervin Knuth，唐纳德·尔文·克努斯）
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【中心极限定理和大数定律(1) Central Limit Theorem】——约瑟夫·沃特金斯 Joseph C. Watkins（亚利桑那大学）
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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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【线性混合模型 Linear mixed effects models】
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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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【马尔可夫链蒙特卡罗方法(1) (Markov chain Monte Carlo，MCMC) 】——张颢（清华大学）
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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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【统计显著性的发明史】
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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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【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）
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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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【计量经济学：工具变量 (instrumental variables)】
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【普林斯顿大学本科生最佳论文答辩】
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【加速梯度下降: Accelerate Gradient Descent】
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【想学统计吗? 会赌博就行! 】
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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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【贝叶斯网络 Bayesian Network】
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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
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【不可能定理(Impossibility Theorems)】
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【理解统计功率】—新英格兰医学杂志 NEJM
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【椭圆切片抽样 (Elliptical Slice Sampling)】——戴维·J·C·麦凯爵士 Sir David John Cameron MacKay
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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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【统计里的大海捞针法】—蔡天文 Tony Cai（宾夕法尼亚大学）
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【递归最小二乘和奇异值分解 Recursive Least Square and SVD】——张颢（清华大学）
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【奇异值分解 Singular Value Decomposition (SVD)】——吉尔伯特-斯特朗 (Gilbert Strang)
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【三门问题 Monty Hall Problem】
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【时间序列预测】——罗布-海德曼（Rob J Hyndman）
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【我是如何对科学家失去信任的】
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【还在用泰勒展开吗 试一试帕德近似吧】