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【统计】统计的危机和如何匍匐前进The Statistical Crisis in Science and How to Move Forward
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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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【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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【变分贝叶斯及其他-大规模的贝叶斯推断（ICML 2018）】
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哈佛大学孟晓犁【全套马尔可夫链蒙特卡洛算法The full Monte Carlo--A live performance with stars】
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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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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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【高能物理里的统计推断】
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【统计推断】矩估计Method of Moments——亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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统计最高奖得主【稀疏估计中令人不愉快的性质Unpleasant Properties of Sparse Estimators(e.g. Lasso)】
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【置信区间(2) Confidence Intervals】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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差分隐私发明者之一【差分隐私的定义The Definition of Differential Privacy 】—哈佛大学教授Cynthia Dwork
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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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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2 High-Dimensional Statistics】—加州伯克利大学教授Martin Wainwright
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正则化Regularization I （一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP）
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高维统计大佬【隐私和统计：孰轻孰重Privacy and statistical minimax：quantitative tradeoffs】
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多伦多大学孙强副教授：用统计学让AI变得可信
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【5个简单步骤解决任何递归问题 5 Simple Steps for Solving Any Recursive Problem】
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【利用分割似然比检验进行普遍推断Universal inference using the split likelihood ratio test】
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曾担任美国统计协会和数学统计研究所的主席，因提出自举重采样技术而闻名【贝叶斯估计的频率派准确性】——Bradley Efron
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加州大学洛杉矶分校统计系教授【U 统计量的渐近分布 Asymptotic Distribution of U Statistic】——李婧翌
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【方差缩减法 Variance reduction methods】——米歇尔·比尔莱尔（Michel Bierlaire）
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新加坡国立大学【贝叶斯近似计算(1) Approximate Bayesian Computation i.e. ABC】——大卫·诺特
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【贝叶斯网络 Bayesian Network】
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贝叶斯可加回归树是最好的因果推断工具吗?
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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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【贝叶斯估计Bayes Estimation】——亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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【三门问题 Monty Hall Problem】
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国际数理统计学会前主席【高维因果推断High dimensional Causal Inference】—苏黎世联邦理工大学教授Peter Bühlman
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杜克大学【岭回归有闭式解Ridge Regression has a closed form solution】—Cynthia Rudin
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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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【置信区间(1) Confidence Intervals】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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美国三院院士/机器学习超级大佬【机器学习的隐患The pitfalls of Machine Learning】—Michael I. Jordan
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统计最高奖“考普斯会长奖”得主、宾夕法尼亚大学沃顿商学院统计学教授【用于大规模双样本推断的协变量辅助排序和筛选】——蔡天文
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【如何总在Kaggle获胜 How to (almost) win at Kaggle】——基里-尼克尔 Kiri Nichol
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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
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普渡博士答辩【图聚类的优化框架 Optimization Frameworks for Graph Clustering】
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[吉布斯采样器和MCMC] Gelfand and Smith (1990) 论文讨论第1部分—Jingchen Hu（Vassar College）
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【统计的真相 你认可吗】——Larry Wasserman 拉里·A·沃瑟曼（卡内基梅隆大学）
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【期望最大化算法(EM)背后的深层框架(2) Majorize-Minimization (MM) framework】——杨宇红