【对标LASSO、SCAD、MCP的Spike-and-Slab LASSO】——爱德华·乔治 Edward I. George
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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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【概率图模型的一切】—常虹（中国科学院大学）
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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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【随机过程期末救命课】—张颢（清华大学）
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【时间序列预测】——罗布-海德曼（Rob J Hyndman）
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【高斯差分隐私和中心极限定理 Gaussian Differential Privacy and Central Limit Theorems】 ——苏炜杰
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【华人统计学家一览和现况】
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【序贯采样、粒子滤波与隐马尔可夫模型】——张颢（清华大学）
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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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【中心极限定理和大数定律(2) Central Limit Theorem】——约瑟夫·沃特金斯 Joseph C. Watkins（亚利桑那大学）
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【高斯过程 Gaussian Processes】
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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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【贪婪算法与压缩感知理论】—张颢（清华大学）
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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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【计量经济学：工具变量 (instrumental variables)】
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【通过最优最小二乘法为超高维回归筛选变量】——Xiangyu Wang
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【考研概率统计题串讲(2)】
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【贝叶斯 VS 频率学派: 斯通悖论 (Stone’s Paradox)】——拉里·沃瑟曼 Larry Wasserman
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【NHANES系列】第四讲 NHANES数据的整理及实操（上）
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【理解统计功率】—新英格兰医学杂志 NEJM
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【深度高斯过程 (Deep Gaussian Processes)】
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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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配对样本T检验及SPSS操作
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SPSS第九课：方差分析及事后组间比较SPSS操作详解
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【Lasso在癌症检测中的应用和一些新的选择性推理工具】——罗伯特·蒂布希拉尼Robert Tibshirani（斯坦福大学）
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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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【统计显著性的发明史】
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《所有人都说谎》（ Everybody Lies）——赛斯‧史蒂芬斯—大卫德维兹（Seth Stephens-Davidowitz）
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【模特姐姐教你数据库管理系统导论 Introduction to Database Management Systems】——林郁珊(Yusan Lin)
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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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【那些年基因组学里的统计错误】—李婧翌 Jingyi Jessica Li（加州大学）
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【各说各话的p值】
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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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【布莱克-舒尔斯-墨顿模型 Black–Scholes–Merton model】—吳慶堂教授
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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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【广义计数分割 Generalized count splitting】——安娜·纽菲尔德 Anna Neufeld
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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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【贝叶斯数据分析全打通(2)】——宋心远（香港中文大学统计系教授）
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【顶级计量经济学家带你手搓lasso, elastic net和SCAD(2)】——亚历山大-贝洛尼 (Alexandre Belloni ）
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【数据可视化一次教】