统计学回顾（精华目录收藏）（statquest+协和八+ NGS
文章转自生信技能树，喜欢多多关注哟！
原创： 生信技能树
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统计学是一块的难啃的骨头，所以我们整理了技能树往年笔记，以及一些优秀同行的分享分享给大家，每一篇都值得细细品读！
如果不学统计学，那么你就不可能看懂下面这图，生物信息学领域耳熟能详的生存分析，主成分分析，差异分析你都无法理解。
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首先是statquest学习小组长笔记
StatQuest生物统计学专题 - RPKM,FPKM,TPM
StatQuest生物统计学专题 - library normalization进阶之DESeq2的标准化方法
StatQuest生物统计学专题 - library normalization进阶之edgeR的标准化方法
StatQuest生物统计学 - Independent Filtering
StatQuest生物统计学 - FDR及Benjamini-Hochberg方法
StatQuest生物统计学专题 - PCA的奇异值分解过程
StatQuest生物统计学专题 - 随机森林(1) 构建与评价
StatQuest生物统计学专题 - 随机森林(2) R实例
待续，持续更新
然后是小组最优秀成员Rvdsd的笔记列表：
StatQuest学习笔记05-线性模型
StatQuest学习笔记06-分位数及其应用
StatQuest学习笔记10-t检验（视频中是真人讲解，没有课件）
StatQuest学习笔记26-RNA-seq中的技术重复问题
接着是协和八统计干货
第 1 章 高屋建瓴看统计
第 2 章 算术平均数与正态分布
第 3 章 t 检验：两组平均数的比较
第 4 章 方差分析（ANOVA）：多组平均数的比较
多因素 ANOVA＝好几个单因素 ANOVA？可没这么简单！
第 5 章 线性回归：统计建模初步
线性模型生病了，你懂得怎样诊断吗？
「脱离群众」的数据点，是「春风化雨」还是「秋风扫落叶」
第 6 章 广义线性模型：统计建模进阶
逻辑回归的袅娜曲线，你是否会过目难忘？
自检
番外篇
最后还有已经停更的NGSHotpot机器深度学习生信
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Points of Significance: Association, correlation and causati
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Points of Significance: Analyzing outliers: influential or n
这个NGSHotpot机器深度学习生信公众号负责人已经各奔东西，创始人也去了华为，估计是不会再更新了，大家以后学生物信息学只能看我们生信技能树啦，持续输入五年，领域内没有对手！
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更有大量的学习笔记在“生信技能树论坛”的“统计学板块”👇
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之所以如此重视笔记输出，正如当时发起学习小组时所言：
在学习一门知识而又无法高频率的使用时，那么“学完就忘”的概率高到让它不像是一个随机事件。而记笔记是学习一门新知识非常重要的手段，它恰恰是抵抗“学完就忘”的法宝。
笔记输出其实也是从原理层到应用层转变的一种模式，学习很容易，自以为懂了也很容易，但是要讲清楚却不容易，写下来也不容易，写好更不容易，完成一篇笔记也许需要10篇参考文。
输出笔记既是知识点的总结和记录，以便于整理、学习和复习，又是思维层面的转换，是从被动学习到主动输出的过程。
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全国巡讲约你
第1-11站北上广深杭，西安，郑州， 吉林，武汉，成都，港珠澳（全部结束）
一年一度的生信技能树单细胞线下培训班（已结束）
