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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。
首先是statquest学习小组长笔记
StatQuest生物统计学专题 - 基础概念
StatQuest生物统计学专题 - p值
StatQuest生物统计学专题 - 生物重复和技术重复
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 - 拟合基础
StatQuest生物统计学 - 线性拟合的R2和p值
StatQuest生物统计学专题 - 分位数及其应用
StatQuest生物统计学专题 - 极大似然估计
StatQuest生物统计学专题 - PCA
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 - LDA
StatQuest生物统计学专题 - MDS
StatQuest生物统计学专题 - tSNE的基础概念
StatQuest生物统计学专题 - 聚类及其算法(1)
StatQuest生物统计学专题 - 聚类及其算法(2)
StatQuest生物统计学专题 - K近邻算法
StatQuest生物统计学专题 - 决策树(1)
StatQuest生物统计学专题 - 决策树(2)
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01-统计学分布及抽样
StatQuest学习笔记02-样本量与重复
StatQuest学习笔记03-标准差、标准与置信区间
StatQuest学习笔记04-拟合
StatQuest学习笔记07-最大似然法详解
StatQuest学习笔记08-比数与比数比
StatQuest学习笔记09-Fisher精确检验
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11-p值详解
StatQuest学习笔记12-FDR及实现
StatQuest学习笔记13-LDA
StatQuest学习笔记14-PCA
StatQuest学习笔记15-MDS
StatQuest学习笔记16-tSNE
StatQuest学习笔记17-聚类
StatQuest学习笔记18-K邻近算法
StatQuest学习笔记19-决策树
StatQuest学习笔记20-随机森林
StatQuest学习笔记21-逻辑回归
StatQuest学习笔记22-交叉验证
StatQuest学习笔记23-RNA-seq简介
StatQuest学习笔记24-RPKM FPKM TPM
StatQuest学习笔记25-差异表达分析
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
你真的懂p值吗？
做统计，多少数据才算够？（上）
做统计，多少数据才算够？（下）
提升统计功效，让评审心服口服！
你的科研成果都是真的吗？
见识数据分析的「独孤九剑」
贝叶斯 vs 频率派：武功到底哪家强？
第 2 章 算术平均数与正态分布
数据到手了，第一件事先干啥？
算术平均数：简单背后有乾坤
正态分布到底是怎么来的？
第 3 章 t 检验：两组平均数的比较
想玩转 t 检验？你得从这一篇看起
就是要实用！t 检验的七十二变
不是正态分布，t 检验还能用吗？
只有 15 个标本，也能指望 t 检验吗？
样本分布不正态？数据变换来救场！
数据变换的万能钥匙：Box-Cox 变换
t 检验用不了？别慌，还有神奇的非参数检验
只讲 p 值，不讲效应大小，都是耍流氓！
找出 t 检验的效应大小，对耍流氓 say no！
用置信区间，就是这么（不）自信！
如何确定 t 检验的置信区间
优雅秀出你的 t 检验，提升 Paper 逼格！
要做 t 检验，这两口毒奶可喝不得！
第 4 章 方差分析（ANOVA）：多组平均数的比较
要比较三组数据，t 检验还能用吗？
ANOVA 在手，多组比较不犯愁
ANOVA 的基本招式你掌握了吗？
ANOVA 做出了显著性？事儿还没完呢！
听说，成对t检验还有 ANOVA 进阶版？
重复测量 ANOVA：你要知道的事儿都在这里啦
没听说过多因素 ANOVA ？那你就可就 OUT 了！
多因素 ANOVA＝好几个单因素 ANOVA？可没这么简单！
两个因素相互影响，ANOVA 结果该如何判读？
ANOVA 还能搞三四五因素？等等，我头有点儿晕
要做 ANOVA，样本量多大才够用
第 5 章 线性回归：统计建模初步
车模航模你玩过，统计学模型你会玩吗？
如果只能学习一种统计方法，我选择线性回归
回归线三千，我只取这一条
三千回归线里选中了你，你靠谱吗？
自变量不止一个，线性回归该怎么做？
找出「交互效应」，让线性模型更万能
天啦噜！没考虑到混杂因素，后果会这么严重？
回归系数不显著？也许是打开方式不对！
评价线性模型，R 平方是个好裁判吗？
如果R平方是砒霜，本文教你三种解药！
第 6 章 广义线性模型：统计建模进阶
你在 或者不在 需要逻辑回归来算
逻辑回归的统计检验，原来招数辣么多？
线性回归能玩多变量，逻辑回归当然也能!
喂，你的逻辑回归模型该做个体检啦！
逻辑回归能摆平二分类因变量，那……不止二分类呢？
让人眼花缭乱的多项逻辑回归，原来是这么用的
只问方向，无问远近，定序回归的执念你懂吗？
包教包会：定序回归实战
「数」风流人物，还靠泊松回归
广义线性模型到底是个什么鬼？
自检
妈妈说答对的童鞋才能中奖
统计学的十个误区，你答对了吗？
番外篇
说人话的统计学：一份迟来的邀请
最后还有已经停更的NGSHotpot机器深度学习生信
Importance of being uncertain
Points of Significance: Error bars
Points of Significance: Significance, P values and t-tests
Points of Significance: Power and sample size
Points of Significance: Visualizing samples with box plots
Points of Significance: Comparing samples – part I
Points of Significance: multiple-testing correction
Points of Significance: 非参数检验
Points of Significance: 对照实验设计
Points of View: Analysis of variance and blocking
Points of Significance: 贝叶斯公式
Points of Significance: 贝叶斯统计
Points of Significance: 贝叶斯网络
Points of Significance: Association, correlation and causati
Points of Significance: 一元线性回归
Points of Significance: 多元线性回归
Points of Significance: Analyzing outliers: influential or n
Points of Significance: Regression diagnostics
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”👇
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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