在B站學習大名鼎鼎的StatQuest 系列統計和生信分析視頻(中文字幕)- 也見證助理教授到創業者的華麗轉身

2021-01-14 生信寶典


StatQuest是原北卡羅來納大學教堂山分校的Josh Starmer製作的一系列生信分析統計學習視頻,發布於YouTube,廣受好評。但因為YouTube限制國內用戶的訪問,觀看起來不方便,這裡也感謝song-chao博士聯繫Josh Starmer獲取了授權並上傳至B站,部分視頻還增加了中文字幕,更利於學習和理解。


從2020年2月起,Josh Starmer任創始人和CEO,全職製作StatQuest系列視頻,後續也會越來越豐富。



StatQuest - 統計基礎篇(中英字幕)

StatQuest - 直方圖 (Histograms, Clearly Explained) (中英字幕)_
StatQuest - 什麼是統計分布?(What is a statistical distribution?)(中英字幕)
StatQuest - 正態分布 (The Normal Distribution)(中英字幕)
StatQuest - 統計基礎之總體參數 (中英字幕)
StatQuest - 統計基礎之均值, 方差和標準差 (中英字幕)
StatQuest - 協方差與相關性之協方差(Covariance and Correlation)(中英字幕)
StatQuest - 協方差與相關性之相關性(Covariance and Correlation)
StatQuest - 什麼是統計模型?(What is a statistical model?)(中英字幕)
StatQuest - 抽樣分布 (Sampling A Distribution)(中英字幕)
StatQuest - 中心極限定理 (The Central Limit Theorem)(中英字幕)
StatQuest - 技術重複和生物學重複 (Technical and Biological Replicates )(中英字幕)
StatQuest - 樣本容量和有效樣本容量 (Sample Size and Effective Sample Size )(中英字幕)
StatQuest - 標準偏差與標準誤差 (Standard Deviation vs Standard Error )(中英字幕)
StatQuest - 標準誤差 (The Standard Error)(中英字幕)
StatQuest - 條形圖相較於餅圖是更好的選擇 (Bar Charts Are Better than Pie Charts )(中英字幕)
StatQuest - 清楚的理解箱圖 (Boxplots, Clearly Explained )(中英字幕)
StatQuest - 清楚的理解:對數轉換 (logarithms, clearly explained )(中英字幕)
StatQuest - R方(R-squared)(中英字幕)
StatQuest - 置信區間 (Confidence Intervals)(中英字幕)
StatQuest - P值 (P-value) (中英字幕)
StatQuest - 顯著性閾值 (Thresholds for Significance)(中英字幕)
StatQuest - 如何選擇T檢驗?(Which t test to use?)(中英字幕)
StatQuest - 單尾(側)還是雙尾(側) P值?(One or Two Tailed P-values)(中英字幕)
StatQuest - 二項分布與檢驗 (The Binomial Distribution and Test)(中英字幕)
StatQuest - 分位數和百分位數 (Quantiles and Percentiles)(中英字幕)
StatQuest - 清晰解釋:Q-Q 圖 (Quantile-Quantile Plots)(中英字幕)
StatQuest - 分位數標準化 (Quantile Normalization)(中英字幕)
StatQuest - 概率與似然 (Probability vs Likelihood)(中英字幕)
StatQuest - 清晰解釋:最大似然 (Maximum Likelihood, clearly explained!!)(中英字幕)
StatQuest-指數分布的最大似然 (Maximum Likelihood for the Exponential Distribution)(中英字幕)
StatQuest - 為什麼除以 n 會低估了方差?(中英字幕)
StatQuest - 二項分布的最大似然 (Maximum Likelihood for the Binomial Distribution)(中英字幕)
StatQuest - 正態分布的最大似然 (Maximum Likelihood For the Normal Distribution)(中英字幕)
StatQuest - 比率和比率對數 (Odds and log Odds)(中英字幕)
StatQuest - 比率比和比率比對數 (Odds Ratios and Log(Odds Ratios))(中英字幕)

StatQuest - 高通量測序篇

StatQuest - RNA-Seq 簡介(A introduction to RNA-seq)(中英字幕)
StatQuest - ChIP-Seq 簡介(A gentle introduction to ChIP-Seq)
StatQuest - PCA中的主要概念(PCA main ideas)(中英字幕)
StatQuest -主成分分析(Principal Component Analysis (PCA))-2015版
StatQuest - 主成分分析(PCA)(中英字幕)
StatQuest - PCA 的一些技巧 (Practical Tips)(中英字幕)
StatQuest - R實現主成分分析 (中英字幕)
StatQuest - Python中實現主成分分析(PCA in Python)
StatQuest - RPKM, FPKM and TPM
StatQuest - MDS and PCoA
StatQuest - R中實現MDS and PCoA(MDS and PCoA in R)
StatQuest_ t-SNE(中英字幕)
StatQuest -關於熱圖的思考和解釋(Heatmaps - considerations for drawing and interpreting)
StatQuest - 層次聚類(Hierarchical Clustering)
StatQuest - K均值聚類(K-means clustering)
StatQuest - DESeq2 文庫標準化 (DESeq2 - Library Normalization)(中英字幕)
StatQuest - edgeR 文庫標準化 (edgeR - Library Normalization)(中英字幕)
StatQuest -edgeR 和 DESeq2 之 Independent Filtering
StatQuest - P值 (P-value) (中英字幕)
StatQuest - FDR and the Benjamini-Hochberg Method
StatQuest -用Fisher's Exact Test 和超幾何分布進行富集分析(Enrichment Analysis)
StatQuest - RNA-Seq中的技術重複問題(the problem with technical replicates)(中英字幕)
StatQuest - 線性模型之設計矩陣(Linear Models - Design Matrices)
StatQuest - 清楚的理解:對數轉換 (logarithms, clearly explained )(中英字幕)
StatQuest - 線性模型之線性回歸 - P1(Linear Models - Linear Regression)
StatQuest - R中實現線性回歸(中英字幕)
StatQuest - 線性模型之t檢驗與單因素方差分析(Linear Models - t-tests and ANOVA)
StatQuest -線性模型之設計矩陣R實例(Linear Models - Design Matrix Examples in R)

StatQuest - 線性模型篇

StatQuest - 擬合線到數據上(最小二乘法)(Fitting a line to data)(中英字幕)
StatQuest - 線性模型之線性回歸 - P1(Linear Models - Linear Regression)
StatQuest - R中實現線性回歸(中英字幕)
StatQuest - 線性模型之多重回歸(Linear Models - Multiple Regression)
StatQuest - R中實現多重回歸 (中英字幕)
StatQuest - 線性模型之t檢驗與單因素方差分析(Linear Models - t-tests and ANOVA)
StatQuest - 線性模型之設計矩陣(Linear Models - Design Matrices)
StatQuest -線性模型之設計矩陣R實例(Linear Models - Design Matrix Examples in R)
StatQuest - P值 (P-value) (中英字幕)
StatQuest - R方(R-squared)(中英字幕)
StatQuest - 比率和比率對數 (Odds and log Odds)(中英字幕)
StatQuest - 比率比和比率比對數 (Odds Ratios and Log(Odds Ratios))(中英字幕)
StatQuest - 邏輯回歸(Logistic Regression)
StatQuest - 邏輯回歸詳解之係數(Logistic Regression Details - Coefficients)
StatQuest -邏輯回歸詳解之R方和P值(Logistic Regression Details - R-squared and p-value)
StatQuest -邏輯回歸詳解之最大似然(Logistic Regression Details - Maximum Likelihood)
StatQuest - 邏輯回歸R實例(Logistic Regression in R)
StatQuest - 飽和模型和偏常(Saturated Models and Deviance)
StatQuest - 偏常殘差(Deviance Residuals)

StatQuest - 機器學習篇

StatQuest - 機器學習基礎簡介 (中英字幕)
StatQuest - 機器學習——交叉驗證(中英字幕)
StatQuest - 機器學習—混淆矩陣(Confusion Matrix)(中英字幕)
StatQuest - 機器學習基礎——敏感度和特異性
StatQuest - 機器學習基礎—偏差和方差(Bias and Variance)
StatQuest -ROC 和 AUC
StatQuest - ROC 和ACU 的 R 實例
StatQuest - 擬合線到數據上(Fitting a line to data)
StatQuest - 比率和比率對數 (Odds and log Odds)(中英字幕)
StatQuest - 比率比和比率比對數 (Odds Ratios and Log(Odds Ratios))(中英字幕)
StatQuest - 邏輯回歸(Logistic Regression)
StatQuest - 邏輯回歸詳解之係數(Logistic Regression Details - Coefficients)
StatQuest -邏輯回歸詳解之R方和P值(Logistic Regression Details - R-squared and p-value)
StatQuest -邏輯回歸詳解之最大似然(Logistic Regression Details - Maximum Likelihood)
StatQuest - 邏輯回歸R實例(Logistic Regression in R)
StatQuest - 飽和模型和偏常(Saturated Models and Deviance)
StatQuest - 偏常殘差(Deviance Residuals)
StatQuest - 規 (正) 則化之嶺回歸 (Ridge Regression)
StatQuest - 規 (正) 則化之 Lasso 回歸
StatQuest - 正則化之彈性網絡回歸 (Elastic Net Regression)
StatQuest - R 中實現正則、Lasso和彈性網絡回歸
StatQuest - 線性判別分析(LDA)
StatQuest - 主成分分析(PCA)(中英字幕)
StatQuest - PCA中的主要概念(PCA main ideas)(中英字幕)
StatQuest - PCA 的一些技巧 (Practical Tips)
StatQuest - R實現主成分分析 (中英字幕)
StatQuest - Python中實現主成分分析(PCA in Python)
StatQuest - MDS and PCoA
StatQuest - R中實現MDS and PCoA(MDS and PCoA in R)
StatQuest_ t-SNE(中英字幕)
StatQuest - 層次聚類(Hierarchical Clustering)
StatQuest - K均值聚類(K-means clustering)
StatQuest - 機器學習—— K 鄰近法
StatQuest - 決策樹(Decision Trees)
StatQuest - 決策樹—特徵選擇和缺失值(Feature Selection and Missing Data)
StatQuest - 回歸樹 (Regression Trees)
StatQuest - 如何修剪回歸樹?(How to Prune Regression Trees)
StatQuest - 隨機森林的建立、應用和評估
StatQuest - R中實現隨機森林
StatQuest - 梯度下降法 (Gradient Descent)
StatQuest - 隨機梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)
StatQuest - 支持向量機(Support Vector Machines)
StatQuest - 支持向量機之多項式核 (SVM-The Polynomical Kernel)
StatQuest - 支持向量機之 RBF 核(SVM-The Radial Kernel)
StatQuest - 機器學習—自適應增強法(Adaptive Boost)
StatQuest - Gradient Boost的主要回歸思想
StatQuest - Gradient Boost之回歸詳解
StatQuest - Gradient Boost中的分類概念
StatQuest - Gradient Boost之分類詳解
StatQuest - 擬合曲線到數據上——lowess 和 loess
StatQuest -主成分分析(Principal Component Analysis (PCA))-2015

StatQuest - 邏輯回歸篇

StatQuest - 邏輯回歸(Logistic Regression)
StatQuest - 邏輯回歸詳解之係數(Logistic Regression Details - Coefficients)
StatQuest -邏輯回歸詳解之最大似然(Logistic Regression Details - Maximum Likelihood)
StatQuest -邏輯回歸詳解之R方和P值(Logistic Regression Details - R-squared and p-value)
StatQuest - 邏輯回歸R實例(Logistic Regression in R)
StatQuest - 飽和模型和偏常(Saturated Models and Deviance)

Youtube連結:https://www.youtube.com/channel/UCtYLUTtgS3k1Fg4y5tAhLbw

B站連結:https://space.bilibili.com/257347536(點擊閱讀原文或後臺回復 StatQuest直達)

知乎介紹:https://zhuanlan.zhihu.com/p/85307437

Hi! I’m Josh Starmer and welcome to StatQuest! StatQuest started out as an attempt to explain statistics to my former co-workers – who were all genetics researchers at UNC-Chapel Hill. They did amazing experiments, but they didn’t always know what to do with the data they generated. That was my job. But I wanted them to understand that what I did wasn’t magic – it was actually quite simple. It only seemed hard because it was wrapped up in confusing terminology and typically communicated using equations. I found that if I stripped away the terminology and communicated the concepts using pictures, it became easy to understand.


Over time I made more and more StatQuests and now it’s my passion on YouTube.


What people are saying about StatQuest!!!

「StatQuest is by far my favorite resource because of the extremely clever delivery of the content (and not to mention the awesome song introductions!)」 – Lara Ozkan, winner of the Yale Science and Engineering Award

往期精品(點擊圖片直達文字對應教程)


後臺回復「生信寶典福利第一波」或點擊閱讀原文獲取教程合集


相關焦點

  • 滑鐵盧大學教授當起UP主!B站首發硬核視頻!中文喊話:素質三連走一發!
    話說,b站的學習區裡簡直臥虎藏龍,各個UP主深藏功與名,比如b站「段子手」羅翔老師,就是中國政法大學刑事司法學院教授,開號僅3天就人氣爆棚,超過100萬粉絲慕名而來,這彈幕排場足以說明一切! 而就在近日,加拿大滑鐵盧大學的助理教授 Gautam Kamath也入駐b站當起了UP主。
  • StatQuest生物統計學 - 線性擬合的R2和p值
    /[SS(fit)/n-Num.fit]其中SS(mean)和SS(fit)都是指的殘差平方和。Num.fit是指的擬合方程式的參數數量,對於例子1小鼠大小來說參數有兩個:截距和小鼠重量。Num.mean是指的不進行擬合時的參數數量,參數只有平均值,因此數量為1。知道了F統計量,如何計算p值呢?
  • B站上值得推薦的8個自學編程視頻
    2、【Python教程】《零基礎入門學習Python》最新版(小甲魚) 播放量:157.4萬 3、Python教程_600集Python從入門到精通教程 播放量:791.7萬 如果大家看這種教程容易犯困的話,那這個視頻比較適合你
  • CMU出品,計算機圖形學秋季課程已上線,B站同步字幕視頻
    為期 3 個多月的 CMU《計算機圖形學》課程已經進入了最後的授課階段,授課者也放出了大多數課程主題的線上視頻。B 站也同步更新了這門課程的視頻。計算機圖形學(Computer Graphics)是研究計算機在硬體和軟體幫助下創建計算機圖形的學科,近年來受到了學界和業界的廣泛關注。
  • DotA2虛空假面技能演示視頻 (中文字幕)
    DotA2虛空假面技能演示視頻 (中文字幕) 作者:來源:dota2.178.com發布時間:2012-06-27 16:12:36
  • 有沒有可能讓外語字幕自動翻譯成為中文?自動翻譯視頻字幕的功能...
    很多朋友都會看外語視頻,無論是大電影還是小製作,看外語視頻的障礙在於字幕。然而,很多片子只能找到外語字幕,這就很頭疼了。而隨著AI的進步,自動翻譯的效果越來越好,有沒有可能讓外語字幕自動翻譯成為中文?還真別說,就有廠商推出了以翻譯為賣點的產品。
  • 單基因生信分析2--下遊分析
    前期小王子已經更過單基因生信分析--差異分析&生存分析,今天,小王子跟大家一起學習如何進行下遊挖掘,也就是本期主打的單基因下遊富集通路,以下以
  • 視頻語音自動生成字幕怎麼做?分享一個視頻字幕生成器—繪影字幕
    很多人都對語音轉文字有所了解,其實視頻加字幕和語音轉文字,前期使用的技術手段是一樣的。都是通過機器對人聲進行識別,轉成文字。不過,生成字幕還需要對字幕切分和給字幕添加時間戳。所以視頻加字幕會在語音轉成文字的基礎上,機器精準切分時間軸,給文字加上時間戳生成字幕。
  • 怎樣自動翻譯英文視頻並添加字幕?
    最近需要學習一些英文的視頻教程,但是由於這些視頻文件全英文沒有字幕,學習起來很吃力,於是找了幾個能夠自動翻譯英文視頻並添加字幕的方法,小編經過多方驗證,發現4個免費且翻譯質量比較不錯的方法1、上傳到Youtube自動翻譯經常看Youtube的人都知道,Youtube上幾乎所有的視頻都有翻譯字幕,這是Youtube會使用AI自動為用戶上傳的視頻添加字幕
  • 生信分析幫你湊!學會深度挖掘快速發文章
    這個時候需要的是生信分析——深度的數據挖掘和分析處理,可以幫助臨床醫生不耗費大量的時間通過實驗攢數據,而是通過數據處理得到自己想要的信息,更快速地發文章。 學習哪種生信分析的工具?
  • 聊個天就把生存分析給做了?
    前些天我和我的學徒們在生信技能樹分享了教程:人人都可以學會生存分析(學徒數據挖掘),提到根據公共資料庫(比如TCGA)的信息來檢查具體的某個或者某幾個基因的生存意義已經是非常簡單了,只需要很簡單的資料庫網頁工具認知,或者一點點代碼能力。
  • B站學強化學習?港中文周博磊變身up主,中文課程已上線
    不過對於不少人來說,YouTube 和英文是個問題。有沒有直接在 B 站上開課的教授呢?最近,香港中文大學(CUHK)信息工程系助理教授周博磊就有了一個大膽的想法,他決定把自己每周的《強化學習》課程用中文在 B 站上進行直播。目前這門課程的第一課已經上線。機器之心經授權進行了整理。
  • 遊俠中文字幕:關於《戰神》新作中的北歐神話巨人
    在今日,索尼互娛方面也放出了遊戲的一部宣傳視頻,通過對遊戲開發者的專訪重點介紹了遊戲中非常重要的一種反派敵人:北歐巨人怪。在這裡,我們遊俠網對相應視頻做了中文字幕處理,幫助大家提前深入了解這款大作。相關中文字幕視頻:中文字幕《戰神》新作北歐神話巨人怪介紹通過介紹,可以看出遊戲中巨人的背景設定,確實是與北歐神話有一定的聯繫。
  • 《黑狐》見證李曼華麗轉身 從新人走向演技派
    與當年剛出道時飾演宮女蔣蟬的青澀稚嫩相比,《黑狐》中的李曼實現了華麗轉身,不但形象溫婉可人,表演更是極盡搶眼,從青澀的新人走向了成熟的「演技派」。出道以來,李曼由於在《黃金甲》中的表現和身材都非常惹眼,《夢幻天堂》以後虜獲了大批粉絲的芳心。
  • 從航空界泰鬥到生物力學之父,科學史上最華麗的轉身
    47歲的他卻因為個人興趣毅然決然選擇轉身投入幾乎是一片空白的生物力學領域,創立了世界上第一個生物工程學系,是生物力學的開創者和奠基者,有著「生物力學之父」的美譽。馮元楨這一次的「轉行」也被稱為科學史上最華麗的轉身
  • YouTube玩轉的自動字幕,為什麼被國內視頻網站「主動錯過」?
    但原因究竟是啥,恐怕還是要繼續追問下去,而最終我們其實還是想對這些國內視頻網站的新老玩家們提問下:這麼「香」的技術,到底要不要學習一下呢?自動字幕:從Goodness到BusinessYouTube的自動字幕功能是在2009年由谷歌的工程師們開發的,那時離谷歌收購YouTube已經過去三年了。
  • 香港中文大學(深圳)成立數據科學學院 戴建崗教授擔任首任院長
    網際網路的迅速發展,使得大數據相關產業市場規模不斷擴大,人才缺口也日益增大,數據科學與大數據技術本科課程的目標,是培養具備數據科學所需的紮實數學和統計基礎、理解和規劃數據分析問題的計算和分析思維,以及具有對現實數據分析問題實現可擴展性解決方案的實際操作能力的數據科學領域人才,彌補大數據領域人才的不足,為社會、全中國乃至全人類的發展做貢獻。
  • bilibili破圈元年,道阻且長,個人up主是如何在b站賺錢的
    b站未來,一定是原創作者的天下,流量大+粉絲價值高+所能見證的勢頭,比如半佛,在知乎的增粉速度和粉絲數,遠遠低於bilibili,目前來看,做視頻,bilibili無可避免,換個想法就是,bilibili是視頻領域的「公眾號」,最適合做原創做內容還有賺錢,沒有之一。
  • 視頻:PET-CT體檢流程 中文字幕
    :PET-CT體檢流程 中文字幕。近10年來,PET-CT將腫瘤18F-FDGPET顯像的診斷正確性由85%左右提高到95%~100%。(2)探測惡性腫瘤轉移灶,進行術前分期和再分期。(3)當發現轉移灶或出現副腫瘤綜合症或腫瘤標誌物升高時,尋找腫瘤原發灶。(4)監測惡性腫瘤的療效,包括判斷治療響應和治療效果。判斷腫瘤對放、化療的敏感性,指導選擇合理的治療方案,減少醫療資源浪費。
  • 禁止學生說中文?杜克大學涉事助理教授已辭職
    上周五,美國杜克大學一名助理教授向全系學生發出的一封電子郵件因涉嫌種族歧視引發關注。郵件稱,有兩名教職工向她抱怨說有學生在休息區「非常大聲地」講中文,並提醒學生在教學樓裡要百分之百講英語。杜克大學醫學院院長已就此事道歉,涉事助理教授也已辭職。