第一课：课程介绍
bruceR包在数据分析全流程中的应用 包寒吴霜分享
第四讲-如何导入数据
第八讲 如何探索数据：描述性统计与数据可视化基础
第二讲-开始使用R
第二讲 开始使用R
第十讲-回归模型(三)_广义线性模型
第六讲 MCMC-1
第九讲 回归模型（一）
第三讲-Git & RStudio工作流
第十四讲 Hierarchical Models
第八讲 推断统计——假设检验
第二课 初识贝叶斯法则
Opentalk 100 Redoing Research for Reproducibility, Robustness, and Replicability
第七讲 Posterior Inference & Estimation
第十三讲 Bayesian Item Response Modeling
第十二讲 Logistic Regression
第十讲 Multiple regression
第五讲 Bayes Inference：如何获得后验分布
第十一讲 Evaluating Bayesian Regression Models
