第一讲-为什么要学习R语言
第一课：课程介绍
第二讲-开始使用R
第二课 初识贝叶斯法则
第八讲 如何探索数据：描述性统计与数据可视化基础
第六课 马尔可夫链蒙特卡洛方法
第十讲-回归模型(三)_广义线性模型
Opentalk 70-人工智能与心理学的双向奔赴
第九讲 回归模型（一）
bruceR包在数据分析全流程中的应用 包寒吴霜分享
第九讲-回归模型(二)_分层线性模型
第四讲-如何导入数据
第十四讲 Hierarchical Models
第七讲 Posterior Inference & Estimation
第六讲-数据预处理
第三讲-Git & RStudio工作流
第六讲 MCMC-1
第十三讲 Bayesian Item Response Modeling
第十二讲 Logistic Regression
第九讲 A Simple Linear Regression Model with brms
