互联网程序员是否每天刷题？审查了来自互联网上有用的生物信息学和计算生物学的评论和资源材料。统计和概率统计学是对数据的收集、分析、解释、展示和组织的研究。列举了以下资源：

  • 特拉华大学“生物数据分析”课程的在线笔记集。

  • 帮助科学家和工程师结合统计方法的手册。

  • 自学统计的指南。

  • 由莱斯大学、休斯顿大学清湖分校和塔夫茨大学开发的相关材料。

  • 波士顿大学概率课程资源。

  • 介绍复杂主题的系列视频，如p值、主成分分析(PCA)和R平方。

  • Penn State Eberly College of Science课程资源。

  • 涵盖统计、数据分析、机器学习、遗传学和临床研究的各种学习材料。

  • 收集有关实用数据科学的精选文章。

  • 自然收集的关于统计分析的文章。

  • 关于统计和机器学习主题的优质问题及解答。

  • 由William Chen和Joe Blitzstein编译的排序方法资源。

  • 回顾科学家们每天常犯的统计错误和失误。

  • 杰克·范德普拉斯（Jake VanderPlas）的R友好资源，涵盖使用R进行统计分析的方法。