统计月读（2023年5-6月）

[Ryanna-github]

请回复 issue 进行文章推荐与招聘投稿，内容须与统计/数据科学相关，是否采纳取决于编辑部意见。

文章推荐包括学术论文、博客、书籍、教程或软件等的推荐，如果是英文文章在月报发布后自动作为翻译备选文章。

招聘主要面向学术界与工业界的招聘信息发布且岗位要与统计/数据科学相关。

文章推荐格式如下：

推荐语：（几句话就可以，可长可短，有态度不严肃）

推荐人：（建议用真名）

链接：（论文建议给doi，其余给链接）

招聘信息格式如下：

岗位介绍：（例如博士生、博后、xx公司软件工程师等）

工作地点：（具体到城市）

联系方式：（网站链接或邮箱）

[cxy0714]

推荐语：一些活跃的线上研讨会网站：Online Causal Inference Seminar是因果推断的研讨会，每周二晚上有研讨会，2020春季到现在已经举办了几十期报告了，过去的报告都有录屏和ppt，可以在这里看很多报告。从Online Causal Inference Seminar网站友链里又看到了更多线上研讨会，而The Gary Chamberlain Online Seminar in Econometrics的友链列出了非常多计量经济学和经济学的线上研讨会网站，Econometrics、Economics、Causal Inference and statistic、Data and Computer Science。

推荐人：陈星宇

链接：Online Causal Inference Seminar；The Gary Chamberlain Online Seminar in Econometrics

[zsh6sleepy]

推荐语：本文提出通过bootstrap实现Manova，并展示了其在函数型数据和稀疏计数数据中的应用。 推荐人：朱书慧 文章信息/链接： Zhenhua Lin, Miles E. Lopes & Hans-Georg Müller (2023) High-Dimensional MANOVA Via Bootstrapping and Its Application to Functional and Sparse Count Data, Journal of the American Statistical Association, 118:541, 177-191, DOI: 10.1080/01621459.2021.1920959 https://doi.org/10.1080/01621459.2021.1920959

[SungManhin]

推荐语：hrbrthemes 通过提供对 ggplot2 的主题支持，可以为图表提供更多样的主题支持，同时也能更轻松地操控图表字体的排版和样式。

推荐人：宋文轩

链接：hrbrthemes: Additional Themes, Theme Components and Utilities for 'ggplot2'

[XiangyunHuang]

推荐语：构建可重复性的 R 语言数据分析工作流，介绍除了 R 语言，还有 Git / Docker ，总之，包含一个完整的可重复性技术栈。 推荐人：黄湘云 链接： Building reproducible analytical pipelines with R https://raps-with-r.dev/

[LingrenKong]

推荐语：关于 Quarto 使用的一篇博客，文末还提供了九月份 Posit’s conference 中 Quarto 相关内容的报名链接。

推荐人：孔令仁

链接：https://posit.co/blog/quarto-at-work/

[XiangyunHuang]

推荐语：Andrew Heiss 制作非常精良的 《Data Visualization with R》课程，用 R 、ggplot2 和图形设计的原则制作漂亮而准确的数据可视化。 推荐人：黄湘云

链接：https://datavizs23.classes.andrewheiss.com/

[XiangyunHuang]

推荐语：David McCandless 是一个数据统计记者 Data Journalist， 2010 年他在 TED 上给了一个演讲 《数据可视化之美》，目前视频访问量 360+万。他将复杂的数据集（比如世界范围内的军事花费、媒体释放出来的恐惧、Facebook 分手状态更新）转为美丽而简单的图形，揭示潜在的模式和联系。好的设计是应对信息过剩的最好方式，它可以改变看世界的方式。他是《Information Is Beautiful》 的作者，他说一本书需要 250 幅图片，做一幅图花了一个月，仅填充 2 页纸，信息提取、处理、转化、聚合、呈现，这是一个知识压缩的过程。还有两句话令人印象深刻。

1. makes infographics -- simple, elegant ways to see information.
2. draws beautiful conclusions from complex datasets — thus revealing unexpected insights into our world.

推荐人：黄湘云

链接：https://www.ted.com/talks/david_mccandless_the_beauty_of_data_visualization

[rucwyf]

推荐语：一个用 Student’s t-test 的例子，重点在于例子本身，居然是宝可梦！作者检验了电系和水系的平均速度是否有显著差异（当然电系的快，雷吉艾勒奇 200 的速度种族不是吹的）。同时也介绍一下 d3po 包的 pokemon 数据集，该数据集包含了任天堂 RPG 系列的 151 只宝可梦的各种信息，对应的应该是生活在关都地区的初代宝可梦们。

推荐人：王祎帆

链接：https://pacha.dev/blog/2023/06/24/t-test/index.html

[Ryanna-github]

推荐语：贝叶斯结构方程模型的简介，清晰明了

推荐人：任焱

链接：Bayesian structural equation model tutorial