统计月读（2023年10-11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）

[GaakPing]

推荐语：International Seminar on Selective Inference是著名的OCIS的兄弟项目，每周举办一次selective inference, multiple testing, and post-selection inference相关的线上讲座。SI是个相当经典的领域，但其聚焦的问题，比如post-selection，在ML,Causal等新领域也有很大的启发和应用。值得关注。

推荐人：陈格平

链接： https://www.selectiveinferenceseminar.com

[GaakPing]

推荐语：丁鹏老师写的“A First Course in Causal Inference”，集合了他在Berkeley上本科生的因果推断课的教案，书相当的新，可以一窥近年的新方法（新玩具）。

推荐人：陈格平

链接： https://arxiv.org/abs/2305.18793

[zsh6sleepy]

推荐语：推荐一本书《会读才会写——导向论文写作的文献阅读技巧》，适合刚入门论文写作的本科生/研究生掌握文献阅读技巧。 推荐人：朱书慧
链接：https://book.douban.com/subject/26655043/

[SungManhin]

推荐语：推荐生存分析的入门作品，最近正在看，适合于把握生存分析的基本概念和理论，可以看作生存分析领域的 ISLR。

推荐人：宋文轩

链接：Applied Survival Analysis Using R

[zhaohaojiao]

推荐语：推一本empirical process的书，Michael R. Kosorok的Introduction to Empirical Processes and Semiparametric Inference，这本书比Van de Vaart的那本经典的Weak Convergence and Empirical Process 相比起来入手可能会好那么一点。两本书可以混起来试着读，对于想要入手这个工具的人来说。

推荐人：赵昊蛟

链接：https://link.springer.com/book/10.1007/978-0-387-74978-5

[zhaohaojiao]

推荐语：一篇concentration inequality的review article，可以当类似工具书一样用。

推荐人：赵昊蛟

链接：doi: 10.4208/cmr.2020-0041

[SungManhin]

推荐语：ShinyUiEditor, 直接通过可视化的方式构建 Shiny 界面，通过使用这个工具可以极大地简化构建美观的 Shiny 界面的步骤。最近了解到医学领域论文的许多预测模型常会做成 Shiny 小程序的形式提供使用，这也算是 Shiny 便捷开发网页小程序的一个应用吧。

推荐人：宋文轩

链接：https://posit.co/blog/shinyuieditor-out-of-alpha/

[yixuan]

推荐语：统计人不骗统计人系列（原文：Friends Don't Let Friends Make Bad Graphs），给出了一些常见的数据可视化陷阱案例，并解释了为什么这些图形用法是有误导性的。非常良心的一点是几乎每个案例都给出了数据来源和代码实现。

推荐人：yixuan

链接：https://github.com/cxli233/FriendsDontLetFriends

[LingrenKong]

推荐语：Plotly的R语言对应绘图文档，内容详实而且对图片同时给出了原生Plotly和从ggplot对象转换的两种处理方案，值得一试。

推荐人：孔令仁

链接：https://plotly.com/r/

[Ryanna-github]

推荐语：R 中借助 R6Class() 也可以轻松进行面向对象编程，在处理比较复杂的问题时可以用 R6 进行重构方便高效管理

推荐人：任焱

链接：https://medium.com/number-around-us/object-oriented-express-refactoring-in-r-3b33b728042b

[Ryanna-github]

推荐语：返璞归真一下，很多很实用的功能（比如变量名和字符串之间的转化）其实在基础包 rlang 里就有了，rlang::* 和 !!! 用起来

推荐人：任焱

链接：https://raw.githubusercontent.com/rstudio/cheatsheets/master/tidyeval.pdf

[GaakPing]

推荐语：最近在想因果关系的可识别性，读到一本有意思的书:《统计哲学》，这本书涉及里model selection，randomness，Inductive Inference，causal inference和statistical learning等诸多议题，把统计思想放在哲学场域下探讨是罕见而有趣的。

推荐人：陈格平

链接：https://www.sciencedirect.com/book/9780444518620/philosophy-of-statistics