统计月读（2021年6-7月）

推荐语：通常情况下，我们总相信大样本意味着准确，但在论文 More Data Can Hurt for Linear Regression: Sample-wise Double Descent 作者发现对于参数过量的回归模型，会得到有悖于常理的结果，链接的文章用 R 给出了论文实验的复现。

推荐人：任焱

链接：http://y5a.cn/Sdhlg

推荐语：GooglyPlusPlus2021 是一个包含了丰富数据与图表类型的交互可视化 Shiny App，最新一版的更新包括了：

可以与绘图/图表进行交互以获取有关基础数据的更多详细信息
可以通过多种方式对图表中的数据进行切片
GooglyPlusPlus 还收纳了来自新西兰的“Super Smash T20”联赛数据，可以分析击球手、投球手、比赛、球队和排名 Super Smash (SSM)

推荐人：任怡萌

链接：

https://gigadom.in/2021/05/29/googlyplusplus2021-is-now-fully-interactive/

推荐语：CRAN 在2021年4月收录了179个 R 包，作者从计算方法、数据、基因组学、机器学习、数学、医学、网络、运筹学、统计学、时间序列、公用事业和可视化这12个类别中，选出了排名“前40“的 R 包，并对其中几个 R 包进行了简单的介绍。

推荐人：操懿

链接：https://rviews.rstudio.com/2021/05/25/april-2021-top-40-new-cran-packages/

推荐语：谢大大介绍了在 R Markdown 中如何使用 knitr 重复使用代码块和块选项，更多关于 R Markdown的“骚操作”可阅读他的作品 Rmarkdown-Cookbook

推荐人：王祎帆

链接：https://yihui.org/en/2021/05/knitr-reuse/

推荐语：这是一本 R 语言处理流行病学数据的电子书，大流行开始后很多人被动科普了流行病学模型，而这本书几乎覆盖了从基础入门、可视化、shiny、生存分析等所有相关主题，虽然流病领域主流还是用 SAS。

推荐人：于淼

链接：https://epirhandbook.com

推荐语：R-Universe 可以用来构建自定义版的 CRAN，可用来发布软件与文档，这是一篇教程。

推荐人：于淼

链接：https://ropensci.org/blog/2021/06/22/setup-runiverse/

推荐语：Introduction to Modern Statistics 的电子书，侧重基于仿真模拟的探索性数据分析，适合非统计但需要统计分析的专业的人阅读入门。

推荐人：于淼

链接：https://openintro-ims.netlify.app/index.html

推荐语：如何在一个字符串中插入新的字符串？作者提供了一种与 Python 中实现方法对应的 R 语言实现方法，通过自定义函数 cat_v，实现字符串的新值插入功能。更多有用的、有趣的函数可以去 Useless_R_function repository 中挖掘。

推荐人：任怡萌

链接：https://tomaztsql.wordpress.com/2021/07/09/little-useless-useful-r-functions-inserting-variable-values-into-strings/

推荐语：作者看到了一张用 ppt 绘制，描述流媒体市场份额的柱状图。他尝试用 R 复现了这张柱状图，并在原有图片的基础上进行了一定的改进，绘制了形式更丰富的图。

推荐人：操懿

链接：https://jcarroll.com.au/2021/07/02/improving-a-visualization/

推荐语：如果你像我一样看到一个【可能】有用的 github 仓库就想 fork 下来，那你的 github 空间可能已经很拥挤了。多数 fork 下来的仓库积灰数年，真正需要的仓库却无法快速找到，却也不想逐一清理删除。而本文介绍的gh包则是批量删除仓库的利器，简单的一行命令，空间瞬间整洁。

推荐人：向悦

链接：https://www.jumpingrivers.com/blog/github-clean-remove-forks/

推荐语：当你需要认真写一个 R 包时，两个必读的文档是 Advanced R 和 R package。但当你在遇到传参问题时会发现 tidy dots 这个概念，官网文档提供的 list2、exec 和 do.call 有时候可能并不能帮你让一个用户提供的函数(比如雅克比矩阵)很好的支持!!! args_list，这时候几个函数和包可能帮到你 (1) mget (2) list2env (3) ellipsis包。链接是一篇介绍 ellipsis 的博客。

推荐人：苏锦华

链接：https://www.r-bloggers.com/2015/02/r-three-dots-ellipsis/

推荐语：科研作图从最早 boxplot 到可以展示分布的 violin 图与 ridgeline 图，现在又出了 raincloud 图，其背后的逻辑就是更多关注统计估计中的不确定性，ggdist 包是对这个问题一个不错的总结与可视化方案。

推荐人：于淼

链接：https://mjskay.github.io/ggdist/

推荐语：Rstudio 的网站里面有一个专门的 Cheatsheets（速查表）总结页面，包含了 Rstudio 的以及其他用户贡献的速查表，这样就不用自己去搜集不同R包的速查表了。

推荐人：孔令仁

链接：https://www.rstudio.com/resources/cheatsheets/

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