统计月读（2022年1月）

推荐语：还在纠结如何检查自己的 R 代码，分析代码性能吗？这段教程可以教会你如何分析自己写的 R 代码性能。

推荐人：孔令仁

链接：https://adv-r.hadley.nz/perf-measure.html

推荐语：Cédric Scherer 是著名的 TidyTuesday 的发起人，写的 ggplot2 材料持续维护更新，其对 ggplot2 的介绍细致全面，和统计之都前段时间发出的文章《echarts4r: 从入门到应用》旗鼓相当，一个制作静态图，一个制作动态图，互为补充。有此两篇入门数据可视化足以。

推荐人：黄湘云

链接：https://www.cedricscherer.com/2019/08/05/a-ggplot2-tutorial-for-beautiful-plotting-in-r/

推荐语：一个可以获得 NBA 各项数据的包，并且现在以及开始支持并行计算了，对篮球+数据分析感兴趣的小伙伴可以玩一玩，说不定就是下一个 Billy Beane 了。

推荐人：王祎帆

链接：

https://github.com/abresler/nbastatR；
http://asbcllc.com/nbastatR/index.html

推荐语：一个整合了各国 COVID-19 相关数据的包，便于对各国数据进行比较；同时支持使用世界银行的外源数据以及 Google 和 Apple 移动报告中的数据，也可以与地理空间信息进行整合。该数据包持续更新。

推荐人：宋文轩

链接：https://rviews.rstudio.com/2021/12/08/the-r-package-covid19/

推荐语：中国人民大学统计学院主文献研读资源库。

推荐人：苏锦华

链接：https://rucstatreading.github.io/

推荐语：美国有着几乎是世界最低的疫苗接种率？有偏的抽样调查往往会得出一些离谱的结论。

推荐人：操懿

链接：https://www.statschat.org.nz/2022/01/19/vaccination-survey-vs-data/

推荐语：研究高维统计理论的必读教材

推荐人：梁杰昊

链接：

https://www.cambridge.org/core/books/highdimensional-statistics/8A91ECEEC38F46DAB53E9FF8757C7A4E
https://www.cambridge.org/core/books/highdimensional-probability/797C466DA29743D2C8213493BD2D2102

推荐语：如何让统计图表给出足够的信息量，这篇文章或许给出了一个反面剖析帮助我们思考这个问题，可能一些司空见惯的想法或图片并没有帮助我们实现这一点。

推荐人：赵昊蛟

链接：https://statmodeling.stat.columbia.edu/2022/01/22/kaiser-fung-on-axis-zero-and-spiral-charts/

推荐语：如果你有一份.tsv 文件，可以直接通过这个库（https://github.com/jmablog/pretty-instagram-quote-generator）将其转换为一个 ins 风的图片发布在 instagram 上，切换字体或颜色只需要10秒钟。