统计月读（2019年8月）

推荐语：谷歌浏览器已经不让用户关闭点击追踪了，因为禁用点击追踪已经事实上威胁了他们的核心商业利益，也就是广告投放，虽然这变相损害了用户隐私。然而，从统计角度看只要你进行了足够虚假点击，那么浏览器对你的追踪也不会准确。火狐浏览器对此发布了一个 trackthis 项目，你可以选择时尚达人、大v、富人或杞人的角色进行扮演，然后你会打开一百多个相关页面，来回切换几次广告商就彻底不知道你是什么物种了，原有的用户画像也会乱七八糟。不过如果用的人足够多，那么广告商也存在反向识别的可能。

推荐人：于淼

链接：https://trackthis.link/

推荐语: Tyler Morgan-Wall 开发 rayshader 包可将 ggplot2 对象转化成 rgl 绘图对象，实现真三维可视化，可以任意拖动、缩小和放大图形，可导出适合 3D 打印的文件格式。

推荐语：Manos Papadakis 和 Michail Tsagris 合作发表的论文 Taking R to its limits: 70+ tips 给出70多个R语言编程的建议，附带的 Rfast 包收录了大量常用的数据操作和回归分析的函数，目的是将 R 语言的性能发挥到极致。

推荐人：黄湘云

链接：https://peerj.com/preprints/26605.pdf

推荐语： AI 补代码工具，作者收集分析了 Github 上的代码然后训练了模型来进行补全，相当于一大帮开源程序员帮你写代码。目前支持 VS Code、Sublime Text、Atom、Emacs、Vim五种代码编辑器与包括 python 在内的23种语言（没有 R，估计是因为 base R 跟极乐净土的补全风格差异太大模型不收敛）。看了下演示，感觉以后编程靠 Tab 键就足够了。不过另一个问题则是，如果我们过分依赖 AI 编程，那么几乎不可能形成新的代码风格，未来的编程风格可能被 AI 的流行锁定在21世纪初期，毕竟赢者通吃。

推荐人：于淼

链接：https://tabnine.com/blog/deep

推荐语：今年法国 useR 2019 报告的幻灯片与视频集合，视频来自官方油管频道。

推荐人：于淼

链接：https://github.com/sowla/useR2019-materials

推荐语：个人感觉 base R 跟 tidyverse 的一个明显区别是 base R 的代码比较容易函数化而 tidyverse 的代码更适合清晰的流程化数据分析。对于 tidyverse 风格的包特别是 ggplot2 ，如果不满意默认配置想写个函数自定义下风格偷个懒经常因为变量没有引号而各种报错，然而最近 rlang 包的一个更新减弱了这种差异，现在可以用两个花括号在自定义函数里指定变量名，这样在使用函数时直接输入按 tidyverse 风格输入没有引号的变量名就可以了。

推荐人：于淼

链接：https://www.tidyverse.org/articles/2019/06/rlang-0-4-0/

推荐语：Julia于2012年首次发布，其核心部分由MIT Julia Lab成员开发。作为一门年轻的编程语言，Julia以其简单高效的特点正在统计学和AI领域飞速发展。特别是在科学计算中，对矩阵操作的速度明显优于R和Python。近期，来自昆士兰大学的两名研究员发布了《Statistics with Julia》一书的草稿版，该书介绍了统计学中基本问题的原理并用Julia实现，方便Julia爱好者学习使用。

推荐人：边蓓蕾

链接：https://people.smp.uq.edu.au/YoniNazarathy/julia-stats/StatisticsWithJulia.pdf https://github.com/h-Klok/StatsWithJuliaBook

推荐语：LaTeX 的世界从来不缺画图的宏包，比如 Asymptote、PGF/TikZ、PSTricks 等，现在 Github 上有人专门收集了画贝叶斯网络、图模型和技术架构图的代码，有相关需求的应该能省下不少功夫！

推荐人：黄湘云

链接：https://github.com/xinychen/awesome-latex-drawing

推荐语：Tidyverse 或者说 “极乐净土” ，正成为R语言用户的新范式，这本电子书可以帮助你系统了解“极乐净土”的数据处理逻辑。

推荐人：于淼

链接：https://b-rodrigues.github.io/modern_R/

推荐语：glue 包可用来产生自动化语句模版，例如批量输出一组数据的描述性语句，也就是把数据按格式转成人话。而这个 unglue 包则是通过识别人话中的模版来转成数据框。

推荐人：于淼

链接：https://github.com/moodymudskipper/unglue

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