统计月读（2023 年 3 月）

推荐语：想要把ChatGPT转化成实在的生产力吗？这个包把ChatGPT的一些功能嵌入到RStudio内，通过Add-In栏的按钮即可使用。这个包本质上是对ChatGPT功能的封装，需要自己注册 OpenAI API key，并且要注意代码上传方面的隐私问题。

推荐人：孔令仁

链接：https://github.com/MichelNivard/GPTstudio; https://github.com/JamesHWade/gpttools/

推荐语：The Matrix Cookbook，适合写作业时食用，遇到一些矩阵求导或向量求导的题目可以查一查怎么求导。（正在写作业的我眼泪流下来.jpg）

推荐人：朱书慧

链接：http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/edoc/imm3274.pdf

推荐语：Post-selection Inference综述，固定模型后用数据推断，还是挖掘数据后选择模型再推断？这篇综述介绍了可能存在的问题以及目前三种主流的方法。

推荐人：吕秋燃

链接：https://www.annualreviews.org/doi/10.1146/annurev-statistics-100421-044639

推荐语：哥伦比亚大学统计系博后 Lu Zhang 写了一份入门贝叶斯计算框架 Stan 的材料，手把手一步一步教编写代码、模型，总结调参实战技巧，十分详细地说明模型输出，呈现完整的贝叶斯数据分析流，新手入坑必备。

推荐语：推荐一款软件 BaKoMa TeX，可实现 LaTeX “本地运行”、“实时预览”的解决方案。 BaKoMa TeX 为俄罗斯人 Basil K. Malyshev 开发的一款完备的 LaTeX 软件，这款软件可实现 LaTeX 所见即所得的编辑过程（尽管有时候不那么方便）。通过使用 VSCode 编辑 .tex 文件配合 BaKoMa TeX 展示编译结果的方式，可以在本地实现真正的 LaTeX 实时预览。

推荐人：宋文轩

链接：http://www.bakoma-tex.com https://zhuanlan.zhihu.com/p/582815115

推荐语：应该是个有点旧的包了，最近才用到。tabulizer 可以直接从 pdf 中读取文本或者提取表格等，数据收集整理小帮手。可以看这篇博客了解用法。

推荐人：任焱

链接：https://www.r-bloggers.com/2019/09/pdf-scraping-in-r-with-tabulizer/

推荐语：今年新诞生的，用于论文制作的标记语言，基于Rust，所见即所得，并且支持数学公式。目前看起来还有点鸡肋，因为数学公式的语法和tex不全相同，不过相比于Markdown有着更多的自定义功能，可以产生类似tex的自定义命令。

推荐人：孔令仁

链接：https://typst.app/

推荐语：推一篇经典的论文（虽然很老）。当模型误设时极大似然估计MLE是否还能够使用，本文提出了可能的后果，并给出了相应的检验：QMLE能够收敛，但是其中某些我们关注的参数可能没有一致性。

推荐人：赵昊蛟

链接：doi.org/10.2307/1912526 或搜索 Maximum Likelihood Estimation of Misspecified Models, Halbert White, 1982, Econometrica

推荐语：ChatGPT 的新插件功能允许集成第三方服务，获取最新信息，从而提高语言模型的理解能力和相关结果的准确性。本文介绍了如何用 R 实现类似的功能，即教 ChatGPT 一些它不会的内容。其中关于 gpttools 的内容可以看上面孔令仁的分享推荐。

推荐人：王祎帆

链接：https://jameshwade.com/posts/2023-03-10_vectorstores.html

推荐语：很神奇的一篇文章，早期的screening方法都是将变量的某种边际相关性（比如Pearson correlation, distance correlation)排序后做筛选，因此在筛选假设中往往对变量的边际相关性做出假设，而这些假设在实践中可能很难成立。这篇文章改写了最小二乘估计量，证明提出的HOLP方法和其拓展的岭回归估计量在不需要边际相关性的假设条件下都能得到screening consistency。读完之后也许能体会到，众里寻他千百度，蓦然回首，答案却在最小二乘处。

推荐人：林子谦

链接：https://doi.org/10.1111/rssb.12127

推荐语：一些对同一张图像进行螺旋变换等变换的尝试，没什么高深的地方，但是特别好玩~一个可能的应用是图像数据的data augmentation。

推荐人：孔子怡

链接：https://github.com/cj-holmes/photos-on-spirals

推荐语：Lyx是TeX/LaTex的一个所见即所得编辑器，在排版大量公式时，非常方便。

推荐人：吴泽齐

链接：https://www.lyx.org/Home