推荐语：一些活跃的线上研讨会网站：Online Causal Inference Seminar是因果推断的研讨会，每周二晚上有研讨会，2020春季到现在已经举办了几十期报告了，过去的报告都有录屏和ppt，可以在这里看很多报告。从Online Causal Inference Seminar网站友链里又看到了更多线上研讨会，而The Gary Chamberlain Online Seminar in Econometrics的友链列出了非常多计量经济学和经济学的线上研讨会网站，Econometrics、Economics、Causal Inference and statistic、Data and Computer Science。
(资料图)
推荐人：陈星宇
链接：Online Causal Inference Seminar（https://sites.google.com/view/ocis/home）；The Gary Chamberlain Online Seminar in Econometrics（https://sites.google.com/view/chamberlainseminar/other-online-seminars）
推荐语：本文提出通过bootstrap实现Manova，并展示了其在函数型数据和稀疏计数数据中的应用。
推荐人：朱书慧
文章信息/链接：Zhenhua Lin, Miles E. Lopes & Hans-Georg Müller (2023) High-Dimensional MANOVA Via Bootstrapping and Its Application to Functional and Sparse Count Data, Journal of the American Statistical Association, 118:541, 177-191, DOI: 10.1080/01621459.2021.1920959（https://doi.org/10.1080/01621459.2021.1920959）
推荐语：hrbrthemes 通过提供对 ggplot2 的主题支持，可以为图表提供更多样的主题支持，同时也能更轻松地操控图表字体的排版和样式。
推荐人：宋文轩
链接：hrbrthemes: Additional Themes, Theme Components and Utilities for ggplot2（https://cran.r-project.org/web/packages/hrbrthemes/index.html）
推荐语：构建可重复性的 R 语言数据分析工作流，介绍除了 R 语言，还有 Git / Docker ，总之，包含一个完整的可重复性技术栈。
推荐人：黄湘云
链接：Building reproducible analytical pipelines with R https://raps-with-r.dev/
推荐语：关于 Quarto 使用的一篇博客，文末还提供了九月份 Posit’s conference 中 Quarto 相关内容的报名链接。
推荐人：孔令仁
链接：https://posit.co/blog/quarto-at-work/
推荐语：Andrew Heiss 制作非常精良的 《Data Visualization with R》课程，用 R 、ggplot2 和图形设计的原则制作漂亮而准确的数据可视化。
推荐人：黄湘云
链接：https://datavizs23.classes.andrewheiss.com/
推荐语：David McCandless 是一个数据统计记者 Data Journalist， 2010 年他在 TED 上给了一个演讲 《数据可视化之美》，目前视频访问量 360+万。他将复杂的数据集（比如世界范围内的军事花费、媒体释放出来的恐惧、Facebook 分手状态更新）转为美丽而简单的图形，揭示潜在的模式和联系。好的设计是应对信息过剩的最好方式，它可以改变看世界的方式。他是《Information Is Beautiful》 的作者，他说一本书需要 250 幅图片，做一幅图花了一个月，仅填充 2 页纸，信息提取、处理、转化、聚合、呈现，这是一个知识压缩的过程。还有两句话令人印象深刻。
1. makes infographics -- simple, elegant ways to see information.
2. draws beautiful conclusions from complex datasets — thus revealing unexpected insights into our world.
推荐人：黄湘云
链接：https://www.ted.com/talks/david_mccandless_the_beauty_of_data_visualization
推荐语：一个用 Student’s t-test 的例子，重点在于例子本身，居然是宝可梦！作者检验了电系和水系的平均速度是否有显著差异（当然电系的快，雷吉艾勒奇 200 的速度种族不是吹的）。同时也介绍一下 d3po 包的 pokemon 数据集，该数据集包含了任天堂 RPG 系列的 151 只宝可梦的各种信息，对应的应该是生活在关都地区的初代宝可梦们。
推荐人：王祎帆
链接：https://pacha.dev/blog/2023/06/24/t-test/index.html
推荐语：贝叶斯结构方程模型的简介，清晰明了
推荐人：任焱
链接：https://www.seascapemodels.org/rstats/2023/06/15/bayesian-sem-tute.html
参考文献
[1]https://github.com/cosname/cosx.org/issues/1099
2023年往期回顾
2023年1月统计月读
2023年2月统计月读
2023年3月统计月读
2023年4月统计月读
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