- 1介绍R语言和基本数据清洗
- 2假设检验和简单线性回归
- 3二元线性回归非线性转换、可视化和公式
- 4多元线性回归
- 5遗漏变量偏差和多重共线性
- 6虚拟变量与线性概率模型
- 7回归参数的假设检验
- 8回归参数的联合显著性检验
- 9Heteroskedasticityrobust推断
- 10Weighting和clusterrobust推断
- 11处理时间序列数据和检验自相关
- 12处理时间序列数据和校正序列自相关
- 13工具变量估计
- 14二段最小二乘法估计2SLS
- 15时间序列预测
- 16混合OLS、随机效应和固定效应估计
- 17DID估计
- 初始R语言
- 版本控制——git
- 学会shell操作
- 数据清洗——tidyverse
- 数据清洗——data.table
- 爬虫1——Server-side和CSS
- 爬虫2——客户端和API
- R函数——介绍基本概念
- R函数——进阶知识
- R语言并行运算
- R Docker教程
- Google Compute Engine(1)
- Tidyverse中10个技巧性函数——来源YouTube
- 批量读取Excel数据
- purrr教程1
- purrr教程2
- R字符串数据处理——一个实际例子
- 爬虫教程_CSS选择器
- 爬虫完整教程
- RMarkdown PPT教程
- Integration: R and Python
- 如何制作一个PPT:
R语言课程大纲
- 最受欢迎的鲜为人知的软件包
- 懒人系列:使人变懒的R包
- 如何快速的重命名
- Tidyverse若干技巧 -ggplot2高级图形笔记
-
Hadley Wickham
-
谢益辉
- Bookdown: Authoring Books and Technical Documents with R Markdown:使用Rmarkdown编写书籍和技术文档
- Blogdown: Create Blogs and Websites with R Markdown:搭建博客和网站
- R Markdown: The Definitive Guide:谢益辉代表性著作
- R Markdown Cookbook:谢益辉代表性著作
-
珍妮
- What They Forgot to Teach You About R:一些不为人知的R和Rstudio技巧
- Happy Git and GitHub for the useR
-
其它
- beepr:如果您想在例如脚本完成时收到通知,该声音会很有用
- available:检查包标题是否可用,适当且有趣
- similiars:similars的目标是将字符串匹配到另一个向量中最相似的字符串。
- aringanthemer:给你的xaringan幻灯片添加一些xaringer。Rmd文件没有(很多)CSS。(Good!!!)
- pdftools:从pdf文件中提取文本和元数据
- kableExtra:构建漂亮的表
- magick包,网站
- magickGUI
- printr:打印表格
- countdown:
countdown
makes it easy to drop in a simplecountdown
timer in slides and HTML documents written in R Markdown.
- janitor包——检查和清理脏数据
- datapasta:剪贴板数据转换为c()和数据框
- DataExplorer:数据探索
- labelled:Introduction to labelled
- naniar:
naniar
提供了有原则的、整洁的方法来总结、可视化和操作丢失的数据
- gmodels:Various R programming tools for model fitting.
- pmdplyr:dplyr软件包作为基础,使操作面板数据更加容易
- stargazer 文档:将模型结果绘制成表格
- equatiomatic:
equatiomatic
的目标是减少从适合的模型编写LaTeX代码的痛苦。将来,这个包的目标是支持broom
支持的任何模型。有关当前支持的模型,请参阅equatiomatic
介绍。
- prodigenr:具有prodigenr的项目创建: 可重复和开放科学项目的一个组成部分,更好用的project
- bubblyr:
bubblyr
is an R wrapper of theJavaScript
librarybubbly-bg
- downloadthis:Implement
**download buttons**
in HTML output from 'rmarkdown' without the need for 'runtime:shiny'. 网址 - emo:The goal of
emo(ji)
is to make it very easy to insertemoji
into RMarkdown documents.
- rOpenSci: The RefManageR package:
RefManageR
provides tools for importing and working with bibliographic references
- RegExplain:正则表达式很复杂,RegExplain使你更容易看到你在做什么。
- stringr.plus:提供了一些
stringr
中没有的用于处理字符串的额外函数。函数可以很好地与tidyverse
一起使用。一个笔记 - inferregex:妈妈再也不担心我的正则表达式了
- golem:an opinionated framework for building production-grade shiny applications
A ggplot2 Tutorial for Beautiful Plotting in R-blog version:ggplot2系列完整教程