R/R Studio/統計学他ドキュメントリンク集

# はじめに

R/RStudio/R Markdownの他、統計学・機械学習のRコード付き解説ページ等の記事へのリンクを集めています。
できるだけ著者・開発者を記すようにしました。
()内はパッケージの例です。

### 小ネタ

Chromeの検索エンジン[`chrome://settings/searchEngines`](chrome://settings/searchEngines)で`https://cran.r-project.org/web/packages/%s/index.html`と登録しておくと検索バーから簡単にCRANに登録されているパッケージを検索できるようになります。最近はvignetteとかが充実してるパッケージが増えてます。そのリンクはたいていこのページから飛べるようになってるのでハブとして活用できます[^検索エンジン]。

[^検索エンジン]:ちなみに私はこの検索エンジンが大好きでめちゃくちゃいっぱい設定してあります。Amazon検索は`a`＋`TAB`、Twitter検索は`t`＋`TAB`といった感じで基本的に1文字か2文字でURLを呼び出せるようにしてあります。デフォルトの設定では`TAB`だけでなく`Space`でも検索を呼び出せるようになっていますが、キーとなる文字列が極端に短い場合、意図せず検索エンジンを呼び出してしまうことがあるので、トリガーは`TAB`だけに設定した方がいいと思います。そうすれば通常のAND検索と被ることがありません。あと、Googleのサービスって全体的にこういうショートカットが充実してていいですよね。

# 検索エンジン

- [Rseek](https://rseek.org/)：[R Cookbook](https://rc2e.com/)で紹介されている検索エンジン。Rに関連する記事だけがヒットするようにカスタマイズされている。

# 書籍

- [R for Data Science](https://r4ds.had.co.nz/)：いわずと知れたR4DS。Rの入門書としても優れている。ただし内容はデータの扱い方に関する記述が多く、統計学や意思決定の方法についてはあまり書かれていない。
- [R Cookbook](https://rc2e.com/)：様々なデータ分析の方法について、非常に簡潔な解決方法の紹介に徹しているのが特徴。あまりにも簡潔なのでR4DSの冗長さに慣れてしまうと拍子抜けしてしまうが、これが本来のRの優位性なのだと思う。
- [Advanced R](https://adv-r.hadley.nz/)：プログラミング言語としてのRについて詳説している。まだしっかり読んでない。
- [Welcome! | R Packages](https://r-pkgs.org/)：Rパッケージ開発入門。

# base R・全般
- [データ科学便覧 実装関連事項](https://data-science.gr.jp/implementation.html)
- [からだにいいもの](https://www.karada-good.net/) | [Twitter](https://twitter.com/KaradaGood)
- [R-bloggers](https://www.r-bloggers.com/)
- [プログラミングの話題 (TAKENAKA's Web Page)](http://takenaka-akio.org/index_03.html)

# 開発者

- [公式HP](https://hadley.nz/) | [Github](https://github.com/hadley) | [Twitter](https://twitter.com/hadleywickham) | Hadley Wickham (tidyverse, etc.)
- [公式HP](https://yihui.org/en/) | [Github](https://github.com/yihui) | [Twitter](https://twitter.com/xieyihui) | Yihui Xie (rmarkdown, etc.)
- [Blog](https://notchained.hatenablog.com/) | [Github](https://github.com/yutannihilation) [Twitter](https://twitter.com/yutannihilation) | Hiroaki Yutani, (estatapi, gghighlight)
- [Blog](https://blog.atusy.net/) | [Github](https://github.com/hadley) | [Twitter](https://twitter.com/atsushi776) | Atusy (ftExtra)
- [Blog](https://uribo.hatenablog.com/) | [Github](https://github.com/uribo) | [Twitter](https://twitter.com/u_ribo) | Shinya Uryu (zipangu)


# Tidyverse系パッケージ・ドキュメント

- [Tidyverse packages](https://www.tidyverse.org/packages/)
    - [A Grammar of Data Manipulation • dplyr](https://dplyr.tidyverse.org/)
    - [Tidy Messy Data • tidyr](https://tidyr.tidyverse.org/)
    - [Read Rectangular Text Data • readr](https://readr.tidyverse.org/)
    - [Functional Programming Tools • purrr](https://purrr.tidyverse.org/)
    - [Simple Data Frames • tibble](https://tibble.tidyverse.org/)
    - [Simple, Consistent Wrappers for Common String Operations • stringr](https://stringr.tidyverse.org/)
    - [Tools for Working with Categorical Variables (Factors) • forcats](https://forcats.tidyverse.org/)
- Kazutan.R [Kazutan.R](https://kazutan.github.io/kazutanR/index.html)
- Jaehyun Song, Ph.D. [Tutorial](https://www.jaysong.net/tutorial/)
- 宋財泫・矢内勇生, [私たちのR: ベストプラクティスの探究](https://www.jaysong.net/RBook/)
- 岩嵜 航, [Heavy Watal](https://heavywatal.github.io/)
- [R :: Jun Nishii](http://bcl.sci.yamaguchi-u.ac.jp/~jun/notebook/r/)

# R グラフィックス

- [Create Elegant Data Visualisations Using the Grammar of Graphics • ggplot2](https://ggplot2.tidyverse.org/)
- ill-identified [おまえはもうRのグラフの日本語表示に悩まない (各OS対応) - ill-identified diary](https://ill-identified.hatenablog.com/entry/2020/10/03/200618)
- Winston Chang, [R Graphics Cookbook, 2nd edition](https://r-graphics.org/)

# 自動化

- やわらかクジラ [Rで読むExcelファイル](https://izunyan.github.io/excel_r/)
- やわらかクジラ [がんばらないデータ加工](https://izunyan.github.io/gisho12/index.html)

# 統計学・経済学

- 矢内 勇生, [KUT 計量経済学応用](https://yukiyanai.github.io/econometrics2/)
- 矢内 勇生, [KUT 統計学2](https://yukiyanai.github.io/stat2/)
- Mauricio “Pachá” Vargas Sepúlveda, [Solutions Manual for An Advanced Guide to Trade Policy Analysis in R](https://r.tiid.org/R_structural_gravity/)
- Laurent Berge, (fixest), [Fast Fixed-Effects Estimations • fixest](https://lrberge.github.io/fixest/index.html)
- [資料 Rで社会経済データの取得　(work in progress)](https://toad-office.github.io/socio-econ/)

# 機械学習・統計的因果推論

## Rコード付き

- [Machine Learning and Causal Inference](https://gsbdbi.github.io/ml_tutorial/)

## Rコード無し

- [The Effect: An Introduction to Research Design and Causality | The Effect](https://theeffectbook.net/)
- [9 Difference-in-Differences | Causal Inference](https://mixtape.scunning.com/difference-in-differences.html)
- [Causal Inference: What If (the book) | Miguel Hernan's Faculty Website | Harvard T.H. Chan School of Public Health](https://www.hsph.harvard.edu/miguel-hernan/causal-inference-book/)

# R Markdown関連

- [Dynamic Documents for R • rmarkdown](https://pkgs.rstudio.com/rmarkdown/index.html)
- Hao Zhu, (kableExtra), [kableExtra](https://haozhu233.github.io/kableExtra/)
- [Home | Bookdown](https://bookdown.org/)
    - Yihui Xie, [bookdown: Authoring Books and Technical Documents with R Markdown](https://bookdown.org/yihui/bookdown/)
- Daniel D. Sjoberg, (gtsummary), [Presentation-Ready Data Summary and Analytic Result Tables • gtsummary](https://www.danieldsjoberg.com/gtsummary/)