Easystats

easystats 开源软件包集合创建于2019年，主要包括专用于统计模型的后处理工具。 截至 2022 年 5 月，组成 easystats 生态系统的 10 个软件包的下载量已超过 800 万次，并于 1000 多篇科学出版物中使用。 这份系统囊括了各种统计课程、视频教程和书籍的主题。 开发 easystats 的目的是提供一个统一和一致的框架来理解和报告统计结果。它还与其他软件包兼容（例如：tidyverse）。值得注意的设计特点包括其API，特别是函数和参数的名称（例如：开发者刻意避免使用首字母缩略词和缩写）。 另外，这款软件包的依赖项数量也极少。[需要較佳来源] 2019 年，Dominique Makowski 联系了软件开发商 Daniel Lüdecke，提出了围绕R软件包进行合作的想法，旨在为没有统计或计算机科学背景的用户提供数据科学的工具。首先，第一个开发的 easystats 软件包，insight 于 2019 年创建，并成为往后生态系统发展的基础。 随后，贝氏统计学专家 Mattan S.Ben Shachar 加入此项目的合作，并提高了第二个软件包，bayestestR， 的功能与效率。目前， 软件包的维护者包括Indrajeet Patil和Brenton M.Wiernik。 easystats 生态系统包含十个半独立的软件包。 insight：这个包是生态系统的基础；用于操作不同R 包的项目。 datawizard ：这个软件包含着一些核心数据操作特性。 bayestestR ：这个软件包提供使用贝氏统计学的实用程序。 correlation：此软件包专用于运行相关系数分析。 performance：这个软件包允许提取模型性能以及精度的指数分析。 effectsize ：这个软件包计专注于效应量和标准化参数的索引。 parameters：该软件包以统计模型的参数分析为中心。 modelbased ：这个包计算基于模型的预测、组平均值和对比。 see：此软件包与ggplot2以创建图表以及曲线图。 report：这个软件包的功能在于提供统计模型的自动报告。 Tidyverse R（编程语言） easystats: one year already. What's next?. r-bloggers. 23 January 2020 [14 January 2022]. （原始内容存档于2022-05-22）.  easystats. GitHub. 14 January 2022 [14 January 2022]. （原始内容存档于2022-11-30）.  easystats Downloads. GitHub. 14 January 2022 [14 January 2022]. （原始内容存档于2022-11-30）.  Project "easystats". ResearchGate. [16 January 2022]. （原始内容存档于2022-01-16）.  Dominique Makowski's Google Scholar Profile. scholar.google.fr. [2022-08-11]. （原始内容存档于2022-09-30）.  easystats: Quickly investigate model performance. Business Science. 13 July 2021 [17 January 2022]. （原始内容存档于2022-11-29） （英语）.  Automate Textual Reports of Statistical Models in R! report / easystats. YouTube. [17 January 2022]. （原始内容存档于2022-01-19） （英语）.  Field, Andy P. Discovering statistics using R. Thousand Oaks, California. 2012. ISBN 978-1446200469.  Analyse des corrélations avec easystats. rzine.fr. [17 January 2022]. （原始内容存档于2022-01-18）.  Su, Gang. A Comprehensive List of Handy R Packages. towardsdatascience.com. 2 September 2020 [17 January 2022] （英语）.  Kennedy, Ryan. Introduction to R for social scientists a Tidy programming approach. Boca Raton. 2021. ISBN 9781000353877.  Monkman, Martin. Data Science with R: A Resource Compendium. [18 May 2022].  Lüdecke, Daniel; Waggoner, Philip D.; Makowski, Dominique. insight: A Unified Interface to Access Information from Model Objects in R. Journal of Open Source Software. 25 June 2019, 4 (38): 1412. Bibcode:2019JOSS....4.1412L. S2CID 198640623. doi:10.21105/joss.01412.  Makowski, Dominique; Ben-Shachar, Mattan; Lüdecke, Daniel. bayestestR: Describing Effects and their Uncertainty, Existence and Significance within the Bayesian Framework. Journal of Open Source Software. 13 August 2019, 4 (40): 1541. Bibcode:2019JOSS....4.1541M. S2CID 201882316. doi:10.21105/joss.01541.  Makowski, Dominique; Ben-Shachar, Mattan; Patil, Indrajeet; Lüdecke, Daniel. Methods and Algorithms for Correlation Analysis in R. Journal of Open Source Software. 16 July 2020, 5 (51): 2306. Bibcode:2020JOSS....5.2306M. S2CID 225530918. doi:10.21105/joss.02306.  Lüdecke, Daniel; Ben-Shachar, Mattan; Patil, Indrajeet; Waggoner, Philip; Makowski, Dominique. performance: An R Package for Assessment, Comparison and Testing of Statistical Models. Journal of Open Source Software. 21 April 2021, 6 (60): 3139. Bibcode:2021JOSS....6.3139L. S2CID 233378359. doi:10.21105/joss.03139.  Ben-Shachar, Mattan; Lüdecke, Daniel; Makowski, Dominique. effectsize: Estimation of Effect Size Indices and Standardized Parameters. Journal of Open Source Software. 23 December 2020, 5 (56): 2815. Bibcode:2020JOSS....5.2815B. S2CID 229576898. doi:10.21105/joss.02815.  Lüdecke, Daniel; Ben-Shachar, Mattan; Patil, Indrajeet; Makowski, Dominique. Extracting, Computing and Exploring the Parameters of Statistical Models using R. Journal of Open Source Software. 9 September 2020, 5 (53): 2445. Bibcode:2020JOSS....5.2445L. S2CID 225319884. doi:10.21105/joss.02445.  Lüdecke, Daniel; Patil, Indrajeet; Ben-Shachar, Mattan S.; Wiernik, Brenton M.; Waggoner, Philip; Makowski, Dominique. see: An R Package for Visualizing Statistical Models. Journal of Open Source Software. 6 August 2021, 6 (64): 3393. S2CID 238778250. doi:10.21105/joss.03393.