Анализ данных для лингвистов

Общее

Финальная оценка = 0.6 \(\times\) накопленная + 0.4 \(\times\) экзамен

Библиотеки:

packageVersion("tidyverse")

## [1] '1.2.1'

packageVersion("brms")

## [1] '2.6.0'

packageVersion("lme4")

## [1] '1.1.19'

Как выполнять домашние задания?

На домашние задания, в которых нужно писать код, отводится 2 недели. Потом я автоматически выгружаю ответы из гитхаба. Ассистент курса — Мария Терехина. Домашние задания у всех общие, однако часто у каждого студента будет свой датасет. Все датасеты будут собраны в этой папке, где содержатся подпапки для каждого студента (если, Вы не видете Вашей папки, заполните эту форму и напишите мне).

Домашние задания будут проверятся полуавтоматически, так что пожалуйста:

• создайте репозиторий 2019_hse_data_analysis (или переименуйте уже существующий);
• добавьте в соответствующую папку файл с решением в формате hw, номер домашнего задания, .Rmd;
• следуйте паттерну называния подпапок повторяющему схему в Вашей папке в репозитории курса;

.
└── hw1_distributions
    ├── hw1_1.csv
    ├── hw1_2.csv
    └── hw1.Rmd

1 directory, 3 files

Потом я буду автоматически обкачивать файлы 2019_hse_data_analysis/hw1_distributions/hw1.Rmd из ваших репозиториев.

• фрагменты кода, посвященные отдельным заданиям разделяйте заголовками третьего уровня, пробелом и номером задания “### 1.1”, “### 1.2”, “### 2.1” и т. д. При этом, пожалуйста больше нигде в коде три и больше знака решётки подряд не используйте;
• Не используйте точные пути, все данные закачиваете из интернет-ссылок (например, read_csv("интернет_ссылка"))
• фрагменты кода, посвященные конкретным заданиям должны выводить ответ в консоль.

Календарь можно скачать в формате .csv и импортировать в Google Calendar, MS Outlook и т. п.