Анализ данных для лингвистов

Г. А. Мороз

1 О курсе

Материалы для курса Анализа данных для лингвистов, Школа лингвистики НИУ ВШЭ.

• вместо первой лекции можно посмотреть запись лекции 2021.01.13
• вместо второй лекции можно посмотреть запись лекции 2021.01.15
• вместо третей лекции можно посмотреть запись лекции 2021.01.20
• вместо четвертой лекции можно посмотреть запись лекции 2021.01.22
• вместо пятой лекции можно посмотреть запись лекции 2021.01.27
• вместо шестой лекции можно посмотреть запись лекции 2021.01.29
• вместо седьмой лекции можно посмотреть запись лекции 2021.02.03
• вместо восьмой лекции можно посмотреть запись лекции 2021.02.05
• вместо девятой лекции можно посмотреть запись лекции 2021.02.10
• вместо десятой лекции можно посмотреть запись лекции 2021.02.12
• вместо одиннадцатой лекции можно посмотреть запись лекции 2021.02.19
• вместо двеннадцатой лекции можно посмотреть запись лекции 2021.02.24
• вместо триннадцатой и четырнадцатой лекций можно посмотреть вот эти видео: часть 1, часть 2
• вместо пятнадцатой лекции можно посмотреть запись лекции 2021.03.03
• вместо шестнадцатой лекции можно посмотреть запись лекции 2021.03.05 и другую и третью,
• вместо шестнадцатой лекции можно посмотреть вот это видео.

1.1 Используемые пакеты

packageVersion("tidyverse")

## [1] '1.3.1'

packageVersion("fitdistrplus")

## [1] '1.1.6'

packageVersion("mixtools")

## [1] '1.2.0'

packageVersion("lme4")

## [1] '1.1.28'

packageVersion("lmerTest")

## [1] '3.1.3'

packageVersion("car")

## [1] '3.0.12'

packageVersion("pscl")

## [1] '1.5.5'

packageVersion("nnet")

## [1] '7.3.17'

packageVersion("MASS")

## [1] '7.3.55'

packageVersion("ggeffects")

## [1] '1.1.1'

packageVersion("brms")

## [1] '2.16.3'

packageVersion("tidybayes")

## [1] '3.0.2'

1.2 Домашние задания

• домашнее задание к лекции 24.01.2022:
  • вспомните пожалуйста, условные вероятности, формулу Байеса и при каких условиях ее применяют;
  • посмотрите освежающие материалы про условную вероятность и формулу Байеса.
• домашнее задание 1. (дедлайны: 31.01.2022, 07.02.2022)
• домашнее задание 2. (дедлайны: 07.03.2022, 12.03.2022)
• домашнее задание 3. (дедлайны: 26.03.2022)