На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Основы статистической обработки педагогической информации» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Детские книги, Учебная литература. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Основы статистической обработки педагогической информации

Дата выхода
24 августа 2020
🔍 Загляните за кулисы "Основы статистической обработки педагогической информации" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Основы статистической обработки педагогической информации" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Денис Владимирович Соломатин) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Учебное пособие содержит текстовые сведения, иллюстрации и задания по основам статистической обработки педагогической информации в R, вольный пересказ содержимого сайта r4ds.had.co.nz, многие годы аккумулирующего труды исследователей всего мира, с занимательными дополнениями и историческими справками в попытке адаптации материала под профессиональные нужды современных онлайн-учителей. Последняя глава посвящена изучению возможностей R, позволяющих открыть собственную онлайн-школу.
📚 Читайте "Основы статистической обработки педагогической информации" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Основы статистической обработки педагогической информации", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
На примере следующего кода будет демонстрирован удобный шаблон интеграции ggplot2 с каналами в dplyr. Немного странным может показаться смешение стилей %>% и +, дело привычки, со временем это станет естественным. Отфильтруем на предыдущем графике экспериментальные самолёты с малым количеством вылетов, не превышающим 33:
задержки %>% filter(количество_выполненных_рейсов > 33) %>%
ggplot(mapping = aes(x = количество_выполненных_рейсов,
y = средняя_задержка)) +
geom_point(alpha = 1/15)
Полезным сочетанием клавиш RStudio является Ctrl + Shift + P, для повторной отправки ранее отправленного фрагмента из редактора в консоль.
Есть еще одна хрестоматийная иллюстрация к применению изложенного метода.
Историческая справка. Не сказать чтобы бейсбол был нашей национальной забавой, но многие в России знают «сколько пинчеров на базе», и именно россиянин, уроженец Нижнего Тагила, Виктор Константинович Старухин стал первым питчером, кто одержал 300 побед в японской бейсбольной лиге, являясь одним из лучших бейсболистов мира в 20 веке.
Когда строится график визуализирующий уровень мастерства игроков, измеряется среднее значение эффективных попаданий по мячу по отношению к общему количеству предпринятых попыток, возникает две статистические предпосылки:
1. Как было в примере с самолётами, вариативность показателей уменьшается при увеличении количества наблюдений.
2. Существует положительная корреляция между результативностью и элементарно предоставляемой возможностью бить по мячу. Дело в том, что команды контролируют свой состав, поэтому очевидно, что на поле выходят только лучшие игроки из лучших.
Предварительно преобразуем сведения об ударах игроков в табличную форму, так они легче воспринимаются:
удары <– as_tibble(Lahman::Batting)
эффективность <– удары %>%
group_by(playerID) %>%
summarise(
результативность = sum(H, na.rm = TRUE) / sum(AB, na.








