Новая версия библиотеки {see} (являющейся частью {easystats}) от небезызвестного в широких кругах Даниэля Людеке и его коллег - прекрасна! Куча простых и хорошо настроенных по умолчанию графиков для визуализации широкого круга базовых (и бесовских, ой, то есть байесовских) и не очень статистических моделей, которые (графики) к тому же легко кастомизируются через классические инструменты {ggolot2}, можно построить парой строк кода, а то и одной. Мечта ленивого новичка или знающего цену своему времени профессионала.

https://easystats.github.io/see/articles/index.html

#rstats #easystats #see #datavis #visualization #R

Было ли у вас такое, что через пару месяцев после завершения проекта вы не можете найти нужный код или данные. Часть файлов оказывается в загрузках, часть — теряется. Воспроизвести результаты невозможно. Стандартные рецепты (модульная организация кода, документирование, использование систем контроля версий) тоже не всегда помогают.

Хочется задать структуру еще на берегу. Одно из решений — применение одного и того же шаблона для структуры папок и файлов.

Можно, например, использовать Cookiecutter. Это библиотека, которая позволяет настроить под себя стандартный шаблон, а потом при запуске нового проекта сразу его разворачивать. Есть уже готовый отличный шаблон для Data Science проектов, а вот пример шаблона для исследовательского проекта.

В базовом случае для работы хватит пары команд:

pip install cookiecutter

cookiecutter <ссылка на репозиторий с шаблоном>

Добавьте к этому правила именования файлов, и работа со старыми проектами существенно упростится.

@evidencespace

130 статей, которые должен прочитать каждый, кто применяет количественные методы. Попробуйте прочитать хотя бы 10, подборка🔥

@evidencespace

Typst 🖊️

Typst - это новый онлайн-редактор для набора текста на основе Markdown-разметки с открытым исходным кодом и использованием скриптовых команд. Typst предлагает совместную работу в облаке, возможность вставлять LaTeX-формулы, но делать это несколько проще, чем в LaTeX. Интерес представляет наличие шаблонов (пока их пять, но, думаю, что со временем будет больше).

На первый взгляд Typst похож на упрощенную версию Overleaf + Google Docs. Также, можно установить CLI.

В Quarto v1.4 уже включили поддержку Typst.

Еще одна фишка Typst — совместное редактирование, будет удобно, если появится больше шаблонов.

Ещё два с половиной месяца назад премьер-министр сообщил о переходе к новой модели госуправления — «на основе достоверных данных». Вроде бы тут надо что-то сказать (ведь «госуправление на данных» так созвучно доказательной политике). Но я так и не придумал, что. Вместо этого — загадка:

Внимание, вопрос! Что скрывается за кодами R1 и R2 на картинке? Подсказка: по данным премьер-министра, «средний уровень достижения показателей по нацпроектам — 98,95%».

До 20 июля есть время подать документы в магистратуру экономфака МГУ на программы «Анализ данных в экономике» или «Экономическая политика».

Зачем? А вы посмотрите, что ждёт магистрантов

🔷 Совместная с факультетом ВМК МГУ программа «Анализ данных в экономике» это:

• Адаптационный курс по экономической теории / вероятностным моделям — смотря что нужно подтянуть
• Программирование, основы алгоритмов и анализ данных в Python и R
• Много машинного обучения, анализа данных и эконометрики
• Микро- и макро- и экспериментальная экономика
• Сетевые модели в экономике, имитационное моделирование, анализ данных в демографии, эмпирические отраслевые рынки, SQL, макроэконометрика, анализ текстовых данных и еще много интересного.

🔷 А программа «Экономическая политика»:

• Использование данных в экономической политике
• Общественный выбор, экономическая политика и практика государственного управления
• Экономика общественного сектора
• Экономическая политика и развитие человеческого потенциала
• Денежно-кредитная и бюджетно-налоговая политика
• Регулирование отраслевых рынков и конкурентная политика
• Социальная политика

Плюс возможность участвовать в проекте "Интегрированная аспирантура".

Узнайте подробности о приёме-2023.

🔹 Хороший проект, стоит поддержать. Обещают наборы данных в удобном формате.

Мы перезапускаем «Если быть точным»! Рассказываем, что нас ждет и как вы можете помочь

Нас часто спрашивают: когда вы начнете выкладывать дата-сеты, по которым делаете свои исследования? Так вот, совсем скоро! Но для этого нам нужна ваша помощь.

Мы накопили огромное количество кропотливо очищенных табличек практически по любой социальной проблеме в России. Но сейчас нам некуда их выкладывать – на сайте нет подходящего раздела, а у нас не хватает ресурсов, чтобы его разработать.

Мы верим, что добыча и сохранение открытых данных (иногда кажется, что это исчезающий вид) – это очень важное и полезное дело, особенно в наше время. Если вы хоть раз работали с государственной статистикой, то знаете, что удобное представление данных может сэкономить часы рутинной работы.

Возможность за пару кликов найти нужный показатель и скачать исходные данные в разбивке по регионам и годам – это тот результат, к которому мы стремимся.

Если тоже считаете такой проект важным, поддержите нас регулярным пожертвованием на Boosty (рубли) или Patreon (валюта).

Будет очень полезно, а более подробно о наших планах мы расскажем позже.

Небольшой туториал по графическим диагностикам для статистического причинно-следственного вывода с использованием мер склонности (propensity scores) от Люси д’Агостино МакГовэн. Будет полезным для интересующихся темой как с концептуальной точки зрения (например, для понимания разницы между АТЕ и АТТ, если у вас эта тема вызывает затруднения), так и в плане освоения кода: примеры реализованы с помощью пакета {halfmoon} - перспективной альтернативы {cobalt} более известному набору средств для проверки баланса по ковариатам между группами воздействия и контроля.

#matching #weighting #balance #halfmoon #cobalt #causalInference

Statistician, Data scientist, Econometrician

* из твиттера