Aine läbimiseks tuleb läbi viia kas praktiline andmeanalüüs ning kirjutada saadud tulemustest populaarteaduslikus vormis artikkel või teha Shiny rakendus. Projekti tulem on illustreeritud asjakohaste joonistega ning on arusaadav ka mitte-statistikule. Projekt tuleb teha 1-3 liikmelises meeskonnas. Tulemusi on vaja esitleda suulisel kaitsmisel.

Inspiratsiooniks saab vaadata 2019., 2020. ja 2021. aasta projekte.

Tähtajad

• Projekti esitamise tähtaeg - TBD
• Projektide esitlused - TBD

Projekti saab esitada Moodle’s Projekti foorumis. Lisa sinna projektiteema, andmete allikas, projekti tegijad ja tulemus. Vaata, et oleks kindlasti lisatud kõik projekti failid (vajalikud andmed, R-i skriptid, markdown failid jne).

Mida on vaja esitada?

a1. Artikkel

Vaja on esitada märgenduskeeles Markdown kirjutatud artikkel. Näiteks selle sama lehe lähtekoodi näed siit. Artikli puhtandi võid kirjutada RStudios.

Abiks on järgmised Markdowni näpunäited.

a2. Rakendus

Vaja on luua R Shiny rakendus, kus on visualiseeritud väljavalitud andmestikku. Esitada tuleb nii R-i kood(id) kui ka kasutatud andmetabelid.

b. Kood

Vaja on esitada andmeanalüüsi R-i kood. Selle eesmärgiks on veenduda, et analüüs on reprodutseeritav.

Hindamine

• Kas populaarteaduslik artikkel / rakendus on põnev ja selge?
• Kas visualisatsioonid on atraktiivsed ja annavad vastuse uuritud küsimusele?
• Kas andmeanalüüs on reprodutseeritav?

Retsensioon

Retsensioon on hinnang kaastudengi(te) tööle (pikkus kuni 1lk), mis sisaldab järgmisi punkte:

• Hinnang töö vormistusele, joonistele, analüüsile
• Kas kood töötab ja saate samasuguse väljundi nagu töö autor(id)
• Töö tugevused ja nõrkused (kui neid on)
• Vähemalt 2 küsimust töö autori(te)le (või ettepanekut, mida oleks võinud töös teistmoodi teha)