---
title: "Домашнее задание 6"
output:
  pdf_document: default
  html_document:
    df_print: paged
header-includes:
- \usepackage[russian]{babel}
- \usepackage{hyperref}
- \usepackage{graphics}
- \usepackage{amsmath}
- \hypersetup{colorlinks = true, urlcolor = blue}
---

*Файл с выполненным заданием необходимо загрузить на Dropbox до дедлайна, указанного на сайте. Результат выполнения домашнего задания — файл с расширением `.Rmd`. Файл должен содержать код и ответы на вопросы.* 

*Домашние задания, сданные после срока, оцениваются с использованием понижающих коэффициентов: опоздание в пределах часа – штраф 10% от полученной оценки, в пределах суток – штраф 20%, в пределах недели – штраф 50%. Домашние задания, сданные через неделю после указанного срока и позже, не принимаются и не оцениваются.*

*Если при проверке работ установлен факт нарушения академической этики, студент получает оценку «0» за данную работу. Работа студента, предоставившего свою работу для списывания, также аннулируется.*

Файл `wgi_fh.csv` содержит показатели *Worldwide Governance Indicators* и индекс *Freedom House* за 2016 год. Описание переменных:

* `X` — id страны;
* `country` — название страны;
* `cnt_code` — код страны;
* `year` — год;
* `va` — индекс *Voice and Accountability*;
* `ps` — индекс *Political Stability and Lack of Violence*;
* `ge` — индекс *Government Effectiveness*;
* `rq` — индекс *Regulatory Quality*;
* `rl` — индекс *Rule of Law*;
* `cc` — индекс *Control of Corruption*;
* `fh` — индекс *Freedom Rating от Freedom House*.

## Подготовка данных

### Задание 1

Загрузите файл `wgi_fh.csv`, учитывая, что в качестве разделителя столбцов используется точка с запятой.

```{r}

```


### Задание 2

Посмотрите, каким образом в базе обозначены пропущенные значения. Замените все такие значения на «настоящие» пропущенные значения (`NA`).

*Подсказка:* чтобы заменить определённые значения сразу во всем датафрейме, можно поступить так — пример для замены значений 100 на 1000: 

```
df[df == 100] <- 1000
```

```{r}

```

### Задание 3

Удалите в датафрейме все строки с пропущенными значениями (`NA`). Сохраните датафрейм в csv-файл `wgi_fh_new.csv`. Загрузите данные из файла `wgi_fh_new.csv` в R с учетом двух фактов:

* в качестве разделителя разрядов используется запятая (это нужно для того, чтобы R воспринимал записи вида "1,5" как числа, а не как текст);
* текстовые переменные из файла (*strings*) R должен считытывать как текстовые, а не как факторные (*factor*).

Для выполнения этого пункта см. `?read.csv`.

```{r}

```

### Задание 4

Удалите пропущенные значения из загруженного датафрейма. Переименуйте столбец `X`, назовите его `id`.

```{r}

```

### Задание 5

Добавьте в датафрейм столбец `fh_type` со значениями `not free`, `partly free`, `free`. Для этого вам потребуется разбить все страны на группы по значению переменной `fh`. Соответствие значений индекса типу страны — см. в [таблице 3](https://freedomhouse.org/report/freedom-world-2016/methodology) в разделе *Methodology* на сайте *Freedom House*. Преобразуйте тип полученного столбца в факторный.

```{r}

```

## Анализ данных

### Задание 1

Определите, сколько стран разных типов (`free`, `partly free`, `not free`) в датафрейме. Каких стран больше всего?

```{r}

```

### Задание 2

Постройте график, который иллюстрировал бы ответ на первый вопрос (распределение стран по группам согласно классификации *Freedom House*). Приведите график в порядок: добавьте заголовок, скорректируйте оси и дайте им содержательные названия.

```{r}

```

### Задание 3

Постройте ящики с усами для индекса *Voice & Accountability* по каждой группе стран (`free`, `partly free`, `not free`) на одном графике (см. пример [здесь](https://www.statmethods.net/graphs/boxplot.html)). Есть ли в какой-нибудь группе стран нетипичные значения индекса *Voice & Accountability*? Если есть, укажите в какой. Обоснуйте свой ответ.

```{r}

```

### Задание 4

Поменяйте цвет графиков (покрасить все одним цветом или сделать три ящика разноцветными — на ваше усмотрение). Добавьте название графика.

```{r}

```

### Задание 5

Постройте гистограмму для индекса *Control of Corruption*. Поменяйте её цвет, добавьте заголовок и содержательные подписи к осям. Наложите на гистограмму график плотности нормального распределения с соответствующими параметрами. Как вы считаете, основываясь на графике, является ли распределение индекса *Control of Corruption* нормальным?

```{r}

```

### Задание 6

Проверьте формально, то есть используя статистический критерий, является ли распределение индекса *Control of Corruption* нормальным. Запишите нулевую гипотезу, название используемого статистического критерия. Проинтерпретируйте полученный результат: сделайте статистический и содержательный вывод. Примеры выводов см. [здесь](https://github.com/allatambov/R-programming-4/tree/master/homeworks/hw4/interpretation.md).

```{r}

```

### Задание 7

Постройте диаграмму рассеяния, которая иллюстрировала бы связь между показателями *Political Stability and Lack of Violence* и *Government Effectiveness*. Добавьте название графика и содержательные подписи к осям. Как вы считаете, основываясь на графике, есть ли связь между этими показателями? Если да, укажите направление связи (прямая или обратная) и силу связи (сильная, слабая, средняя).

```{r}

```

### Задание 8

Сделайте так, чтобы точки на диаграмме рассеяния из предыдущего пункта были полностью закрашены, а их цвета соответствовали типу государства по *Freedom House* (например, зелёные точки  — *Free*, красным  — *Not free*, синим — *Partly free*). Добавьте на график сокращённые названия стран (`cnt_code`) так, чтобы посмотрев на точку, можно было понять, какой стране она соответствует.

*Подсказка:* После строчки с `plot()` добавьте строчку с функцией `text()`. Пример:

```
x <- seq(-4, 4)
y <- x^2
labs <- LETTERS[1:9]
plot(x, y)
text(x, y, labels = labs, pos = 4)
```

Поправьте положение названий точек так, чтобы они не очень перекрывали друг друга (поэкспериментируйте с аргументами `pos` и `cex`, см. `help(text)`).

```{r}

```

### Задание 9

Проверьте формально, то есть используя статистический критерий, есть ли связь между показателями *Political Stability and Lack of Violence* и *Government Effectiveness*. Проинтерпретируйте полученный результат: сделайте статистический и содержательный вывод.

```{r}

```

### Задание 10

Используя функции из библиотеки `car`, постройте матрицу диаграмм рассеяния для всех индексов WGI (их 6). На главную диагональ матрицы поместите гистограммы для соотвествующих переменных. Не забудьте поправить в ячейках на главной диагонали названия переменных. Уберите с диаграмм рассеяния линию взвешенной регрессии (*loess regression*), оставьте только линию обычной линейной регрессии.

```{r}

```

### Задание 11

Постройте корреляционную матрицу для всех индексов WGI (их 6). Сохраните её в переменную `M`.

```{r}

```

### Задание 12

Установите библиотеку `corrplot`. Посмотрите [документацию](https://cran.r-project.org/web/packages/corrplot/vignettes/corrplot-intro.html) по работе с ней.

```{r}

```

### Задание 13

Используя уже созданную корреляционную матрицу `M`, постройте график для визуализации значений коэффициентов корреляции в ней. Считайте, что нам нужен график с эллипсом рассеяния. Есть ли среди пар показателей такие пары, коэффициент корреляции между которыми отрицательный? Обоснуйте свой ответ.

```{r}

```

### Задание 14

Постройте аналогичный график, состоящий из закрашенных клеток, где более темные клетки соответствуют более высокому коэффициенту корреляции (оттенки клеток для отрицательных и положительных коэффициентов корреляции отличаются). Такой график называется тепловой картой (*heatmap*).

```{r}

```

### Задание 15

Воспроизведите [график](https://github.com/allatambov/R-programming-4/tree/master/homeworks/hw4/corrm.png).

Между какими показателями коэффициент корреляции наибольший? Наименьший? Есть ли различные пары показателей, коэффициент корреляции для которых одинаков?

```{r}

```
