ТоваRищи, подскажите, пожалуйста, как сделать нормальный footer для markdown html. Чтобы он растягивался на всю ширину страницы, а не только на контентную часть.

includes:
      after_body: footer.html

Так он закрепляется только в контентной части

Пример как не надо

А как надо?

Чтобы футер был по всей ширине html тега

У кого-нибудь есть на примете хорошие посты (естественно с кодом в R) с анализом динамики рейтингов чего-либо (фильмов, сериалов, whatever)?

Твиттерный срач на тему аниме родил пару графиков и методологических вопросов. Хотелось бы глянуть, как их решали в аналогичных ситуациях.

Пытаюсь объяснить школьничкам, что "раньше трава была зеленее", на что они мне возражают, что раньше контента было сильно меньше. И что-то мне подсказывает, что с точки зрения статистики они не так уж и неправы.

Особенно в свете этого графика.

Араводы, есть у кого-нибудь успешный кейс получения API твиттера в исследовательских целях? Вроде в заявке указал, что буду использовать крановские пакетики и вообще как в публикациях буду хэштеги изучать. А был отказ. Возможно ли запедалить новый аккаунт и попробовать снова иди стучаться по письму с отказом?

можно зарегаться с VPN и написать, что ты живешь e.g. в Финляндии

мне отказали, даже когда я попросил для учебных целей

у меня был старый апи кей, по которому шло подключение
но там бесплатное апи чуть не на 15 запросов в минуту всего
плюс ограничения на временной интервал информации

Интересно, дадут ли мне. У меня ж и публикации имеются. Только аффилиации нет...

Вот я уже думал об этом :))) проксю взять какую-нибудь.

В итоге, вопрос свёлся к простому: имеет ли смысл такой показатель, как суммарный рейтинг за год, разделённый на кол-во наблюдений в этом году?

Я год назад делала себе. Процесс был муторный, они по-моему 2 раза просили, чтобы я в подробностях расписала как именно буду данные анализировать.
Но все нормально в итоге

>некоторые поля DT (с 1 по 10, скажем) обрабатываются одним способом, а с 11 по 20 другим

почему бы не сделать 2 разных функции и передать их 2 раза в эпплай со списком нужных переменных?

я немного поигрался. Мне больше всего понравилось, когда добавил логарифм

library(tidyverse)
seq(-4,4,by=.012)%>%
  expand.grid(x=.,y=.)%>%
  ggplot(aes(x=(1-log(abs(x))-sin(y^2)),y=(1+y-cos(x^2))))+
  geom_point(alpha=.03,shape=20,size=0)+
  theme_void()+
  coord_polar()

Смысл имеет, но вопрос интерпретации. Грубо говоря это на уровне физического процесса.
Что будет со средней оценкой когда нужно оценить 10 объектов и 100 объектов.
Интуитивно две мысли.  
1) любая более поздняя оценка ставится с учетом всего предыдущего опыта. То есть имеет тенденцию к занижению. Если бы не было ГТА 5
2) неравномерность распределения между 0 и 10. Реально оценок 1-4 очень мало в любых рейтинговых системах. Для распределения 10 из 10 веротяность получить 6-8 менее выражена в силу шума от малого количества наблюдений.

В практическом смысле это значит что чем больше оценок - тем строже они становятся и чем больше оценок в периоде тем больше выборка вниз съезжает. Надо искать разумные поправочные коеффциенты.

первое что приходит в голову  - использовать ранговые кофеециенты