Аудит аналитического проекта — бесплатный тест онлайн

Вопрос 1 из 30

Ситуация: Графики пересчитаны, но цифры в абзацах остались скопированными из прошлой версии. Какое правило нужно применить к этому фрагменту прежде всего?

result <- list(input='data/raw.csv', report='report.qmd', generated=Sys.time(), session=sessionInfo())
result

Воспроизводимый отчёт связывает текст, код, данные и параметры так, чтобы результат строился заново без ручного копирования Зрелый аналитический проект хранит код, lockfile, данные, параметры, журнал решений, тесты и описание границ применимости Полный аудит проверяет схему данных, ключи, пропуски, единицы, выбор модели, диагностику, тесты и соответствие текста результатам Аудит вывода прослеживает цепочку от исходного вопроса через подготовку и модель до конкретной фразы в отчёте Версионирование данных сохраняет происхождение, дату среза, схему и неизменяемый идентификатор набора, используемого в выводах

Вопрос 2 из 30

Ситуация: Графики пересчитаны, но цифры в абзацах остались скопированными из прошлой версии. Что в этой ситуации способно исказить вывод без явной синтаксической ошибки?

result <- list(input='data/raw.csv', report='report.qmd', generated=Sys.time(), session=sessionInfo())
result

Архив с одним HTML-отчётом позволяет читать результат, но не проверить вычисления и не обновить анализ Успешный запуск без ошибок не означает содержательной корректности: код может стабильно считать не тот показатель Перезапись файла latest.csv делает старый отчёт формально запускаемым, но фактически использует новые данные Статистически корректная таблица может не поддерживать причинный или слишком общий текстовый вывод Вставка чисел из консоли в документ разрывает связь с кодом и оставляет устаревшие выводы после обновления данных

Вопрос 3 из 30

Ситуация: Графики пересчитаны, но цифры в абзацах остались скопированными из прошлой версии. Что следует изменить в коде или процессе?

Для каждого ключевого утверждения укажите оценку, неопределённость, предпосылки и альтернативные объяснения Храните снапшоты или адресуемые версии и записывайте хэш входа в метаданные отчёта Публикуйте исполняемый пакет материалов и инструкцию сборки с ожидаемыми контрольными результатами Зафиксируйте чек-лист инвариантов и независимую проверку критических расчётов другим способом Генерируйте таблицы и ключевые числа внутри Quarto/R Markdown, очищая окружение перед сборкой

Вопрос 4 из 30

Ситуация: Графики пересчитаны, но цифры в абзацах остались скопированными из прошлой версии. Какой тест лучше всего ловит повтор этой ошибки?

Выберите несколько выводов и восстановите их из кода и данных без устных пояснений автора Соберите отчёт с нуля в отдельном процессе и сравните артефакт и журнал предупреждений Сравните хэш, число строк, схему и дату среза с журналом публикации Разверните проект на чистой машине, выполните одну команду сборки и сравните хэши ключевых артефактов Пересчитайте контрольную выборку вручную или альтернативным инструментом и сравните все промежуточные итоги

Вопрос 5 из 30

Ситуация: Графики пересчитаны, но цифры в абзацах остались скопированными из прошлой версии. Как сформулировать вывод без лишних обобщений?

result <- list(input='data/raw.csv', report='report.qmd', generated=Sys.time(), session=sessionInfo())
result

Воспроизводимый отчёт связывает текст, код, данные и параметры так, чтобы результат строился заново без ручного копирования; при этом главный риск состоит в том, что вставка чисел из консоли в документ разрывает связь с кодом и оставляет устаревшие выводы после обновления данных Зрелый аналитический проект хранит код, lockfile, данные, параметры, журнал решений, тесты и описание границ применимости; при этом главный риск состоит в том, что вставка чисел из консоли в документ разрывает связь с кодом и оставляет устаревшие выводы после обновления данных Воспроизводимый отчёт связывает текст, код, данные и параметры так, чтобы результат строился заново без ручного копирования; при этом главный риск состоит в том, что архив с одним HTML-отчётом позволяет читать результат, но не проверить вычисления и не обновить анализ Версионирование данных сохраняет происхождение, дату среза, схему и неизменяемый идентификатор набора, используемого в выводах; при этом главный риск состоит в том, что перезапись файла latest.csv делает старый отчёт формально запускаемым, но фактически использует новые данные Воспроизводимый отчёт связывает текст, код, данные и параметры так, чтобы результат строился заново без ручного копирования; поэтому отсутствие сообщения об ошибке уже подтверждает корректность результата

Вопрос 6 из 30

Ситуация: Источник ежедневно обновляет файл под тем же именем, а в отчёте не указано, какой снимок использован. Какой механизм точнее всего объясняет связь кода с ситуацией?

f <- tempfile(); write.csv(mtcars,f,row.names=FALSE)
result <- tools::md5sum(f)
result

Версионирование данных сохраняет происхождение, дату среза, схему и неизменяемый идентификатор набора, используемого в выводах Аудит вывода прослеживает цепочку от исходного вопроса через подготовку и модель до конкретной фразы в отчёте Полный аудит проверяет схему данных, ключи, пропуски, единицы, выбор модели, диагностику, тесты и соответствие текста результатам Воспроизводимый отчёт связывает текст, код, данные и параметры так, чтобы результат строился заново без ручного копирования Зрелый аналитический проект хранит код, lockfile, данные, параметры, журнал решений, тесты и описание границ применимости

Вопрос 7 из 30

Ситуация: Источник ежедневно обновляет файл под тем же именем, а в отчёте не указано, какой снимок использован. Какой дефект нужно искать в первую очередь?

f <- tempfile(); write.csv(mtcars,f,row.names=FALSE)
result <- tools::md5sum(f)
result

Успешный запуск без ошибок не означает содержательной корректности: код может стабильно считать не тот показатель Вставка чисел из консоли в документ разрывает связь с кодом и оставляет устаревшие выводы после обновления данных Перезапись файла latest.csv делает старый отчёт формально запускаемым, но фактически использует новые данные Статистически корректная таблица может не поддерживать причинный или слишком общий текстовый вывод Архив с одним HTML-отчётом позволяет читать результат, но не проверить вычисления и не обновить анализ

Вопрос 8 из 30

Ситуация: Источник ежедневно обновляет файл под тем же именем, а в отчёте не указано, какой снимок использован. Какой вариант исправления сохраняет смысл анализа?

Генерируйте таблицы и ключевые числа внутри Quarto/R Markdown, очищая окружение перед сборкой Публикуйте исполняемый пакет материалов и инструкцию сборки с ожидаемыми контрольными результатами Зафиксируйте чек-лист инвариантов и независимую проверку критических расчётов другим способом Для каждого ключевого утверждения укажите оценку, неопределённость, предпосылки и альтернативные объяснения Храните снапшоты или адресуемые версии и записывайте хэш входа в метаданные отчёта

Вопрос 9 из 30

Ситуация: Источник ежедневно обновляет файл под тем же именем, а в отчёте не указано, какой снимок использован. Какая проверка относится к исходному риску, а не к внешнему виду результата?

Сравните хэш, число строк, схему и дату среза с журналом публикации Выберите несколько выводов и восстановите их из кода и данных без устных пояснений автора Разверните проект на чистой машине, выполните одну команду сборки и сравните хэши ключевых артефактов Соберите отчёт с нуля в отдельном процессе и сравните артефакт и журнал предупреждений Пересчитайте контрольную выборку вручную или альтернативным инструментом и сравните все промежуточные итоги

Вопрос 10 из 30

Ситуация: Источник ежедневно обновляет файл под тем же именем, а в отчёте не указано, какой снимок использован. Какое заключение лучше всего выдерживает проверку?

f <- tempfile(); write.csv(mtcars,f,row.names=FALSE)
result <- tools::md5sum(f)
result

Версионирование данных сохраняет происхождение, дату среза, схему и неизменяемый идентификатор набора, используемого в выводах; поэтому достаточно один раз проверить класс объекта на текущем наборе данных Полный аудит проверяет схему данных, ключи, пропуски, единицы, выбор модели, диагностику, тесты и соответствие текста результатам; при этом главный риск состоит в том, что успешный запуск без ошибок не означает содержательной корректности: код может стабильно считать не тот показатель Версионирование данных сохраняет происхождение, дату среза, схему и неизменяемый идентификатор набора, используемого в выводах; при этом главный риск состоит в том, что вставка чисел из консоли в документ разрывает связь с кодом и оставляет устаревшие выводы после обновления данных Воспроизводимый отчёт связывает текст, код, данные и параметры так, чтобы результат строился заново без ручного копирования; при этом главный риск состоит в том, что перезапись файла latest.csv делает старый отчёт формально запускаемым, но фактически использует новые данные Версионирование данных сохраняет происхождение, дату среза, схему и неизменяемый идентификатор набора, используемого в выводах; при этом главный риск состоит в том, что перезапись файла latest.csv делает старый отчёт формально запускаемым, но фактически использует новые данные

Вопрос 11 из 30

Ситуация: Интервал включает ноль, но резюме утверждает, что метод гарантированно улучшает результат. На какое свойство R здесь следует опереться?

estimate <- .04; ci <- c(-.01,.09)
result <- list(estimate=estimate, ci=ci, claim='эффект доказан')
result

Неопределённость следует показывать диапазоном, вероятностным сценарием и ограничениями данных, не пряча её за одной точкой Аудит вывода прослеживает цепочку от исходного вопроса через подготовку и модель до конкретной фразы в отчёте Воспроизводимый отчёт связывает текст, код, данные и параметры так, чтобы результат строился заново без ручного копирования Полный аудит проверяет схему данных, ключи, пропуски, единицы, выбор модели, диагностику, тесты и соответствие текста результатам Версионирование данных сохраняет происхождение, дату среза, схему и неизменяемый идентификатор набора, используемого в выводах

Вопрос 12 из 30

Ситуация: Интервал включает ноль, но резюме утверждает, что метод гарантированно улучшает результат. Почему успешный запуск ещё не доказывает корректность?

estimate <- .04; ci <- c(-.01,.09)
result <- list(estimate=estimate, ci=ci, claim='эффект доказан')
result

Избыточная точность до десятых долей процента создаёт ложное чувство надёжности при широкой ошибке измерения Успешный запуск без ошибок не означает содержательной корректности: код может стабильно считать не тот показатель Перезапись файла latest.csv делает старый отчёт формально запускаемым, но фактически использует новые данные Вставка чисел из консоли в документ разрывает связь с кодом и оставляет устаревшие выводы после обновления данных Статистически корректная таблица может не поддерживать причинный или слишком общий текстовый вывод

Вопрос 13 из 30

Ситуация: Интервал включает ноль, но резюме утверждает, что метод гарантированно улучшает результат. Какая правка лучше локальной заплатки?

Храните снапшоты или адресуемые версии и записывайте хэш входа в метаданные отчёта Генерируйте таблицы и ключевые числа внутри Quarto/R Markdown, очищая окружение перед сборкой Зафиксируйте чек-лист инвариантов и независимую проверку критических расчётов другим способом Округляйте по реальной точности, показывайте интервалы и отделяйте известное от предположений Для каждого ключевого утверждения укажите оценку, неопределённость, предпосылки и альтернативные объяснения

Вопрос 14 из 30

Ситуация: Интервал включает ноль, но резюме утверждает, что метод гарантированно улучшает результат. Как подтвердить корректность на граничном случае?

Пересчитайте контрольную выборку вручную или альтернативным инструментом и сравните все промежуточные итоги Соберите отчёт с нуля в отдельном процессе и сравните артефакт и журнал предупреждений Сравните хэш, число строк, схему и дату среза с журналом публикации Сравните число значащих цифр с шириной интервала и проверьте, как читатель понимает формулировку Выберите несколько выводов и восстановите их из кода и данных без устных пояснений автора

Вопрос 15 из 30

Ситуация: Интервал включает ноль, но резюме утверждает, что метод гарантированно улучшает результат. Какой вывод точнее всего связывает механизм и главный риск?

estimate <- .04; ci <- c(-.01,.09)
result <- list(estimate=estimate, ci=ci, claim='эффект доказан')
result

Аудит вывода прослеживает цепочку от исходного вопроса через подготовку и модель до конкретной фразы в отчёте; при этом главный риск состоит в том, что успешный запуск без ошибок не означает содержательной корректности: код может стабильно считать не тот показатель Полный аудит проверяет схему данных, ключи, пропуски, единицы, выбор модели, диагностику, тесты и соответствие текста результатам; при этом главный риск состоит в том, что статистически корректная таблица может не поддерживать причинный или слишком общий текстовый вывод Аудит вывода прослеживает цепочку от исходного вопроса через подготовку и модель до конкретной фразы в отчёте; при этом главный риск состоит в том, что статистически корректная таблица может не поддерживать причинный или слишком общий текстовый вывод Аудит вывода прослеживает цепочку от исходного вопроса через подготовку и модель до конкретной фразы в отчёте; следовательно, совпадение числа строк можно считать полной проверкой решения Неопределённость следует показывать диапазоном, вероятностным сценарием и ограничениями данных, не пряча её за одной точкой; при этом главный риск состоит в том, что избыточная точность до десятых долей процента создаёт ложное чувство надёжности при широкой ошибке измерения

Вопрос 16 из 30

Ситуация: Прогноз 62,384% публикуют без интервала, хотя выборки допускают значения от 51% до 74%. Какое утверждение лучше всего объясняет показанный фрагмент?

estimate <- .62384; ci <- c(.51,.74)
result <- sprintf('%.4f [%.2f; %.2f]',estimate,ci[1],ci[2])
result

Версионирование данных сохраняет происхождение, дату среза, схему и неизменяемый идентификатор набора, используемого в выводах Воспроизводимый отчёт связывает текст, код, данные и параметры так, чтобы результат строился заново без ручного копирования Аудит вывода прослеживает цепочку от исходного вопроса через подготовку и модель до конкретной фразы в отчёте Неопределённость следует показывать диапазоном, вероятностным сценарием и ограничениями данных, не пряча её за одной точкой Полный аудит проверяет схему данных, ключи, пропуски, единицы, выбор модели, диагностику, тесты и соответствие текста результатам

Вопрос 17 из 30

Ситуация: Прогноз 62,384% публикуют без интервала, хотя выборки допускают значения от 51% до 74%. Какое скрытое допущение здесь опаснее остальных?

estimate <- .62384; ci <- c(.51,.74)
result <- sprintf('%.4f [%.2f; %.2f]',estimate,ci[1],ci[2])
result

Вставка чисел из консоли в документ разрывает связь с кодом и оставляет устаревшие выводы после обновления данных Статистически корректная таблица может не поддерживать причинный или слишком общий текстовый вывод Избыточная точность до десятых долей процента создаёт ложное чувство надёжности при широкой ошибке измерения Перезапись файла latest.csv делает старый отчёт формально запускаемым, но фактически использует новые данные Успешный запуск без ошибок не означает содержательной корректности: код может стабильно считать не тот показатель

Вопрос 18 из 30

Ситуация: Прогноз 62,384% публикуют без интервала, хотя выборки допускают значения от 51% до 74%. Что нужно сделать, чтобы ошибка не вернулась на следующем наборе данных?

Округляйте по реальной точности, показывайте интервалы и отделяйте известное от предположений Зафиксируйте чек-лист инвариантов и независимую проверку критических расчётов другим способом Храните снапшоты или адресуемые версии и записывайте хэш входа в метаданные отчёта Для каждого ключевого утверждения укажите оценку, неопределённость, предпосылки и альтернативные объяснения Генерируйте таблицы и ключевые числа внутри Quarto/R Markdown, очищая окружение перед сборкой

Вопрос 19 из 30

Ситуация: Прогноз 62,384% публикуют без интервала, хотя выборки допускают значения от 51% до 74%. Какая проверка непосредственно подтверждает, что дефект устранён?

Выберите несколько выводов и восстановите их из кода и данных без устных пояснений автора Сравните хэш, число строк, схему и дату среза с журналом публикации Сравните число значащих цифр с шириной интервала и проверьте, как читатель понимает формулировку Пересчитайте контрольную выборку вручную или альтернативным инструментом и сравните все промежуточные итоги Соберите отчёт с нуля в отдельном процессе и сравните артефакт и журнал предупреждений

Вопрос 20 из 30

Ситуация: Прогноз 62,384% публикуют без интервала, хотя выборки допускают значения от 51% до 74%. Что стоит написать в технической рецензии к этому фрагменту?

estimate <- .62384; ci <- c(.51,.74)
result <- sprintf('%.4f [%.2f; %.2f]',estimate,ci[1],ci[2])
result

Неопределённость следует показывать диапазоном, вероятностным сценарием и ограничениями данных, не пряча её за одной точкой; при этом главный риск состоит в том, что статистически корректная таблица может не поддерживать причинный или слишком общий текстовый вывод Неопределённость следует показывать диапазоном, вероятностным сценарием и ограничениями данных, не пряча её за одной точкой; при этом главный риск состоит в том, что избыточная точность до десятых долей процента создаёт ложное чувство надёжности при широкой ошибке измерения Аудит вывода прослеживает цепочку от исходного вопроса через подготовку и модель до конкретной фразы в отчёте; при этом главный риск состоит в том, что избыточная точность до десятых долей процента создаёт ложное чувство надёжности при широкой ошибке измерения Полный аудит проверяет схему данных, ключи, пропуски, единицы, выбор модели, диагностику, тесты и соответствие текста результатам; при этом главный риск состоит в том, что успешный запуск без ошибок не означает содержательной корректности: код может стабильно считать не тот показатель Неопределённость следует показывать диапазоном, вероятностным сценарием и ограничениями данных, не пряча её за одной точкой; поэтому повторный запуск в той же сессии заменяет проверку граничных случаев

Вопрос 21 из 30

Ситуация: Конвейер зелёный, но двойная загрузка одной строки завышает итоговую сумму. Что является главным техническим основанием для разбора?

df <- data.frame(id=c(1,2,2), value=c(10,20,20))
result <- list(rows=nrow(df), unique_id=length(unique(df$id)), total=sum(df$value))
result

Аудит вывода прослеживает цепочку от исходного вопроса через подготовку и модель до конкретной фразы в отчёте Зрелый аналитический проект хранит код, lockfile, данные, параметры, журнал решений, тесты и описание границ применимости Версионирование данных сохраняет происхождение, дату среза, схему и неизменяемый идентификатор набора, используемого в выводах Неопределённость следует показывать диапазоном, вероятностным сценарием и ограничениями данных, не пряча её за одной точкой Полный аудит проверяет схему данных, ключи, пропуски, единицы, выбор модели, диагностику, тесты и соответствие текста результатам

Вопрос 22 из 30

Ситуация: Конвейер зелёный, но двойная загрузка одной строки завышает итоговую сумму. Что именно может сломаться при новых данных?

df <- data.frame(id=c(1,2,2), value=c(10,20,20))
result <- list(rows=nrow(df), unique_id=length(unique(df$id)), total=sum(df$value))
result

Избыточная точность до десятых долей процента создаёт ложное чувство надёжности при широкой ошибке измерения Статистически корректная таблица может не поддерживать причинный или слишком общий текстовый вывод Архив с одним HTML-отчётом позволяет читать результат, но не проверить вычисления и не обновить анализ Успешный запуск без ошибок не означает содержательной корректности: код может стабильно считать не тот показатель Перезапись файла latest.csv делает старый отчёт формально запускаемым, но фактически использует новые данные

Вопрос 23 из 30

Ситуация: Конвейер зелёный, но двойная загрузка одной строки завышает итоговую сумму. Какое изменение устраняет именно причину проблемы?

Публикуйте исполняемый пакет материалов и инструкцию сборки с ожидаемыми контрольными результатами Для каждого ключевого утверждения укажите оценку, неопределённость, предпосылки и альтернативные объяснения Округляйте по реальной точности, показывайте интервалы и отделяйте известное от предположений Храните снапшоты или адресуемые версии и записывайте хэш входа в метаданные отчёта Зафиксируйте чек-лист инвариантов и независимую проверку критических расчётов другим способом

Вопрос 24 из 30

Ситуация: Конвейер зелёный, но двойная загрузка одной строки завышает итоговую сумму. Какой контроль отличит исправление от случайно удачного результата?

Сравните число значащих цифр с шириной интервала и проверьте, как читатель понимает формулировку Пересчитайте контрольную выборку вручную или альтернативным инструментом и сравните все промежуточные итоги Сравните хэш, число строк, схему и дату среза с журналом публикации Разверните проект на чистой машине, выполните одну команду сборки и сравните хэши ключевых артефактов Выберите несколько выводов и восстановите их из кода и данных без устных пояснений автора

Вопрос 25 из 30

Ситуация: Конвейер зелёный, но двойная загрузка одной строки завышает итоговую сумму. Какое заключение останется верным и на новых данных?

df <- data.frame(id=c(1,2,2), value=c(10,20,20))
result <- list(rows=nrow(df), unique_id=length(unique(df$id)), total=sum(df$value))
result

Полный аудит проверяет схему данных, ключи, пропуски, единицы, выбор модели, диагностику, тесты и соответствие текста результатам; при этом главный риск состоит в том, что статистически корректная таблица может не поддерживать причинный или слишком общий текстовый вывод Полный аудит проверяет схему данных, ключи, пропуски, единицы, выбор модели, диагностику, тесты и соответствие текста результатам; следовательно, предупреждения можно не учитывать, если итог выглядит ожидаемо Версионирование данных сохраняет происхождение, дату среза, схему и неизменяемый идентификатор набора, используемого в выводах; при этом главный риск состоит в том, что перезапись файла latest.csv делает старый отчёт формально запускаемым, но фактически использует новые данные Полный аудит проверяет схему данных, ключи, пропуски, единицы, выбор модели, диагностику, тесты и соответствие текста результатам; при этом главный риск состоит в том, что успешный запуск без ошибок не означает содержательной корректности: код может стабильно считать не тот показатель Аудит вывода прослеживает цепочку от исходного вопроса через подготовку и модель до конкретной фразы в отчёте; при этом главный риск состоит в том, что успешный запуск без ошибок не означает содержательной корректности: код может стабильно считать не тот показатель

Вопрос 26 из 30

Ситуация: Через полгода команда видит красивый отчёт, но не знает версии пакетов, исходный срез и команды построения. Какой принцип непосредственно относится к этому коду?

result <- list(files=c('README.md','renv.lock','data_manifest.csv','report.qmd','tests/testthat'))
result

Зрелый аналитический проект хранит код, lockfile, данные, параметры, журнал решений, тесты и описание границ применимости Полный аудит проверяет схему данных, ключи, пропуски, единицы, выбор модели, диагностику, тесты и соответствие текста результатам Аудит вывода прослеживает цепочку от исходного вопроса через подготовку и модель до конкретной фразы в отчёте Воспроизводимый отчёт связывает текст, код, данные и параметры так, чтобы результат строился заново без ручного копирования Версионирование данных сохраняет происхождение, дату среза, схему и неизменяемый идентификатор набора, используемого в выводах

Вопрос 27 из 30

Ситуация: Через полгода команда видит красивый отчёт, но не знает версии пакетов, исходный срез и команды построения. Какой риск здесь остаётся главным, даже если результат выглядит правдоподобно?

result <- list(files=c('README.md','renv.lock','data_manifest.csv','report.qmd','tests/testthat'))
result

Архив с одним HTML-отчётом позволяет читать результат, но не проверить вычисления и не обновить анализ Перезапись файла latest.csv делает старый отчёт формально запускаемым, но фактически использует новые данные Успешный запуск без ошибок не означает содержательной корректности: код может стабильно считать не тот показатель Вставка чисел из консоли в документ разрывает связь с кодом и оставляет устаревшие выводы после обновления данных Статистически корректная таблица может не поддерживать причинный или слишком общий текстовый вывод

Вопрос 28 из 30

Ситуация: Через полгода команда видит красивый отчёт, но не знает версии пакетов, исходный срез и команды построения. Какая правка делает решение устойчивым, а не просто удобным на текущем примере?

Храните снапшоты или адресуемые версии и записывайте хэш входа в метаданные отчёта Для каждого ключевого утверждения укажите оценку, неопределённость, предпосылки и альтернативные объяснения Зафиксируйте чек-лист инвариантов и независимую проверку критических расчётов другим способом Публикуйте исполняемый пакет материалов и инструкцию сборки с ожидаемыми контрольными результатами Генерируйте таблицы и ключевые числа внутри Quarto/R Markdown, очищая окружение перед сборкой

Вопрос 29 из 30

Ситуация: Через полгода команда видит красивый отчёт, но не знает версии пакетов, исходный срез и команды построения. Что нужно проверить после правки?

Разверните проект на чистой машине, выполните одну команду сборки и сравните хэши ключевых артефактов Сравните хэш, число строк, схему и дату среза с журналом публикации Соберите отчёт с нуля в отдельном процессе и сравните артефакт и журнал предупреждений Пересчитайте контрольную выборку вручную или альтернативным инструментом и сравните все промежуточные итоги Выберите несколько выводов и восстановите их из кода и данных без устных пояснений автора

Вопрос 30 из 30

Ситуация: Через полгода команда видит красивый отчёт, но не знает версии пакетов, исходный срез и команды построения. Какой итог разбора не смешивает правило языка с впечатлением от результата?

result <- list(files=c('README.md','renv.lock','data_manifest.csv','report.qmd','tests/testthat'))
result

Зрелый аналитический проект хранит код, lockfile, данные, параметры, журнал решений, тесты и описание границ применимости; при этом главный риск состоит в том, что вставка чисел из консоли в документ разрывает связь с кодом и оставляет устаревшие выводы после обновления данных Зрелый аналитический проект хранит код, lockfile, данные, параметры, журнал решений, тесты и описание границ применимости; поэтому внешний вид напечатанного объекта важнее происхождения и структуры данных Полный аудит проверяет схему данных, ключи, пропуски, единицы, выбор модели, диагностику, тесты и соответствие текста результатам; при этом главный риск состоит в том, что успешный запуск без ошибок не означает содержательной корректности: код может стабильно считать не тот показатель Зрелый аналитический проект хранит код, lockfile, данные, параметры, журнал решений, тесты и описание границ применимости; при этом главный риск состоит в том, что архив с одним HTML-отчётом позволяет читать результат, но не проверить вычисления и не обновить анализ Воспроизводимый отчёт связывает текст, код, данные и параметры так, чтобы результат строился заново без ручного копирования; при этом главный риск состоит в том, что архив с одним HTML-отчётом позволяет читать результат, но не проверить вычисления и не обновить анализ