```{r setup, include=FALSE}
library(knitr)
opts_chunk$set(echo = FALSE, message = FALSE, warning = FALSE)

```



```{r packages}
library(ggplot2)
library(dplyr)

```


# Заголовок первого уровня

Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст
Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст

Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст
Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст

Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст
Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст

* Текст
* Текст
    - текст
    - текст
    
    
## Заголовок второго уровня

Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст 
Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст
Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст     
Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст

Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст
Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст



<br>
<br>
<br>




```{r data_reading}

brain <- read.table("Data/IQ_brain.csv", sep = ",", header = TRUE)

```

```{r Figures}
Pl_W_H <- #Соотношение веса и роста
ggplot(brain, aes(x = Height, y = Weight)) +
  geom_point(aes(color = Gender)) + 
  labs(x = "Рост", y = "Вес", color = "Пол") 


```



### Вставка рисунка

Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст 
Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст
Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст     
Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст

Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст
Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст



```{r fig.cap="Рисунок 1. Соотношение веса и роста"}
Pl_W_H
```

### Работа с таблицами

**Bold**  и *Italic*     
**Текст** Текст *Текст* Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст Текст


```{r}

brain_print <- brain %>% select(Gender, PIQ, MRINACount, Weight, Height)

col_names <- c("Пол", "Уровень интеллекта", "Размер мозга", "Вес", "Рост")

kable(brain_print, caption = "**Таблица 1**. Исходные данные.", 
      col.names = col_names,
      align = "lcccr")
```


Таблица, созданная вручную

| **F**    | **G** | **H** | **J** |
|:------|:---|:---|:---|
| Текст | 1 | 2 | 3 |
| Текст | 4 | 5 | 6 |


Таблица, скопированная из консоли

|Gender | PIQ| MRINACount| Weight| Height|
|:------|---:|----------:|------:|------:|
|Female | 124|     816932|    118|   64.5|
|Male   | 124|    1001121|     NA|   72.5|
|Male   | 150|    1038437|    143|   73.3|


```{r}
options("scipen"=100, "digits"=8)

```


Текст ТекстТекст ТекстТекст ТекстТекст ТекстТекст Срезднее значение размера головного мозга составляет `r mean(brain$MRINACount)` пикселей. 



## Создание формул


$$
\bar x = \frac{\sum x_{i}}{n}
$$

Текст

$$
\sigma = \sqrt {\frac{\sum(x_{i} - \bar x)^2}{n - 1}}
$$


Коэффициент вариации вычислялся, как отношение среднекватратичного отклонения к среденему: $CV = \frac{\sigma}{\bar x}$
