Einführung in R

# Einfache Rechenaufgaben mit arithmetischen 

# Operatoren

1+1

[1] 2

# ^ spezifiziert den Exponenten

3^2

[1] 9

# logische Operatoren: == untersucht, 

# ob es sich um identische Werte handelt

1==1

[1] TRUE

"String"=="string"; "A"!="B"; 1<2

[1] TRUE

[1] TRUE

# Definition der Variablen im Workspace

spiele <- c(30, 18, 28, 33, 30)

tore <- c(18, 12, 11, 20, 16)

# Wir verwenden spieler_name, damit es nicht zur 

# Verwechslung mit der bereits

# vorhandenen Funktion names() kommt. Buchstaben und # Worte werden durch ""

# gekennzeichnet.

spieler_name <- c("Mario Mandzukic", "Klaas-Jan Huntelaar", "Arjen Robben", "Robert Lewandowski", "Marco Reus")

# Beispiele für die Anwendung von Operatoren auf 

# Variablen.

# Durchschnittliche Anzahl der Spiele pro Monat

spiele/12

[1] 2.500000 1.500000 2.333333 2.750000 2.500000

# Welcher Wert der Variable Spiele ist identisch mit 

# 18?

spiele==18

[1] FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE

# Anteil der Tore am Anteil aller Tore der fünf Stürmer

tore/sum(tore)

[1] 0.2337662 0.1558442 0.1428571 0.2597403 0.2077922

# Das character-Objekt wird in ein factor-Objekt 

# umgewandelt.

class(as.factor(spieler_name))

[1] "factor"

# Generierung eines data.frame-Objekts

fussball <- data.frame(spieler_name, tore, spiele)

# Entfernen von Objekten

rm(spieler_name, tore, spiele)

spiele <- c(30, 18, 28, 33, 30, NA)

tore <- c(18, 12, 11, 20, 16, 13)

spieler_name <- c("Mario Mandzukic", "Klaas-Jan Huntelaar", "Arjen Robben",

"Robert Lewandowski", "Marco Reus", "Thomas Mueller")

# Mittelwert mit NA Ausgabe

mean(spiele)

[1] NA

# Mittelwert mit NA Ausschluss

mean(spiele, na.rm=T)

[1] 27.8

# Für welchen Wert von spiele gilt, dass er NA ist

is.na(spiele)

[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE

# An welcher Position befinden sich die NA Werte

which(is.na(spiele))

[1] 6

# Wert der 3. Stelle der Variable spieler_name

spieler_name[3]

# Welcher Wert / welche Werte der Variable spiele 

# haben den Wert 30?

which(spiele==30)

# Welcher Wert / welche Werte der Variable spiele 

# haben den Wert 30?

spieler_name[which(spiele==30)]

[1] "Arjen Robben"

[1] 1 5

[1] "Mario Mandzukic" "Marco Reus"

# Zuweisung von Werten

# Thomas Müller hat 31 Spiele bestritten. Die Variable spiele enthält für ihn aber

# den Wert NA. Wir definieren den entsprechenden Wert an entsprechender Stelle.

spiele[which(spieler_name== "Thomas Mueller")] <- 31

# oder kürzer

spiele[6] <- 31

# Berechnung des Mittelwertes mit der Funktion mean()

mean( 

c(2, 3, 5, 6, 9) 

) 

[1] 5

# Die Verwendung von attach()

attach(bsp01) 

mean(IQ) 

[1] 99.02

# Zurücksetzen des Suchpfades

detach(bsp01)

# Ohne Spezifizierung von bsp01 kann der IQ nicht berechnet werden, 

# da das Objekt IQ nicht im Workspace vorhanden ist. 

mean(IQ)

Error in mean(IQ) : object 'IQ' not found

# Hier wird ein R-Objekte erzeugt, 

# welches den Mittelwert 

# der Variable IQ enthält

attach(bsp01) 

mittelwert_IQ <- mean(IQ) 

# Schlechte Namen

mean <- mean(IQ) 

varianz_IQ <- mean(IQ) 

# Weitere Beispiele

stichprobenumfang_IQ <- length(IQ) 

varianz_IQ <- var(IQ) 

# Ein neues Objekt aus anderen Objekten

mittelwert2_IQ <- sum(IQ)/stichprobenumfang_IQ

# Das Ausführen des Objekts gibt dessen Inhalt an.

mittelwert2_IQ

[1] 99.02

# Berechnung des Mittelwerts des IQ für Männer

mean( 

 subset( 

 x = bsp01$IQ, 

 subset = bsp01$sex=="male" 

 ) 

)

[1] 101.7619

# Laden der Paketbibliothek

library(aplpack)

# Erstellung des IQ in den jeweiligen Gruppen mit subset()

IQ_maenner <- subset(bsp01$IQ, bsp01$sex=="male") 

IQ_frauen <- subset(bsp01$IQ, bsp01$sex=="female") 

# Erstellung des zweiseitigen Stamm-Blatt-Diagramms

stem.leaf.backback(x=IQ_maenner, y=IQ_frauen,m=1)

1 | 2: represents 12, leaf unit: 1 

          IQ_maenner     IQ_frauen 

____________________________________________________ 

1                  8|  5 | 

                    |  6 |7                        1 

4                996|  7 |33556899                 9 

8               6632|  8 |123344556678            21 

21     9886555432210|  9 |0445788                 (7) 

(9)        665544431| 10 |0000111112234555        30 

12            888311| 11 |01346666689             14 

6                431| 12 |179                      3 

3                 83| 13 | 

                    | 14 | 

____________________________________________________ 

HI: 151 

n:                42      58 

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