R-Kurs · Kapitel 1 · Grundlagen in R

Arbeitsweise & R-Skripte

Skripte statt Einzelbefehle

Statt Befehle einzeln in die Konsole zu tippen, schreibt man sie in ein Skript (Datei → Neues Skript). Grundregeln:

Eine Zeile = ein Befehl (mehrere pro Zeile mit ; trennen).
Kommentare beginnen mit # und werden von R ignoriert.
In RStudio führt Strg+Enter die aktuelle Zeile aus; markierte Zeilen laufen gemeinsam.

# Ein kleines Skript
radius <- 5
flaeche <- pi * radius^2   # Kreisfläche
flaeche

Ausgabe

[1] 78.53982

Winkel im Bogenmaß

sin, cos, tan erwarten den Winkel im Bogenmaß. Ein Winkel $\varphi$ im Gradmaß entspricht $\tfrac{\pi}{180^\circ}\cdot\varphi$ im Bogenmaß.

Mini-Aufgabe

Berechne in einem R-Skript die fehlende Seitenlänge $g = h\cdot\sin(\alpha)$ eines rechtwinkligen Dreiecks für $h = 8{,}5$ und $\alpha = 40^\circ$ .

💡 Tipp

Rechne den Winkel zuerst mit pi/180 ins Bogenmaß um.

Lösung zeigen

# Objekte
h <- 8.5
alpha <- 40
# Grad -> Bogenmaß
alpha.bogen <- pi/180 * alpha
# g = h * sin(alpha)
g <- h * sin(alpha.bogen)
g

Ausgabe

[1] 5.463695

Skripte speichern & Pakete

Skripte speichert man als .R-Datei (z. B. im Ordner Statistik), um sie später wieder auszuführen. Zusatzfunktionen liefern Pakete: einmal installieren, dann pro Sitzung laden.

Rinstall.packages nur einmal; library in jeder neuen Sitzung.

install.packages("readxl")   # einmalig herunterladen/installieren
library(readxl)              # in der aktuellen Sitzung laden

Merke: install.packages(...) lädt ein Paket einmalig aus dem Internet; library(...) aktiviert es in der aktuellen R-Sitzung.

Abruf-Quiz

Frage 1 / 1

Trigonometrische Funktionen in R erwarten den Winkel im …

x <- c(3, 1, 4, 1, 5) # Vektor anlegen y <- rep(c(0, 1), times = c(26, 9)) # 26x 0, 9x 1 s <- seq(0, 2*pi, length.out = 100) # gleichmäßige Folge 1:10 # Ganzzahlfolge length(x); sort(x); rev(x) # Länge, sortieren, umkehren x[x > 2] # logische Indizierung

barplot(table(x), main = "Titel", ylab = "h(a)") # Säulen pie(table(x), labels = c("nein", "ja")) # Kreis hist(x) # Histogramm (Auto-Klassen) hist(x, breaks = seq(50, 110, by = 5), # eigene Klassen col = heat.colors(12), xlab = "kg") plot(s, sin(2*s), type = "l", col = "blue", lwd = 2) # Linie lines(s, cos(s)) # weitere Linie ergänzen boxplot(x) # Box-Plot

mean(x) # arithmetisches Mittel median(x) # Median quantile(x, c(.25, .5, .75)) # Quartile quantile(x, 0.9) # 90%-Quantil # Modus: Ausprägung mit größter Häufigkeit names(which.max(table(x)))

var(x) # Stichprobenvarianz (/ (n-1)) sd(x) # Standardabweichung IQR(x) # Interquartilsabstand range(x); diff(range(x)) # Min/Max bzw. Spannweite sd(x) / mean(x) # Variationskoeffizient

dbinom(k, size = n, prob = p) # Binomial P(X = k) pbinom(k, n, p) # P(X <= k) dpois(k, lambda); ppois(k, lambda) dnorm(x, mean, sd); pnorm(x, mean, sd) # Normal qnorm(0.975) # Quantil (z-Wert) rnorm(100, mean = 0, sd = 1) # Zufallszahlen

t.test(x, mu = 0) # t-Test / KI für mu t.test(x, conf.level = 0.95)$conf.int # Konfidenzintervall prop.test(k, n) # Anteilstest chisq.test(table(a, b)) # Unabhängigkeitstest