R-Kurs · Kapitel 2 · Vektoren in R

Vektoren

Vektoren anlegen

Ein Vektor bündelt mehrere Werte gleichen Typs. Man erzeugt ihn mit c() (combine). length() gibt die Anzahl der Elemente, mode() den Datentyp.

ein.Vektor <- c(10, 15, 17, 34, 100)
length(ein.Vektor)   # Anzahl Elemente
mode(ein.Vektor)     # Datentyp

Ausgabe

[1] 5
[1] "numeric"

Ein Vektor kann auch Text (character) enthalten:

noch.ein.Vektor <- c("ich", "du", "er")
mode(noch.ein.Vektor)

Ausgabe

[1] "character"

Komponentenweise rechnen

Rechenoperationen wirken auf jedes Element gleichzeitig:

ein.Vektor^2       # jedes Element quadrieren
ein.Vektor + 1     # zu jedem Element 1 addieren

Ausgabe

[1]   100   225   289  1156 10000
[1]  11  16  18  35 101

Indizierung

Der Zugriff auf einzelne Elemente erfolgt über [ ] — R zählt ab 1:

noch.ein.Vektor[2]   # zweites Element

Ausgabe

[1] "du"

Mini-Aufgabe

a) Lege mein.Vektor mit den Werten 9, 8, 7, 6 und dein.Vektor mit „wer”, „wie”, „was” an. b) Gib die Datentypen aus. c) Bestimme die Länge von mein.Vektor. d) Lass dir das dritte Element von dein.Vektor ausgeben.

Lösung zeigen

# a) Objekte anlegen
mein.Vektor <- c(9, 8, 7, 6)
dein.Vektor <- c("wer", "wie", "was")
# b) Datentypen
mode(mein.Vektor)
mode(dein.Vektor)
# c) Länge
length(mein.Vektor)
# d) drittes Element
dein.Vektor[3]

Ausgabe

[1] "numeric"
[1] "character"
[1] 4
[1] "was"

Abruf-Quiz

Frage 1 / 2

Mit welcher Funktion legt man in R einen Vektor an?

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