R: Das Basisprogramm und sozusagen der Motor, der alle Berechnungen ausführt.
RStudio: Eine integrierte Entwicklungsumgebung und grafische Benutzeroberfläche für R.
1: Install R
2: Install RStudio
Für die Installation: https://posit.co/download/rstudio-desktop/
In diesem Abschnitt schauen wir uns die Benutzeroberfläche der Entwicklungsumgebung RStudio an.
Beim ersten Öffnen sieht RStudio wie folgt aus:
Zuerst wollen ein neues R-Skript öffnen, in dem wir Code schreiben können. Dazu klicken wir oben links in der Titelleiste auf File > New File > R Script. Alternativ können wir darunter auf klicken und wählen R Script aus. Im oberen linken Bildschirmbereich öffnet sich ein neues Fenster mit einem leeren R-Skript. Nun gliedert sich die Entwicklungsumgebung RStudio in vier verschiedene Bereiche:
In das Skript können wir unseren Code schreiben. Wird der Code ausgeführt, erscheint er zusammen mit dem Ergebnis in der Konsole. Das Environment gibt uns einen Überblick über aktuell geladene Objekte. Eine Übersicht über verschiedene Pakete mit Zusatzinformationen finden wir unter Packages und Informationen zu R und bestimmten Funktionen finden wir unter Help.
Im Folgenden werfen wir einen genaueren Blick auf das R-Skript und die Konsole.
* alles hinter dem Hashtag ist ein Kommentar
my_var <- 165 # wir speichern den Wert in die Variable mit dem Namen
my_var * my_var <- 165 # wir speichern den Wert in die Variable mit
dem Namen my_var * Eine Zeile mit R-Code führen wir aus, indem wir den
Cursor in die gewünschte Zeile setzen und dann die Tastenkombination
strg + enter (Windows) oder cmd + enter (macOS) nutzen oder auf den
Run-Knopf obenlinks klicken. Mehrere Zeile Code können ausgeführt
werden, in dem wir sie markieren und über das jeweilige Tastenkürzel
ausführen oder Run klicken. * Unter File > Save As… kann das Skript
an einem beliebigen Ort gespeichert werden.
Ausgeführter R-Code wird mitsamt Ergebnis in der Konsole angezeigt. Wir können in der Konsole auch direkt R-Code eingeben und ausführen lassen.
Es kann vorkommen, dass R noch auf eine Eingabe von uns wartet (z.B.
weil wir die schließende Klammer einer Funktion vergessen haben). In
diesem Fall wird in der Konsole ein + angezeigt. Hängen wir fest, können
wir die Eingabe mit der esc-Taste abbrechen. Der
Inhalt der Konsole wird nach jedem Schließen des Programms gelöscht und
kann nicht ohne weiteres gespeichert werden. Deswegen empfiehlt es sich,
die eigene Arbeit in Skripten zu speichern.
\(n\) = Stichprobenumfang
\(N\) = Umfang der Population
\(\bar{x}\) =
Stichprobenmittelwert
\(\mu\) = Populationsmittelwert
\[\bar{x} = \frac{\sum_{i=1}^n x_i}{n}\]
mean()
Beispiel:
x <- c(2, 3, 4, 4, 5, 6)
mean(x)
wenn \(n\) ungerade
\[\tilde{x} = x_{\frac{n+1}{2}}\]
wenn \(n\) gerade
\[\tilde{x} = \frac{1}{2}(x_{\frac{n}{2}} + {x_{\frac{n}{2}+1}})\]
median()
Beispiel:
x <- c(2, 3, 4, 4, 5, 6, 10)
median(x)
\(s^2\) = Stichprobenvarianz
\(\sigma^2\) = Varianz der
Population
\[s^2 = \frac{\sum_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2}{n-1}\]
\[\sigma^2 = \frac{\sum_{i=1}^n (x_i - \mu)^2}{n}\]
var()
Beispiel:
x <- c(2, 3, 4, 4, 5, 6, 10)
var(x)
\(s\) = Standardabweichung der
Stichprobe
\(\sigma\) = Standardabweichung der
Population
\[s = \sqrt{s^2}\]
\[\sigma = \sqrt{\sigma^2}\]
sd()
Beispiel:
x <- c(2, 3, 4, 4, 5, 6, 10)
sd(x)
hist()
Beispiel:
x <- c(2, 3, 4, 4, 5, 6, 10, 9, 8, 7, 7, 7, 5, 4)
hist(x)
boxplot()
Beispiel:
x <- c(2, 3, 4, 4, 5, 6, 10, 9, 8, 7, 7, 7, 5, 4)
boxplot(x)
table()
Beispiel:
x <- c("a", "a", "b", "b", "b", "c")
table(x)
prop.table()
Beispiel:
x = c("a", "a", "b", "b", "b", "c")
prop.table(table(x))
barplot()
Beispiel:
x = c("a", "a", "b", "b", "b", "c")
barplot(table(x))