1. Aufgabe

a)

setwd("C:/Users/iolan/Daten")
load("C:/Users/iolan/Daten/golf.rda")

b)

  • Der Preis ist stetig und metrisch
  • Das Alter in Monaten ist diskret, das in Jahren stetig und es ist metrisch
  • Der Kilometerstand ist stetig und metrisch
  • Die verbleibenden Monaten bis zum Tuev sind diskret und metrisch
  • Die Farbe ist diskret und nominal
  • Das Schiebedach und ABS sind Dummy Variablen und haben somit ein beliebiges Skalenniveau

c)

golf$preis<-golf$preis*1000

min(golf$preis)
## [1] 1450
summary(golf$preis)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    1450    2450    3100    3397    3960    7300
sd(golf$preis)
## [1] 1246.111
  • Der billigste Wagen kostet 1450 Euro und der teuerste 7300 Euro
  • Durchschnittlich kostet ein Wagen 3397 Euro
  • Die durchnittliche Abweichung beträgt 1246.111 Euro
hist(golf$preis)

boxplot(golf$preis)

## d)

golf$alter<-(golf$alter)/12

e)

summary(golf$farbe)
## schwarz    blau  silber   weiss     rot 
##      35      30      29      37      41
#absulute Haeufigkeit

table(golf$farbe)
## 
## schwarz    blau  silber   weiss     rot 
##      35      30      29      37      41
#relative Haeufigkeit in Prozent

prop.table(table(golf$farbe))*100
## 
##  schwarz     blau   silber    weiss      rot 
## 20.34884 17.44186 16.86047 21.51163 23.83721
#Kreisdiagramm

pie(table(golf$farbe))

f)

boxplot(golf$preis, main="Boxplot Preis")

#Einfluss Farbe auf den Preis

Preis<-golf$preis
Farbe<-golf$farbe
plot(Preis~Farbe, main="Preis")

par(mfrow=c(1,2))

tapply(golf$preis,golf$farbe, summary)
## $schwarz
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    1555    2425    2950    2965    3625    4500 
## 
## $blau
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    1555    2375    2900    3066    3412    5900 
## 
## $silber
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    1900    2250    2700    3135    3700    5900 
## 
## $weiss
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    2320    2950    3800    4237    5555    7300 
## 
## $rot
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    1450    2500    3100    3433    4250    5600
tapply(golf$preis,golf$farbe, sd)
##   schwarz      blau    silber     weiss       rot 
##  838.8018  914.8474 1131.2152 1590.9511 1144.8481
  • Man erkennt, dass die Farbe eine geringe Auswirkungen auf den Preis hat. Eine Ausnahme stellt in diesem Fall die Farbe Weiss da. Weisse Autos haben einen erheblich höheren durchschnittlichen Preis und ein auffällig hohes Maximum.