Inspektion der Daten und Korrelationsanalyse

Erste Inspektion der Daten

# Datensatz Kimmons herunterladen
gpa <- read.csv( "http://roycekimmons.com/system/generate_data.php?dataset=exams&n=100")

# Visuelle Übersicht erstellen lassen --> Barchart erstellen lassen
hist(gpa$math.score)

# 1. Barplot zu Eregbnissen des Lesetest erstellen
barplot(table(gpa$reading.score))

# 2. Barplot zu den Ergebnissen des Schreibtest
barplot(table(gpa$writing.score))

# Normalverteilung feststellen. 

qqnorm(gpa$writing.score)

qqline(gpa$writing.score)

# Je näher die Punkte an der Geraden liegen, dest mehr spricht für eine Normalverteilung

Übung zur Korrelation

# Datensatz Kimmons herunterladen
gpa <- read.csv( "http://roycekimmons.com/system/generate_data.php?dataset=exams&n=100")

# Beispielanalyse
cor(gpa$math.score,gpa$reading.score)

## [1] 0.9058759

# Korrelationsanalyse von Lesenote und Schriftnote 
cor(gpa$reading.score,gpa$writing.score)

## [1] 0.9677263

# Korrelationsanalyse von Mathenote und Schriftnote
cor(gpa$math.score,gpa$writing.score)

## [1] 0.8759459