R für Dummies

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Andrie de Vries. R für Dummies
Schummelseiten
HILFE ERHALTEN
DATEN IMPORTIEREN
Über den Autoren
Widmung
Danksagungen
Über die Übersetzer/Bearbeiter
Inhaltsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Illustrationsverzeichnis
Orientierungspunkte
Seitenliste
Einleitung
Über dieses Buch
Änderungen der zweiten Auflage
Änderungen der dritten Auflage
R und RStudio
Konventionen in diesem Buch
Was Sie nicht lesen müssen
Törichte Annahmen über den Leser
Wie dieses Buch aufgebaut ist
Teil I: Sind Sie beReit?
Teil II: Arbeiten mit R
Teil III: Programmieren in R
Teil IV: Daten zum Reden bringen
Teil V: Mit Grafiken arbeiten
Teil VI: Der Top-Ten-Teil
Symbole, die in diesem Buch verwendet werden
Wie es weitergeht
Sind Sie beReit?
R im Überblick
Auf den Spuren der Geschichte von R
Die Vorteile der Anwendung von R erkennen
Kostenloser, frei zugänglicher Quellcode
Läuft überall
Unterstützt Erweiterungen
Eine engagierte Nutzergemeinde
Schnittstellen zu anderen Sprachen
Einige bemerkenswerte Eigenschaften von R
Berechnungen mit Vektoren durchführen
Mehr als nur statistische Berechnungen
Code ohne Compiler ausführen
R erkunden
Mit einem Code-Editor arbeiten
Alternativen zu den Standard-R-Editoren
Die RGui erforschen
Die nackte Konsole
Eine einfache Anweisung eingeben
Die Konsole schließen
Die Luxusvariante: RStudio
Ihre erste R-Sitzung starten
Der Welt Hallo sagen
Einfache Berechnungen durchführen
Vektoren verwenden
Werte zuweisen und berechnen
Mit dem Anwender kommunizieren
Ein Skript einlesen
Ihr Programm mit ausgeben
Hilfe zu Funktionen finden
Sich im Arbeitsbereich zurechtfinden
Den Inhalt des Arbeitsbereichs verändern
Ihre Arbeit speichern
Ihre (zuvor gespeicherte) Arbeit wieder laden
Die Grundlagen von R
Die ganze Power von Funktionen ausschöpfen
Vektorwertige Funktionen verwenden
Argumente an Funktionen übergeben
Historienschreiber werden
Lesbaren Code verfassen
Namenskonventionen einhalten
Einen zulässigen Namen wählen
Einen klaren Namen wählen
Die Struktur für Namen wählen
Konsequent inkonsequent
Den Code strukturieren
Kommentare hinzufügen
Von der R-Basis abheben
Pakete finden
Pakete installieren
Pakete laden und entladen
Ein Paket ist so gut wie seine Autoren
Arbeiten mit R
Erste Schritte mit Arithmetik
Mit Zahlen, Unendlichkeit und fehlenden Werten arbeiten
Die Grundrechenarten anwenden
Arithmetische Operationen verwenden
Die Reihenfolge der Operationen festlegen
Mathematische Funktionen verwenden
Logarithmen und Exponenten berechnen
In wissenschaftlicher Schreibweise schreiben
Zahlen runden
Trigonometrische Funktionen verwenden
Vektoren berechnen
Unendlich und darüber hinaus
Unendlich verwenden
Mit undefinierten Ergebnissen umgehen
Mit fehlenden Werten umgehen
Mit unendlichen, undefinierten und fehlenden Werten rechnen
Daten in Vektoren organisieren
Die Eigenschaften von Vektoren erkunden
Die Struktur eines Vektors studieren
Den Typ eines Vektors bestimmen
Vektoren erzeugen
Vektoren kombinieren
Vektoren wiederholen
Werte in Vektoren hinein- und aus ihnen herausbekommen
Die Indexierung in R verstehen
Werte aus einem Vektor herauslesen
Werte eines Vektors verändern
Mit logischen Vektoren arbeiten
Werte vergleichen
Logische Vektoren als Indizes verwenden
Logische Aussagen verknüpfen
Logische Vektoren verdichten
Turbomathematik mit Vektorfunktionen
Arithmetische Vektoroperationen verwenden
Einen Vektor verdichten
Kumulative Operationen durchführen
Differenzen berechnen
Argumente recyceln
Erste Schritte im Lesen und Schreiben
Zeichenvektoren für Text verwenden
Einem Zeichenvektor einen Wert zuweisen
Einen Zeichenvektor mit mehreren Elementen erzeugen
Eine Teilmenge eines Vektors bilden
Die Elemente von Vektoren benennen
Wie benannte Vektoren funktionieren
Vektoren erzeugen und Namen zuweisen
Text bearbeiten
Wie am Schnürchen: Zeichenketten bilden und auftrennen
Zeichenketten auftrennen
Zeichen verketten
Groß- und Kleinschreibung
Zeichenvektoren recyceln
Text sortieren
Zeichenketten im Text finden
Nach einzelnen Wörtern suchen
Nach Position suchen
Nach Mustern suchen
Nach mehreren Wörtern gleichzeitig suchen
Mehr Grip mit Grep
Text ersetzen
Die Funktionalität für Text mit »stringr« erweitern
Reguläre Ausdrücke verwenden
Mit Faktoren arbeiten
Einen Faktor erzeugen
Einen Faktor konvertieren
Faktorstufen erklimmen
Datentypen unterscheiden
Mit geordneten Faktoren arbeiten
Kategoriale Daten verdichten
Ihr erstes Date mit R
Mit Datumsangaben arbeiten
Datumsangaben in verschiedenen Formaten ausgeben
Datumsangaben um die Uhrzeit erweitern
Die beiden Funktionen für Datums-/Uhrzeitobjekte
Datumsangaben und Uhrzeiten formatieren
Verschiedene Operationen mit Datumsangaben und Uhrzeiten durchführen
Addition und Subtraktion
Vergleichsoperationen mit Datumsangaben
Extraktion von Datumsteilen
Mehr zu Datums- und Zeitangaben
Arbeiten in höheren Dimensionen
Eine zweite Dimension hinzufügen
Eine neue Dimension entdecken
Ihre erste Matrix erzeugen
Die Eigenschaften erforschen
Mit Attributen spielen
Vektoren in eine Matrix zusammenführen
Indizes verwenden
Werte aus einer Matrix lesen
Numerische Indizes verwenden
Werte mit negativen Indizes ignorieren
Dimensionen vertauschen
Werte einer Matrix ersetzen
Matrixzeilen und -spalten benennen
Zeilen- und Spaltennamen verändern
Namen als Indizes verwenden
Mit Matrizen rechnen
Grundlegende Operationen mit Matrizen durchführen
Zeilen- und Spaltenaggregationen durchführen
Matrixarithmetik betreiben
Eine Matrix transponieren
Eine Matrix invertieren
Zwei Matrizen miteinander multiplizieren
Weitere Dimensionen hinzufügen
Ein Datenfeld erzeugen
Konstruktoren verwenden
Die Dimensionen eines Vektors ändern
Mit Indizes Werte abrufen
Verschiedene Datentypen in Datensätzen vereinen
Einen Datensatz aus einer Matrix erzeugen
Die Funktion »as.data.frame« verwenden
Die Struktur eines Datensatzes verstehen
Werte und Variablen zählen
Einen Datensatz von Grund auf erzeugen
Einen Datensatz aus Vektoren aufbauen
Variablen und Beobachtungen benennen
Mit Variablennamen arbeiten
Beobachtungen benennen
Werte in Datensätzen verändern
Variablen, Beobachtungen und Werte herauslesen
Einen Datensatz wie eine Matrix behandeln
Daten gegen Dollars tauschen
Einem Datensatz Beobachtungen hinzufügen
Eine einzelne Beobachtung hinzufügen
Mehrere Beobachtungen mit »rbind« hinzufügen
Mehrere Werte mithilfe von Indizes hinzufügen
Einem Datensatz Variablen hinzufügen
Eine einzelne Variable hinzufügen
Mehrere Variablen mit »cbind« hinzufügen
Verschiedene Objekte in Listen vereinen
Eine Liste erzeugen
Eine unbenannte Liste erzeugen
Eine benannte Liste erzeugen
Mit Elementnamen spielen
Die Anzahl der Elemente ermitteln
Elemente aus einer Liste herauslesen
Den Operator »[[]]« verwenden
Den Operator »[ ]« verwenden
Die Elemente einer Liste verändern
Den Wert von Elementen ändern
Elemente entfernen
Elemente mithilfe von Indizes einfügen
Listen zusammenfügen
Die Ausgabe der Funktion »str()« für Listen verstehen
Den Überblick nicht verlieren
Programmieren in R
Mehr Fun mit Funktionen
Von Skripten zu Funktionen gelangen
Ein Skript erzeugen
Das Skript umschreiben
Die Funktion verwenden
Zahlen formatieren
Funktionen als Objekte verstehen
Den Code eindampfen
Werte standardmäßig zurückgeben
Sich von der Umklammerung befreien
Argumente geschickt einsetzen
Weitere Argumente hinzufügen
Das Argument »mult« verwenden
Einen Standardwert hinzufügen
Zaubertricks mit Pünktchen ohne Anton
Funktionen als Argumente verwenden
Verschiedene Arten von Runden einsetzen
Anonyme Funktionen verwenden
Übereinstimmende Funktionen
Geltungsbereiche verstehen
Grenzen überschreiten
Einen Testfall erzeugen
Den Pfad finden
Aufgaben an Methoden delegieren
Die Methoden hinter einer Funktion finden
Methoden mit »UseMethod« verwenden
Standardmethoden verwenden
Objektorientiertes Programmieren (OOP) in R
Selbst Methoden zuweisen
Die Funktion »prozentDarstellung« anpassen
Eine Standardfunktion hinzufügen
Die Ablauflogik kontrollieren
Mit »if« Verzweigungen einbauen
Mit »if … else« eine Alternative vorgeben
Verzweigungen vektorisieren
Die Fragestellung verstehen
Verzweigungen auf einen logischen Vektor anwenden
Verstehen, wie es funktioniert
Probieren geht über Studieren
Die Funktion anpassen
Mehrere Alternativen vorgeben
»If … else«-Anweisungen verketten
Mit »switch« zwischen Möglichkeiten wählen
Auswählen mit »switch«
Standardwerte mit »switch« verwenden
Schleifen mit unterschiedlichen Werten durchlaufen
Eine »for«-Schleife aufbauen
Werte in einer »for«-Schleife berechnen
Die Werte des Vektors verwenden
Schleifen und Indizes verwenden
Schleifen – mal mehr, mal weniger
Schleifen ohne Schleifen bauen: Die »apply«-Familie
Eigenschaften der gesamten Familie
Drei Mitglieder der Familie kennenlernen
Funktionen auf Zeilen und Spalten anwenden
Vögel zählen
Weitere Argumente hinzufügen
Funktionen auf Listen und ähnliche Objekte anwenden
Eine Funktion auf einen Vektor anwenden
Die Funktion »switch« auf Vektoren anwenden
Eine komplette »for«-Schleife durch eine Anweisung ersetzen
Eine Funktion auf einen Datensatz anwenden
Ergebnisse mit »sapply« vereinfachen – oder nicht
Listen ausgeben mit »lapply«
Fehlersuche
Wissen, wonach man suchen soll
Fehler- und Warnmeldungen entschlüsseln
Fehlermeldungen lesen
Warnmeldungen beachten (oder nicht)
Auf Fehlerjagd gehen
Den Logit-Wert berechnen
Wissen, woher ein Fehler kommt
In Funktionen hineinschauen
R sagen, in welche Funktion Sie hineinschauen wollen
Die Funktion schrittweise ausführen
Einsprungstellen für die Überwachung festlegen
Ihre eigenen Meldungen verfassen
Fehlermeldungen erzeugen
Warnmeldungen erzeugen
Fehler erkennen, die Sie sicher machen werden
Falsche Daten verwenden
Falsche Datenformate verwenden
Dimensionen unerwartet reduzieren
Sich in Listen verheddern
Faktoren und numerische Vektoren vermischen
Hilfe erhalten
Informationen in den Hilfeseiten finden
Wenn Sie genau wissen, wonach Sie suchen
Wenn Sie nicht genau wissen, wonach Sie suchen
Das Internet nach Hilfe zu R durchsuchen
Der R-Onlinegemeinde beitreten
Auf Stack Overflow und Stack Exchange über R diskutieren
R-Mailinglisten nutzen
Mailinglisten für Spezialthemen
Über R twittern
Ein reproduzierbares Minimalbeispiel erstellen
Beispieldaten mit Zufallswerten erzeugen
Wie Sie eine Kopie Ihrer eigenen Daten verwenden
Minimalcode erstellen
Die nötigen Informationen bereitstellen
Daten zum Reden bringen
Daten lesen und schreiben
Daten in R einlesen
Daten im Texteditor eingeben
Kopieren und Einfügen über die Zwischenablage
Sonderzeichen in Escape-Sequenzen verwenden
Daten aus kommaseparierten Dateien einlesen
Den »elements«-Datensatz aus dem »rfordummies«-Paket importieren
Die Funktion »read.csv()« verwenden
Die Funktion »read.table()« zum Importieren tabellarischer Daten verwenden
Mit dem RStudio Daten importieren
Daten aus Excel einlesen
Mit anderen Datenformaten arbeiten
R mit Datenbanken verbinden
Daten aus R herausbekommen
Mit Dateien und Verzeichnissen arbeiten
Das Arbeitsverzeichnis verstehen
Dateien bearbeiten
Berichte erstellen
Mit Daten arbeiten
Die passende Datenstruktur finden
Teilmengen von Daten bilden
Die drei Operatoren für Teilmengen
Die fünf Wege, eine Teilmenge auszuwählen
Datensätze unterteilen
Stichproben nehmen
Duplikate entfernen
Zeilen mit fehlenden Daten entfernen
Berechnete Felder hinzufügen
Mit Spaltenwerten eines Datensatzes rechnen
Mit »with« und »transform« den Code lesbarer machen
Untergruppen oder Klassen bilden
Mit »cut« eine feste Anzahl von Klassen bilden
Den Klassen Namen geben
Mit der Funktion »table()« Beobachtungen zählen
Daten verbinden und zusammenführen
Beispieldaten für das Zusammenführen erzeugen
Die Teilmenge der kalten Staaten bilden
Die Teilmenge der großen Staaten bilden
Die Funktion »merge()« verwenden
Mit »merge()« Schnittmengen zwischen Daten finden
Die verschiedenen Modi von »merge()« verstehen
Die Vereinigung finden (voller äußerer Join)
Mit Wertetabellen arbeiten
Die Funktion »match()« verwenden
Den Operator »%in%« verstehen
Daten sortieren und ordnen
Vektoren sortieren
Einen Vektor aufsteigend sortieren
Einen Vektor absteigend sortieren
Datensätze sortieren
Rangfolgen bilden mit »order()«
Einen Datensatz aufsteigend sortieren
Absteigend sortieren
Mehr als eine Spalte zum Sortieren verwenden
Mehrfache Spalten in gemischter Reihenfolge sortieren
Daten mit den »apply«-Funktionen durchlaufen
»apply()« zum Verdichten von Datenfeldern verwenden
»lapply()« und »sapply()« zum Durchlaufen einer Liste oder eines Datensatzes verwenden
»tapply()« für tabellarische Auswertungen verwenden
»tapply()« für höherdimensionale Tabellen verwenden
»aggregate()« verwenden
Die Formelschnittstelle kennenlernen
Weitere Anwendungsgebiete von Formeln
Daten in Form bringen
Schmale und breite Form von Daten verstehen
Erste Schritte mit dem Paket »reshape2«
Daten mit »melt()« ins schmale Format einschmelzen
Daten ins breite Format gießen
Daten verdichten
Mit den richtigen Daten beginnen
Faktoren oder numerische Daten verwenden
Wissen, welche Werte die Variablen annehmen
Die Daten vorbereiten
Kontinuierliche Variablen beschreiben
Lageparameter ermitteln
Streuparameter ermitteln
Quantile untersuchen
Den Wertebereich berechnen
Quartile berechnen
Mit der »quantile«-Funktion Fahrt aufnehmen
Kategoriale Daten beschreiben
Beobachtungen zählen
Eine Tabelle erzeugen
Mit Tabellen arbeiten
Verhältnisse berechnen
Den Schwerpunkt der Daten finden
Verteilungen beschreiben
Histogramme erzeugen
Das Diagramm erzeugen
Mit Intervallen spielen
Frequenzen oder Dichten verwenden
Die Dichtefunktion darstellen
Dichten in einem Histogramm darstellen
Mehrere Variablen beschreiben
Einen Datensatz zusammenfassen
Die Ausgabe verstehen
Ein Problem beheben
Quantile für Untergruppen abbilden
Die Daten hinter den Grafiken hervorholen
Korrelationen aufspüren
Relationen grafisch untersuchen
Relationen messbar machen
Korrelationen für mehrere Variablen berechnen
Mit fehlenden Werten umgehen
Mit Tabellen arbeiten
Kreuztabellen erzeugen
Eine Tabelle aus zwei Variablen erzeugen
Eine Tabelle aus einer Matrix erzeugen
Die Zahlen herauslesen
Tabellen in einen Datensatz umwandeln
Randsummen und Verhältnisse hinzufügen
Einer Tabelle Zeilen- und Spaltensummen hinzufügen
Verhältnisse berechnen
Verhältnisse über Zeilen- und Spaltensummen berechnen
Differenzen und Relationen untersuchen
Verteilungen genauer untersuchen
Biber beobachten
Grafisch auf Normalverteilung testen
Quantilsdiagramme verwenden
Zwei Merkmale vergleichen
Ein Q-Q-Diagramm zum Test auf Normalverteilung nutzen
Formale Tests auf Normalität durchführen
Zwei Stichproben vergleichen
Differenzen testen
Annahmen lockern
Einseitig oder zweiseitig testen
Paarweise Daten vergleichen
Erweiterte Formelschnittstelle für t.test() und wilcox.test()
Häufigkeiten und Verhältnisse testen
Verhältnisse untersuchen
Tabellen analysieren
Kontingenztests durchführen
Tabellen mit mehr als zwei Spalten testen
Auf Testergebnisse zugreifen
Mit Modellen arbeiten
Varianzen analysieren
Ein Modell entwerfen
Das Modell als Objekt betrachten
Kontraste festlegen
Die Unterschiede auswerten
Die Modelltabellen untersuchen
Die individuellen Differenzen betrachten
Die Differenzen grafisch veranschaulichen
Lineare Relationen modellieren
Ein lineares Modell entwerfen
Auf Informationen des Modells zugreifen
Lineare Modelle auswerten
Das Modell zusammenfassen
Den Einfluss verschiedener Terme des Modells testen
Neue Werte vorhersagen
Die Werte berechnen
Vertrauen in Ihre Vorhersagen gewinnen
Mit Grafiken arbeiten
Mit den Basisfunktionen für Grafik arbeiten
Unterschiedliche Arten von Diagrammen erzeugen
Einen Überblick über die Funktion »plot()« bekommen
Einem Diagramm Punkte und Linien hinzufügen
Punkte hinzufügen
Die Form von Punkten ändern
Die Farbe ändern
Linien hinzufügen
Verschiedene Diagrammtypen
R-Funktionen für weitere Diagrammtypen
Optionen und Argumente von »plot()« nutzen
Überschriften und Achsenbeschriftungen hinzufügen
Grafikoptionen ändern
Stil der Achsenbeschriftung
Mit Achsen und Legenden arbeiten
Die Art des Rahmens
Mehr als eine Option auf einmal ändern
Schriftgröße von Text und Achsenbeschriftung
Mehrere Diagramme in einer Grafik anordnen
Grafiken in Bilddateien speichern
Rastergrafiken mit »lattice«
Eine Rastergrafik mit »lattice« erzeugen
Das Paket »lattice« laden
Ein Streudiagramm mit »lattice« erzeugen
Trendlinien hinzufügen
Grafikpakete: »graphics« (Basis),» grid« und »lattice«
Grafikoptionen verändern
Überschriften und Beschriftungen hinzufügen
Die Schriftgröße von Überschriften und Beschriftungen ändern
Mit Themen (themes) Grafikoptionen ändern
Verschiedene Diagrammtypen erzeugen
Ein Balkendiagramm erstellen
Einen Boxplot erstellen
Daten in Gruppen darstellen
Daten im schmalen Format verwenden
Ein Diagramm mit Gruppen erstellen
Eine Legende hinzufügen
Eine »lattice«-Grafik ausgeben und speichern
Eine »lattice«-Grafik einem Objekt zuweisen
Eine »lattice«-Grafik innerhalb eines Skripts ausgeben
Eine »lattice«-Grafik in einer Datei speichern
Grammatik für Grafik: »ggplot2«
Das Paket »ggplot2« installieren und laden
Ebenen verstehen
»geom«-und »stat«-Argumente verwenden
Festlegen, welche Daten verwendet werden
Den Diagrammelementen Daten zuordnen
»geom«-Argumente verstehen
Ein Balkendiagramm erstellen
Ein Streudiagramm erstellen
Ein Liniendiagramm erstellen
»stat«-Argumente verstehen
Daten in Klassen einteilen
Daten glätten
Nichts tun mit »identity«
Raster, Skalen und Optionen
Raster hinzufügen
Optionen ändern
Mit Skalen arbeiten
Mehr Informationen erhalten
Der Top-Ten-Teil
Zehnmal R statt Excel
Zeilen- und Spaltensummen hinzufügen
Zahlen formatieren
Daten sortieren
Mit »if« Bedingungen einbauen
Teilsummen berechnen
Spalten oder Zeilen transponieren
Eindeutige Werte und Duplikate finden
Mit Wertetabellen arbeiten
Mit Pivot-Tabellen arbeiten
Zielwertsuche einsetzen
Zehn Tipps zum Arbeiten mit Packages
In den Ecken und Ritzen des CRAN herumschnüffeln
Interessante Pakete finden
Pakete installieren
Pakete laden
Das Handbuch und die Vignette zum Paket lesen
Pakete aktualisieren
R-Forge erforschen
R-Pakete von GitHub laden
Pakete aus dem Bioladen: BioConductor nutzen
Das R-Handbuch lesen
R und RStudio installieren
R installieren und konfigurieren
R installieren
R konfigurieren
RStudio installieren und konfigurieren
RStudio installieren
RStudio konfigurieren
Das »rfordummies«-Paket
Verwenden Sie »rfordummies«
Stichwortverzeichnis
WILEY END USER LICENSE AGREEMENT
Отрывок из книги
R für Dummies
R ist mehr als nur eine Statistiksprache. R ist ein mächtiges Werkzeug, mit dem sich Daten auf vielerlei Weise verarbeiten und manipulieren lassen. R wird von einer großen Gemeinschaft von Programmieren und Anwendern in der Wissenschaft und der Praxis verwendet. Um jedoch alles aus R rauszuholen, müssen Sie manchmal auf die R-Hilfe oder andere Quellen zurückgreifen. Um Daten mit R schön darzustellen, müssen Sie sie manchmal kurz und bündig rausfiltern. Und schließlich müssen Sie natürlich erst mal diese Daten einlesen – mit einer der vielen Funktionen, die R zu bieten hat.
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