13.04.2013 Aufrufe

1 Statistische Auswertungen mit R Universität Kassel, FB 07 ...

1 Statistische Auswertungen mit R Universität Kassel, FB 07 ...

1 Statistische Auswertungen mit R Universität Kassel, FB 07 ...

MEHR ANZEIGEN
WENIGER ANZEIGEN

Sie wollen auch ein ePaper? Erhöhen Sie die Reichweite Ihrer Titel.

YUMPU macht aus Druck-PDFs automatisch weboptimierte ePaper, die Google liebt.

<strong>Statistische</strong> <strong>Auswertungen</strong> <strong>mit</strong> R <strong>Universität</strong> <strong>Kassel</strong>, <strong>FB</strong> <strong>07</strong> Wirtschaftswissenschaften<br />

Dipl.-Volksw. Markus Pullen Wintersemester 2012/13<br />

Übung 5. Sitzung:<br />

1. Plotten Sie den BMI (Hochachse) gegen die Körpergröße (Rechtsachse) und ergänzen Sie die<br />

entsprechende Regressionsgerade.<br />

Gestalten Sie die Graphik aussagekräftiger.<br />

> attach(groe.gew)<br />

> plot(groesse, BMI, main = "BMI und Körpergröße", sub = "ACHTUNG:<br />

FIKTIVE DATEN", xlab="Größe", ylab="Body-Mass-Index", las = 1,<br />

xlim=c(0,200) )<br />

> # Es stellt sich allerdings die Frage, inwiefern es sinnvoll ist,<br />

die Kennzahl BMI, in deren Berechnung die Größe „Größe“ eingeflossen<br />

ist, gegen die Größe zu plotten. Dies liefert möglicherweise eher<br />

Informationen über die mathematischen Eigenschaften der BMI-Funktion<br />

als über die betrachteten Merkmalsträger. Auch die Er<strong>mit</strong>tlung einer<br />

Regressionsgeraden ist entsprechend kritisch zu sehen. Bitte<br />

betrachten Sie diese Aufgabenstellung in erster Linie als<br />

„Fingerübung“.<br />

Body-Mass-Index<br />

32<br />

30<br />

28<br />

26<br />

BMI und Körpergröße<br />

0 50 100 150 200<br />

Größe<br />

ACHTUNG: FIKTIVE DATEN<br />

> BMI.gerade = lm ( BMI ~ groesse )<br />

> BMI.aab = BMI.gerade $ coeff [1]<br />

> BMI.stg = BMI.gerade $ coeff [2]<br />

1


plot(groesse, BMI, main = "BMI und Körpergröße", sub = "ACHTUNG:<br />

FIKTIVE DATEN", xlab="Größe", ylab="Body-Mass-Index", las = 1,<br />

xlim=c(0,200), ylim=c(0,35), pch=as.character(geschl) )<br />

> curve ( BMI.aab + BMI.stg * x, 150:200, add=TRUE , col="GREEN")<br />

Body-Mass-Index<br />

35<br />

30<br />

25<br />

20<br />

15<br />

10<br />

5<br />

0<br />

BMI und Körpergröße<br />

Erzeugen Sie entsprechende Graphiken, getrennt nach Frauen und Männern.<br />

> attach (teildaten $ m)<br />

The following object(s) are masked from 'groe.gew':<br />

BMI, geschl, gewicht, groesse<br />

> plot (groesse, BMI, main = "BMI und Körpergröße", sub = "ACHTUNG:<br />

FIKTIVE DATEN", las=1, xlim = c(0,200), ylim = c(0, 35), pch =<br />

as.character(geschl) )<br />

> BMI.gerade.m = lm ( BMI ~ groesse)<br />

2<br />

w<br />

m<br />

w m<br />

m<br />

w m<br />

0 50 100 150 200<br />

Größe<br />

ACHTUNG: FIKTIVE DATEN<br />

w<br />

w<br />

m


abline (coef = BMI.gerade.m $ coeff, col = "blue")<br />

BMI<br />

> detach (teildaten $ m)<br />

> attach (teildaten $ w)<br />

The following object(s) are masked from 'groe.gew':<br />

BMI, geschl, gewicht, groesse<br />

> plot (groesse, BMI, main = "BMI und Körpergröße", sub = "ACHTUNG:<br />

FIKTIVE DATEN", las=1, xlim = c(0,200), ylim = c(0, 35), pch =<br />

as.character(geschl) )<br />

> BMI.gerade.w = lm ( BMI ~ groesse)<br />

> abline (coef = BMI.gerade.w $ coeff, col = "red")<br />

BMI<br />

35<br />

30<br />

25<br />

20<br />

15<br />

10<br />

5<br />

0<br />

35<br />

30<br />

25<br />

20<br />

15<br />

10<br />

5<br />

0<br />

BMI und Körpergröße<br />

0 50 100 150 200<br />

groesse<br />

ACHTUNG: FIKTIVE DATEN<br />

BMI und Körpergröße<br />

0 50 100 150 200<br />

groesse<br />

ACHTUNG: FIKTIVE DATEN<br />

3<br />

w<br />

w<br />

m<br />

w<br />

w<br />

m<br />

w<br />

m<br />

m<br />

m

Hurra! Ihre Datei wurde hochgeladen und ist bereit für die Veröffentlichung.

Erfolgreich gespeichert!

Leider ist etwas schief gelaufen!