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Skript zum Umgang und zur multivari
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Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzei
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3.2.16 Balkendiagramme/Histogramme
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4.6.1 Umkehrpunkte . . . . . . . .
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1 Allgemeines Benutzung des Skripte
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1 Allgemeines 1.2 Blitzstart die Au
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1 Allgemeines 1.2 Blitzstart 1.2.2
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1 Allgemeines 1.2 Blitzstart m[1,]
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1 Allgemeines 1.2 Blitzstart par(ma
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1 Allgemeines 1.4 Pakete laden, her
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2 Daten log(...) # natürlicher Log
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2 Daten 2.3 Datenumgang cat(file=ff
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2 Daten 2.3 Datenumgang 2.3.4 Einge
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2 Daten 2.3 Datenumgang # Reihe än
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2 Daten 2.3 Datenumgang sich natür
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2 Daten 2.3 Datenumgang # 1 (4.33,4
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2 Daten 2.4 Transformieren . . . .
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3 Grafik 3.1 Einstellungen Zusätze
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3 Grafik 3.1 Einstellungen Zusätze
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3 Grafik 3.1 Einstellungen Zusätze
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3 Grafik 3.1 Einstellungen Zusätze
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3 Grafik 3.1 Einstellungen Zusätze
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3 Grafik 3.1 Einstellungen Zusätze
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3 Grafik 3.1 Einstellungen Zusätze
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3 Grafik 3.2 Diagramme Für die Leg
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- Seite 67 und 68: 3 Grafik 3.2 Diagramme Fallen mehre
- Seite 69 und 70: 3 Grafik 3.2 Diagramme # Zufallsdat
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- Seite 73 und 74: 3 Grafik 3.2 Diagramme −20 −25
- Seite 75 und 76: 3 Grafik 3.2 Diagramme # Gitternetz
- Seite 77 und 78: 3 Grafik 3.2 Diagramme par(las=1) #
- Seite 79 und 80: 3 Grafik 3.2 Diagramme par(las=1) #
- Seite 81 und 82: 3 Grafik 3.2 Diagramme −20 −25
- Seite 83 und 84: 3 Grafik 3.2 Diagramme plot.after =
- Seite 85 und 86: 3 Grafik 3.2 Diagramme 3.2.16 Balke
- Seite 87 und 88: 3 Grafik 3.2 Diagramme # mtext = ma
- Seite 89 und 90: 3 Grafik 3.2 Diagramme polygon(x.bo
- Seite 91 und 92: 3 Grafik 3.2 Diagramme # Sterndiagr
- Seite 93 und 94: 3 Grafik 3.2 Diagramme data(volcano
- Seite 95 und 96: 3 Grafik 3.2 Diagramme library(plot
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- Seite 103 und 104: 4 Statistik data(airquality) # Date
- Seite 105 und 106: 4 Statistik } val
- Seite 107 und 108: 4 Statistik rect.hclust(hc, h=50, w
- Seite 109 und 110: 4 Statistik library(fpc) # Paket la
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Chi 2 - Test Mit dem Chi-Quadrat-Te
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D Datentransformation Die Transform
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E Eigenvektor Eigenvektoren eines l
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Friedman - Test Der Friedman - Test
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horseshoe effect Siehe arch effect.
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und xi werden die Deskriptoren stan
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Manhattan-Metrik (auch City-Block-M
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Multikolinearität Das Vorliegen ei
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man schreibt das mathematisch so au
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P Datenmatrizen unsymmetrisch symme
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post-hoc Tests auch a posteriori Te
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R R - Modus s. Q - Modus. R 2 auch
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skaleninvariant Skaleninvarianz ist
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Normalverteilung: Shapiro-Wilk Test
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Verteilungen Binomialverteilung, B(
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W Ward Clusteranalyse Beim Ward - V
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Literatur Amaral, G. J. A., I. L. D
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Anhang Funktion 1: Zum Zeichnen von
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# NA - data (not available) show.na
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x.max
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x=seq(from=x.axis[1] , to=x.axis[nx
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data.null[, 1], col=ifelse(length(p
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} y1
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stop("\n#> 'chain' should be a char
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} ) data
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# y
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# stop("Stop: chain data needed wit
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"theta[ni=%8$2s]:%1$32.50f psi=%2$8
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# mod.lm
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xy$y[2:3]
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R Reference Card by Tom Short, EPRI
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Where leading zeros are shown they
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character expansion font = 1 (1,2,3
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Index Alle Stichwörter mit (G) fin
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k - medoid pma(...) cluster . . . .
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Blattfunktion . . . . . . . . . . .
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Linienenden par(lend="rounded") 29
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Redundanzanalyse Glossar . . . . .
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Partial least squares . . . . . . .
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