Grafiken und Statistik in R

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, + ) 4.5 Ordinationsmethoden summary(cca.all.ohne.pH)$ev.uncon # zeigt die unconstrained Eigenwerte an detach(package:vegan) # Paket wieder entfernen 4.5.6 DCA - detrended, unimodal, indirekt (auch Decorana) 4 Statistik Eine detrended CA (s. arch effect) läßt sich mit der Funktion decorana(...) aus dem package vegan durchführen. ostr
4 Statistik ?dune # Hilfe zum Datensatz detach(package:vegan) # Paket eventuell entfernen detach(package:rgl) # Paket eventuell entfernen detach(package:scatterplot3d) # Paket eventuell entfernen 4.5.9 Teststatistiken Ordination 4.5 Ordinationsmethoden Damit man weiß wie gut eine Ordination ist, dafür werden im Paket vegan verschiedene diagnostische Funktionen bereitgestellt: bioenv(...) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . maximale Umwelt-Arten-Korrelation goodness.cca(...) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Eigenwert Statistik für Arten oder Proben inertcomp(...) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Inertia composition vif.cca . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . variance inflation 24 faktor library(vegan) # goodness.cca(...) – vegan (Analysestatistik) # Paket laden data(dune) # Artdaten data(dune.env) # Umweltdaten mod
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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 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 3.2 Diagramme Für die Leg
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3 Grafik 3.2 Diagramme # subset in
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3 Grafik 3.2 Diagramme Entsprechend
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3 Grafik 3.2 Diagramme def.par
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3 Grafik 3.2 Diagramme Fallen mehre
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3 Grafik 3.2 Diagramme # Zufallsdat
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3 Grafik 3.2 Diagramme # Bsp.: Lini
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3 Grafik 3.2 Diagramme −20 −25
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3 Grafik 3.2 Diagramme # Gitternetz
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Seite 87 und 88: 3 Grafik 3.2 Diagramme # mtext = ma
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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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Seite 113 und 114: 4 Statistik # Dendrogramm verkürze
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Seite 127: 4 Statistik # mit Maus platzieren l
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Seite 133 und 134: 4 Statistik # gehören die Daten zu
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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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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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