Grafiken und Statistik in R

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5.1 Benutzerfunktionen 5 Programmierung 5.1 Benutzerfunktionen Eine Benutzer-Funktion zu programmieren ist nicht schwer. Um z.B. die Quadratzahl oder andere polynome Zahlen durch eine Funktion berechnen zu lassen kann man mit folgender Vorlage beginnen: polyzahl
5 Programmierung 5.1 Benutzerfunktionen 5.1.1 Eine Legende platzieren: click4legend(...) Ein praktisches Beispiel zur Weiterleitung wäre eine Funktion, die mit der Maus eine Legende auf der Grafikfläche platziert. Wir nennen sie mal click4legend. Die Funktion legend(...) existiert schon und wir kombinieren sie mit locator(), welche die Mausposition erfaßt: click4legend
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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 2.4 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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3 Grafik 3.2 Diagramme par(las=1) #
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3 Grafik 3.2 Diagramme par(las=1) #
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3 Grafik 3.2 Diagramme −20 −25
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3 Grafik 3.2 Diagramme plot.after =
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3 Grafik 3.2 Diagramme 3.2.16 Balke
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3 Grafik 3.2 Diagramme # mtext = ma
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3 Grafik 3.2 Diagramme polygon(x.bo
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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
Seite 97 und 98: 4 Statistik set.seed(25) # Zufallsg
Seite 99 und 100: 4 Statistik # allgemeine Modell Aus
Seite 101 und 102: 4 Statistik 4.3 Regressionsanalyse
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
Seite 111 und 112: 4 Statistik msplot(boston.pv, edges
Seite 113 und 114: 4 Statistik # Dendrogramm verkürze
Seite 115 und 116: 4 Statistik 4.4.10 Heatmaps 4.4 Clu
Seite 117 und 118: 4 Statistik 4.4 Clusteranalyse 3. D
Seite 119 und 120: 4 Statistik similarities distances
Seite 121 und 122: 4 Statistik Methode pro & contra Be
Seite 123 und 124: 4 Statistik ostr.pca $ci s.arrow(o
Seite 125 und 126: 4 Statistik 4.5 Ordinationsmethoden
Seite 127 und 128: 4 Statistik # mit Maus platzieren l
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Seite 131 und 132: 4 Statistik # Schwerpunkt jeder Gru
Seite 133 und 134: 4 Statistik # gehören die Daten zu
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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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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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