Grafiken und Statistik in R

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3.2 Diagramme 3 Grafik text(wo.x, wo.y, # Koordinaten für 'n=...' labels=text.anz # Text ) # Funktion text() Ende par(las=1, xpd=TRUE) -> original # xpd: auch außerhalb der Grafik darf gezeichnet werden # las: labels axis - Ausrichtung bxp(BxpSpeicher, horizontal=TRUE, xlab="Merkmal", # x-Achsenbeschriftung main="boxplot mit \"n=...\"\n Zufallsdaten" # Titelei ) # Funktion bxp() Ende par() -> grafik.param # um Grafikränder rauszubekommen grafik.param$usr[2] -> rand.re # Zahl für rechten Rand text(rand.re, wo.x, # Koordinaten labels=text.anz, # Text adj=0 # linksbündig ) # Funktion text() Ende par(original) # Grafikeinstellungen wieder zurück n=... mit boxplot.n() - nur vertikal! library(gplots) # Paket laden # Boxplot für 'n=...' boxplot.n(merkmal~arten, shrink=0.8 # Skalierung Text ) # Funktion boxplot.n() Ende detach(package:gplots) # Paket eventuell wieder entfernen # n=... mit Funktion aggregate(...) boxplot(pH~Species, # allgemein: Wert~Gruppierung Species Anzahl pH Chironomus sp. 12 8.11 horizontal = T, # Vertrauensintervall des Median Chironomus sp. 34 8.77 Tanytarsus sp. 230 8.3 notch=TRUE, # ja: horizontal Tanytarsus sp. 84 9.9 Tanytarsus sp. 4 1.83 main="pH", # Titelei Micropsectra sp. 209 9.83 col="gray", # Farbe . . . . . . . . . ylim=c(0,15) # y-Achsenskalierung ) # Boxplot Ende n
3 Grafik 3.2 Diagramme Entsprechende Koeffizienten wie 25% Quantil usw. lassen sich mit boxplot.stats(...) anzeigen. Beispiel aus der Hilfe: x maximum # Maximumwert von Ozone plot(Wind~Temp, # airquality$Wind ist jetzt nicht mehr nötig, R weiß wo zu suchen ist col=rainbow(5)[Month-4], # 5 Regenbogenfarben zeichnen bezüglich Monat pch=16, # Punkttyp gefüllt s. auf Seite 30 main="Luftdaten New York \n 1973", # Titelei - \n ist gleich Zeilenumbruch xlab="Temperatur (°F)", # x-Achsenbeschriftung ylab="Wind (mph)", # y-Achsenbeschriftung cex=Ozone/maximum*3, # Ozonwerte als Punktgröße ) # Funktion plot() hier zu Ende # Legende dazu sequenz
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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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Seite 19 und 20: 1 Allgemeines 1.4 Pakete laden, her
Seite 21 und 22: 2 Daten log(...) # natürlicher Log
Seite 23 und 24: 2 Daten 2.3 Datenumgang cat(file=ff
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Seite 27 und 28: 2 Daten 2.3 Datenumgang # Reihe än
Seite 29 und 30: 2 Daten 2.3 Datenumgang sich natür
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Seite 107 und 108: 4 Statistik rect.hclust(hc, h=50, w
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4 Statistik # Dendrogramm verkürze
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4 Statistik 4.4.10 Heatmaps 4.4 Clu
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4 Statistik 4.4 Clusteranalyse 3. D
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4 Statistik similarities distances
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4 Statistik Methode pro & contra Be
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4 Statistik ostr.pca $ci s.arrow(o
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4 Statistik 4.5 Ordinationsmethoden
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4 Statistik ?dune # Hilfe zum Daten
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5 Programmierung # Grafik wieder 1x
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6 Diverses NULL # default )# end sw
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7 Linkliste - Tutorien - Pakete We
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7 Linkliste - Tutorien - Pakete än
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Glossar A abhängig X → Y - Hier
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B am Ähnlichsten ist, hat die Auto
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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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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$8
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xy$y[2:3]
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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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Blattfunktion . . . . . . . . . . .
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Partial least squares . . . . . . .
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