Grafiken und Statistik in R

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3.2 Diagramme 3 Grafik 64 # Bsp.: Beschriftung - plot.depth(...) (Anhang S. 189) plot.new() # alten Plot löschen par(las = 1) # Ausrichtung Achsenbeschriftung plot.depth(test, colnames = c(T,T,F,T,F,F,T,T), # T - TRUE, F - FALSE xlabel = list("Anzahl", "%", expression(mg%.%l^-1), # mg · l −1 ; Ausdrücke s. auf Seite 44 expression(sum(Arten)), # Summenzeichen expression(paste("%-",O[2])), # % − O2 expression(CO[3]^paste(2," -")), # CO 2− 3 "Anzahl","" ), subtitle = list("","","","","","","", expression(over(Anzahl[x],Anzahl[y]) ) # Bruch: Anzahlx / Anzahly ) ) # falls Titel falsch gezeichnet: Grafikfenster schließen und # nochmal alles neu zeichnen/bzw kopieren title("Zufallsdaten eines\nSedimentkernes", ylab = "Tiefe m") # alternativ Titel y-Achsenbeschriftung mit Maus platzieren par(xpd=TRUE) -> original # auch außerhalb der Grafik zeichnen # Text y-Achse mit Maus platzieren mit locator() locator(1) -> wo # mit Maus setzen text(wo$x, wo$y, "Tiefe m", srt=90) # srt=90 Grad drehen # mtext("Tiefe m", side=2, line=2) # alternativ eventuell line=2 2-Zeilen weg vom Rand # Text Titel mit Maus platzieren locator(1) -> wo # mit Maus setzen text(wo$x, wo$y, "Zufallsdaten eines \nSedimentkernes", font=2 ) # font=2 fett # Text kursiv, unterstrichen, ... locator(1) -> wo # Punkt mit Maus wählen text(wo$x, wo$y, # Koordinaten labels= # hier der eigentliche Text expression( # Schriftvarianten Überschrift ~ bold(fett) ~ italic(kursiv) ~ underline(unterstrichen) ~ bolditalic(fettkursiv) ), cex=1.5 # Schriftvergrößerung ) text(wo$x,wo$y-diff(par()$usr[3:4])/10 , # Koordinaten y minus 10-tel Grafikregion; Info: "Überschrift ~ bold(fett) ~ italic(kursiv) ~ underline(unterstrichen) ~ bolditalic(fettkursiv)", cex=0.8 # Verkleinerung 80% ) par(original) # Grafikeinstellungen für xpd wieder zurück � Die Spaltenbeschriftung kann auch „manuell“ mit der Maus vorgenommen werden: mit Option locator=TRUE und dann linke untere Ecke = Mauspunkt
3 Grafik 3.2 Diagramme −20 −25 Tiefe m −30 −35 −40 −45 −50 Gattung artname a Gattung artname b Gattung artname d Zufallsdaten eines Sedimentkernes 0 20 40 60 80 0 20 40 60 80 0 20 40 Anzahl % mg ⋅ l −1 0 20 40 60 80 0 20 40 60 800 20 40 60 80 0 20 40 60 80 0 20 40 60 80 Anzahlx 2 − ∑ Arten %−O2 CO3 Anzahl Anzahly Gattung artname g Gattung artname h 65
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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
Seite 21 und 22: 2 Daten log(...) # natürlicher Log
Seite 23 und 24: 2 Daten 2.3 Datenumgang cat(file=ff
Seite 25 und 26: 2 Daten 2.3 Datenumgang 2.3.4 Einge
Seite 27 und 28: 2 Daten 2.3 Datenumgang # Reihe än
Seite 29 und 30: 2 Daten 2.3 Datenumgang sich natür
Seite 31 und 32: 2 Daten 2.3 Datenumgang # 1 (4.33,4
Seite 33 und 34: 2 Daten 2.4 Transformieren . . . .
Seite 35 und 36: 3 Grafik 3.1 Einstellungen Zusätze
Seite 59 und 60: 3 Grafik 3.2 Diagramme Für die Leg
Seite 61 und 62: 3 Grafik 3.2 Diagramme # subset in
Seite 63 und 64: 3 Grafik 3.2 Diagramme Entsprechend
Seite 65 und 66: 3 Grafik 3.2 Diagramme def.par
Seite 67 und 68: 3 Grafik 3.2 Diagramme Fallen mehre
Seite 69 und 70: 3 Grafik 3.2 Diagramme # Zufallsdat
Seite 71: 3 Grafik 3.2 Diagramme # Bsp.: Lini
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
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
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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 # mit Maus platzieren l
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4 Statistik ?dune # Hilfe zum Daten
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4 Statistik # Schwerpunkt jeder Gru
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4 Statistik # gehören die Daten zu
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4 Statistik bnr2
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4 Statistik YY
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4 Statistik 4.8 Paläo - Rekonstruk
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4 Statistik 4.8 Paläo - Rekonstruk
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5 Programmierung # Grafik wieder 1x
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5 Programmierung 5.1 Benutzerfunkti
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6 Diverses NULL # default )# end sw
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6 Diverses 6.5 L ATEX/HTML Ausgaben
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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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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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Partial least squares . . . . . . .
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