Grafiken und Statistik in R

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3.2 Diagramme 3 Grafik 70 # Beispiel mit Markern über Option ’plot.after’ # Datensatz um Marker erweitern mit cbind() column-bind; # WICHTIG wo keine Marker sind, sind fehlende Werte, also NA testmarker
3 Grafik 3.2 Diagramme par(las=1) # Ausrichtung Achsenbeschriftung plot.depth(testmarker, xaxis.num=c(rep("s", 8), "n"), # 8x x-Achse ja, 9. keine plot.type=c(rep("n", 8), "h"), # 8x Grafiktyp "n", 9. "h"-histogrammartig polygon=c(rep(TRUE, 8), FALSE ), # 8x Polygon 9. kein plot.after=list( # was NACH dem eigentlichen Zeichnen passieren soll NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, # 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Grafik expression( # 9. Grafik; WICHTIG die Reihenfolge: Punkte zuerst, dann Text points( # Punkte y=testmarker[,1], # Spalte 1 x=testmarker[,10]-2 , # Werte Spalte 10 subtrahiert um 2 pch=22, # gefülltes Rechteck; Typen allgemein auf Seite 30 bg="white", # Punkt-Hintergrund weiß cex=4 # 4-fache Vergrößerung ), text( # Text die eigentlichen Marker y=testmarker[marker.wo.index, 1], # nur wo keine NA enthalten x=testmarker[marker.wo.index, 10]-2 , labels=marker.text, # entsprechender Text col="darkred", # Farbe cex=2 # 2-fache Vergrößerung ) ) # Ende 9. Grafik ) # Ende plot.after list() ) # Ende plot.depth() −20 −25 −30 −35 −40 −45 Gattung artname a Gattung artname b Gattung artname c Gattung artname d Gattung artname e Gattung artname f Gattung artname g Gattung artname h −50 0 20 40 60 80 0 20 40 60 80 0 20 40 0 20 40 60 80 0 20 40 60 80 0 20 40 60 80 0 20 40 60 80 0 20 40 60 80 Marker 1 2 3 4 5 71
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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
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 und 72: 3 Grafik 3.2 Diagramme # Bsp.: Lini
Seite 73 und 74: 3 Grafik 3.2 Diagramme −20 −25
Seite 75 und 76: 3 Grafik 3.2 Diagramme # Gitternetz
Seite 77: 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 113 und 114: 4 Statistik # Dendrogramm verkürze
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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 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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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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