Grafiken und Statistik in R

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3.2 Diagramme 3 Grafik col = c("purple", "violetred1", "green3", "cornsilk", "cyan", "white") ) pie(pie.sales, col = gray(seq(0.4,1.0,length=6))) # in grau pie(pie.sales, density = 5*1:6, angle = 15 + 20 * 1:6) # Schraffur Eine interessante und informative Umfrage Grafik aus der L ATEX–Doku: umfrage umfrage.sum # Summe pie(rep(1,50), col= rep( # Farben nach Umfragedaten wiederholen c("white","green4","green","gray","red","darkred"),umfrage ), labels=NA ) # riesen Punkt points(0,0, cex=35,col="black",pch=21,bg="white") text(0,0,"50 Teilnehmer mit\n abgegebenen Stimmen", cex=1.2) # (locator(6) -> xy) # mit Maus 6 Punkte wählen oder Koordinaten festlegen: xy
3 Grafik 3.2 Diagramme polygon(x.boden, y.boden, border=NA, col="gray90" # Farbe # für Muster: # density=10, angle=-45, lwd=1 ) # 'See' mit polygon() einzeichnen # Tip: mit locator(8) -> xy kann man 8 Mauspositionen in 'xy' speichern x.see
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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 2.3 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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Seite 63 und 64: 3 Grafik 3.2 Diagramme Entsprechend
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Seite 67 und 68: 3 Grafik 3.2 Diagramme Fallen mehre
Seite 69 und 70: 3 Grafik 3.2 Diagramme # Zufallsdat
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Seite 75 und 76: 3 Grafik 3.2 Diagramme # Gitternetz
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Seite 79 und 80: 3 Grafik 3.2 Diagramme par(las=1) #
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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
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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
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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Seite 137 und 138: 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 Abb
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7 Linkliste - Tutorien - Pakete Tab
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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$8
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xy$y[2:3]
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Blattfunktion . . . . . . . . . . .
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Partial least squares . . . . . . .
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