Lösungen zum Block II


(als kopierfähiger Quellcode) 


1) Lesen Sie den Datensatz anova_daten.txt ein (siehe Daten / Scripts).
anova_daten <- read.table("~/Rstudio_tutorial/Tutorial/anova_daten.txt", header=TRUE, quote="\"")

2) Erstellen Sie mit der Funktion table() eine Häufigkeitstabelle für das Geschlecht (Datensatz: anova_daten).

table(anova_daten$Geschlecht)

AUSGABE

m w 
9 9 
3) Installieren Sie das package: aplpack und erzeugen Sie ein Stamm-Blatt-Diagramm für die Variable Therapieerfolg (Datensatz: anova_daten). Nutzen Sie dafür eine geeignete Funktion aus aplpack.

install.packages("aplpack")
library(aplpack)
stem.leaf(anova_daten$Therapieerfolg)

AUSGABE

1 | 2: represents 1.2
 leaf unit: 0.1
            n: 18
LO: 9 9
   3    12 | 0
   4    13 | 0
        14 | 
   6    15 | 00
   8    16 | 00
  (3)   17 | 000
   7    18 | 000
        19 | 
   4    20 | 0
        21 | 
   3    22 | 0
HI: 24 25

4) Erstellen Sie für folgende Tabelle einen Datensatz Musik mit der Funktion data.frame().

 Name             
 Geburtsjahr      
 Stil                      
 Kurt  1967 Grunge
 Matthew  1978 New Prog
 Ludwig  1771 Klassik


Name <- c("Kurt", "Matthew", "Ludwig")
Geburtsjahr <- c(1967, 1978, 1771)
Stil <- c("Grunge", "New Prog", "Klassik")

Musik <- data.frame(Name, Geburtsjahr, Stil)



5) Verändern Sie das Geburtsjahr von Ludwig über den entsprechenden Index in 1770.

Musik[3,2] <- 1770
Musik

AUSGABE

Name Geburtsjahr Stil 1 Kurt 1967 Grunge 2 Matthew 1978 New Prog 3 Ludwig 1770 Klassik

6) Berechnen Sie die Anzahl der Elemente ohne NA für folgende Variable:

var_NA <- c(1, 2, 3, 4, NA, 5)

length(
    var_NA[-which(
        is.na(var_NA)
        )]
    )
# oder
sum(
    table(var_NA)
    )


AUSGABE
[1] 5