Übersicht: R

Übersicht: R-Befehle
R-Kurs für Statistik-Nebenfachstudierende, SoSe 2015
Ludwig Bothmann, Cynthia Huber, Simon Prokopf
Grundlegende Syntax und Befehle
Befehl
Beschreibung
<-
Zuweisung
?function
Hilfe zur Funktion function
#
Beginn Kommentar
+, -, *, /, ˆ
Addition, Subtraktion, Multiplikation, Division,
Potenz
>, <, ==, != >=, <=
größer, kleiner, gleich, ungleich
&, |
Logisches UND, logisches ODER
sqrt()
Quadratwurzel
abs()
Absolutbetrag
sin(), cos(), tan()
Sinus, Kosinus, Tangens (in Bogenmaß)
exp(), log()
Exponentialfunktion, natürlicher Logarithmus
c(1, 2, 3)
verbindet die Werte 1, 2, 3 zu einem Vektor
1:n
erzeugt den Vektor 1, 2, ...,n
seq(from, to, by)
erzeugt einen Vektor mit Elementen von from bis
to in fester Schrittweite by
rep(x, n)
wiederholt den Vektor x n-mal
length(v)
Anzahl der Elemente im Vektor v
v[i]
Zugriff auf das i-te Element im Vektor v
is.element(a, b); a %in% b
Erzeugt logischen Vektor, der angibt, welche Elemente von a in b enthalten sind
which()
Gibt Position(en) der Elemente, für die die logische
Abfrage TRUE ist
max(v), min(v)
Maximum, Minimum aus einem Vektor v
mean(v), median(v)
arith. Mittel, Median aus einem Vektor v
sum(v), prod(v)
Summe, Produkt der Elemente eines Vektors v
sd(v), var(v)
Standardabweichung, Varianz aus einem Vektor v
data.frame()
erzeugt einen neuen data.frame
daten$A; daten[,’A’]
Zugriff auf die Spalte A des data.frames daten
daten[i,]
Zugriff auf die i-te Zeile des data.frames daten
daten[,j]
Zugriff auf die j-te Spalte des data.frames daten
sapply(daten, Funktion)
Wendet auf jede Spalte der Daten eine selbstgewählte Funktion an
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matrix(data, ncol = n)
erzeugt eine Matrix mit n Spalten aus den Werten
in data
diag(x = , ncol = n)
erzeugt eine Diagonalmatrix mit n Spalten mit dem
Wert x als Diagonalelementen
%*%
Matrix- und Vektormultiplikation
solve(M)
Inverse der Matrix M
dim(M)
Dimension der Matrix M (Reihen und Spalten)
M[i, j]
Zugriff auf das Element der i-ten Reihe und j-ten
Spalte der Matrix M
t()
transponieren
dimnames(M), colnames(M),
rownames(M)
Benennen der Dimensionen (Spalten, Zeilen) der
Matrix M
setwd()
Arbeitsverzeichnis festlegen
getwd()
Arbeitsverzeichnis anzeigen
read.table("path/file")
Laden einer Datei
write.table(x, "path/file")
Speichern von x in eine Datei
install.packages("Name")
Installieren eines Paketes
library("foreign")
Laden des foreign-Pakets, das Befehle zum Einlesen und Speichern von Datensätzen in anderen
Formaten (SPSS, SAS, Stata) bereitstellt
load("path/file.RData")
Laden eines Workspaces
save()
Speichern von Objekten oder des gesamten
Workspace
str()
Struktur eines Objekts anzeigen
head(), tail()
Anzeige der ersten bzw. letzten Elemente eines Objekts
names()
Anzeige oder Zuweisung von Namen eines Objekts
Befehle zur Datenaufbereitung
cut()
Metrische Variable gruppieren
factor()
Erstellen einer Faktorvariable
levels()
Anzeigen und Zuweisen der Levels einer Faktorvariable
relevel()
Festlegung der Referenzkategorie einer Faktorvariable
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Grafische Darstellung
plot(x, y)
Scatterplot x gegen y bei metrischen Variablen
hist()
Histogramm
boxplot()
Boxplot
barplot()
Balkendiagramm
pie()
Tortendiagramm
curve(..., add=TRUE)
Zeichnen einer Kurve ins Diagramm
lines()
Zeichnen einer Linie ins Diagramm
abline()
Zeichnen einer Geraden ins Diagramm
points()
Zeichnen von Punkten ins Diagramm
text()
Einfügen eines Textes ins Diagramm
legend()
Hinzufügung einer Legende
?par
Hilfe zu graphischen Parametern
par(mfrow=c(n, m))
n x m Plots in einem Fenster
main="..."
Überschrift
xlab=, ylab =
Achsenbeschriftung
col=
Farbwahl
cex=, pch =
Größe und Symbol eines Punktes
lty=, lwd =
Linientyp, Liniendicke
type=
Typ (l=Linie, p=Punkte, b=beides)
xlim = c(a, b), ylim = c(d, e)
Achsenbereich von a bis b bzw. d bis e
pdf(width =, height =), bmp(),
jpeg()
Start Speichern einer Graphik, Größe der zu speichernden Grafik
dev.off()
Device schließen → Speichern beenden
complete.cases()
Überprüfung auf vollständige Zeilen
summary()
Zusammenfassung
table()
Häufigkeits- und Kontingenztabellen
prop.table(table-Objekt, margin =)
Erstellt auf Grundlage eines table-Objekts eine
Tabelle mit Zeilen- (margin = 1) oder Spaltenprozenten (margin = 2)
round(x, n)
Runden von x auf n Nachkommastellen
cor()
Korrelation und Korrelationsmatrix
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Befehle für die Regressionsanalyse
lm()
Lineares Modell
?lm
Hilfe zu lm()
?summary.lm
Hilfe zur Summary zu lm()
summary(mod)$r.squared
R2 eines geschätzten Modells
summary(mod)$adj.r.squared
Adjustiertes R2 eines geschätzten Modells
coef()
geschätzte Koeffizienten β̂ eines geschätzten Modells
residuals(mod)
Residuen ε̂ eines linearen Modells
rstandard(mod)
Standardisierte Residuen eines linearen Modells
rstudent(mod)
Studentisierte Residuen eines linearen Modells
fitted()
Gefittete Werte ŷ eines linearen Modells
predict()
Prädiktion neuer Werte mit bereits erstelltem linearen Modell
logLik(mod)
Log-Likelihood eines geschätzten Modells
AIC(mod)
Akaikes Informationskriterium eines geschätzten
Modells
BIC(mod)
Bayesianisches Informationskriterium eines geschätzten Modells
glm()
Generalisiertes Lineares Modell
Befehle zur Modelldiagnose
acf(residuals, ...)
Autokorrelationsfunktion
qqnorm(residuals, ...)
Q-Q-Normalplot
qqline(residuals, ...)
Linie im Q-Q-Normalplot
hatvalues(model, ...)
Diagonalelemente hii der Hat-Matrix H
cooks.distance(model, ...)
Cook’s Distance-Werte Di
cor()
empirische Korrelationsmatrix
vif(model, ...)
Varianzinflationsfaktor (braucht Paket car)
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