den Funktionsumfang erweitern, indem Sie Packages installieren.
Teil II: Arbeiten mit R
In diesem Teil füllen wir Sie ab mit den drei R: Reading (lesen), wRiting (schreiben) und aRithmetic (rechnen) – mit anderen Worten, wie Sie mit Text und Zahlen arbeiten, und nicht zu vergessen: mit Datumswerten. Hier lernen Sie auch die für das Leben mit R unerlässlichen Konzepte der Listen und Datensätze (data frame) kennen.
Teil III: Programmieren in R
R ist eine Programmiersprache. Daher ist es unerlässlich, dass Sie wissen, wie Sie Funktionen schreiben und durchblicken. In diesem Teil zeigen wir Ihnen genau das sowie wie Sie die Ablaufsteuerung mit if beeinflussen oder Code wiederholt mithilfe von Schleifen ausführen. Für den unwahrscheinlichen Fall bereiten wir Sie auch auf den Umgang mit Warnungen und Fehlermeldungen vor, die Sie möglicherweise mit Ihrem Code hervorrufen. Auch für die anschließende Fehlersuche machen wir Sie fit.
Teil IV: Daten zum Reden bringen
In diesem Teil stellen wir Ihnen die verschiedenen Datenstrukturen vor, die Sie in R verwenden können. Dazu gehören Listen und Datensätze (data frame). Sie erfahren, wie Sie Daten in R hinein- sowie herausbekommen (zum Beispiel indem Sie Dateien einlesen oder aus der Zwischenablage kopieren). Darüber hinaus sehen Sie, wie R mit anderen Anwendungen zusammenarbeiten kann, zum Beispiel mit Microsoft Excel.
Im Anschluss daran entdecken Sie, wie einfach es ist, fortgeschrittene Manipulationen an Ihren Daten vorzunehmen. Wir zeigen Ihnen, wie Sie eine Teilmenge Ihrer Daten auswählen und wie Sie sie sortieren und ordnen. Wir erklären, wie Sie verschiedene Datensätze vereinigen können, wenn sie gemeinsame Spalten haben. Schließlich zeigen wir Ihnen eine sehr leistungsstarke generische Strategie, Daten zu teilen oder zu kombinieren und Funktionen auf Teilmengen Ihrer Daten anzuwenden. Nachdem Sie diese Strategie verstanden haben, können Sie sie immer wieder verwenden und anspruchsvolle Datenanalysen in wenigen Schritten durchführen.
Es juckt uns natürlich, Ihnen ein paar statistische Analysen zu zeigen. Schließlich ist Statistik die Domäne von R. Wir versprechen jedoch, es einfach zu halten. Nachdem Sie diesen Teil gelesen haben, werden Sie wissen, wie Sie Ihre Variablen und Daten mit R beschreiben und verdichten. Sie werden einige klassische Tests (zum Beispiel den t-Test) ausführen und Zufallszahlen für Simulationen erzeugen und verwenden.
Schließlich zeigen wir Ihnen ein paar Grundlagen, wie Sie lineare Modelle einsetzen können – zum Beispiel lineare Regression und Varianzanalyse (ANOVA). Darüber hinaus zeigen wir Ihnen, wie Sie R verwenden, um Vorhersagen auf Basis Ihrer Modelle zu treffen.
Teil V: Mit Grafiken arbeiten
Es heißt: »Ein Bild sagt mehr als tausend Worte.« Das ist sicherlich wahr, wenn es darum geht, Ihre Analysen mit anderen zu teilen. In diesem Teil entdecken Sie, wie Sie einfache und anspruchsvolle Grafiken einsetzen, um Ihre Daten zu veranschaulichen. Von Balken- und Liniendiagrammen angefangen geht es weiter bis hin zu lattice-Grafiken, mit denen Sie mehrdimensionale Daten in Scheiben schneiden und anschaulich machen können.
Teil VI: Der Top-Ten-Teil
In diesem Teil zeigen wir Ihnen, wie Sie Dinge in R erledigen, für die Sie wahrscheinlich bis heute Microsoft Excel verwendet haben – zum Beispiel Pivot- und Wertetabellen (englisch lookup tables). Darüber hinaus geben wir Ihnen zehn Tipps, wie Sie am besten mit Paketen (package) arbeiten, die nicht Teil des Basissystems sind.
Symbole, die in diesem Buch verwendet werden
Im Laufe der Lektüre dieses Buchs werden Sie über verschiedene Symbole stolpern. Diese Symbole kennzeichnen bestimmte Informationen.
Wie es weitergeht
Es gibt nur einen Weg, R zu lernen: es zu nutzen! In diesem Buch versuchen wir, Sie mit R bekannt zu machen, jedoch müssen Sie sich selbst an Ihren PC setzen und damit experimentieren. Tun Sie irgendetwas, damit das Buch offen neben dem Computer liegen bleibt, und greifen Sie in die Tasten!
Teil I
Sind Sie beReit?
IN DIESEM TEIL …
stellen wir Ihnen die Grundkonzepte von R vor.
schreiben Sie Ihr erstes Skript.
schreiben Sie klaren, lesbaren Code.
Kapitel 1
R im Überblick
IN DIESEM KAPITEL
Die Vorteile von R entdecken
Einige Programmierkonzepte kennenlernen, die für R charakteristisch sind
Mit geschätzt weltweit mehr als zwei Millionen Anwendern hat sich die Sprache R seit ihren Ursprüngen als Lehr- und Übungssprache in den 1990er-Jahren schnell verbreitet.
Manche Leute würden behaupten, dass R weit mehr ist als eine statistische Programmiersprache – das sehen wir genauso. R ist auch
ein sehr leistungsstarkes Werkzeug für alle Arten von Datenverarbeitung und -bearbeitung.
eine Gemeinde von Programmierern, akademischen Anwendern sowie Anwendern aus
