R-Commands: Die wichtigsten Befehle im Überblick
R-Commands sind die Grundlage für die Datenanalyse und statistische Modellierung in der R-Umgebung. Sie bieten die Werkzeuge und die Flexibilität, um Daten zu verstehen, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
R-Funktionen sind in R definierte und benannte Codeblöcke, die bestimmte Aufgaben erledigen. Diese können die Verwendung von R-Operatoren und R-Daten einschließen, um Argumente zu akzeptieren oder Rückgabewerte auszugeben. Dies bedeutet, dass Funktionen Daten speichern, verarbeiten und zurückgeben können, die mit verschiedenen R-Datentypen verknüpft sind.
Bei diesem Beispiel führen wir eine lineare Regression durch, um die Beziehung zwischen den Variablen
Der Befehl
Sie können
Für alle Anfänger und Anfängerinnen empfehlen wir das Tutorial zum Einstieg in die R-Programmierung. Darin erhalten Sie umfangreiche Tipps und das nötige Basiswissen, um in die R-Programmiersprache einzusteigen. Weitere Tipps und Grundlagen finden Sie in unserem allgemeinen Ratgeber „Programmieren lernen“ hier im Digital Guide.
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Was sind R-Commands?
R-Commands sind Anweisungen oder Befehle, die in der R-Programmierung angewendet werden, um spezifische Aufgaben auszuführen oder Aktionen in der R-Umgebung zu initiieren. Diese Befehle ermöglichen es, Daten zu analysieren, statistische Berechnungen durchzuführen oder Visualisierungen zu erstellen. R-Commands können in der R Command Line oder in R-Skripten eingegeben und verarbeitet werden. Es ist wichtig, Befehle von Funktionen in R zu unterscheiden.R-Funktionen sind in R definierte und benannte Codeblöcke, die bestimmte Aufgaben erledigen. Diese können die Verwendung von R-Operatoren und R-Daten einschließen, um Argumente zu akzeptieren oder Rückgabewerte auszugeben. Dies bedeutet, dass Funktionen Daten speichern, verarbeiten und zurückgeben können, die mit verschiedenen R-Datentypen verknüpft sind.
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R-Befehle in der Übersicht
Die nachfolgende R-Befehle-Liste soll Ihnen einen Überblick über die verschiedenen Anwendungsbereiche in der R-Programmierung geben. Je nach Ihren spezifischen Anforderungen und Projekten können Sie die geeigneten R-Commands auswählen und kombinieren.Datenmanipulation und -verarbeitung
-
read.csv()
: Einlesen von Daten aus einer CSV-Datei -
data.frame()
: zur Erstellung eines Datenrahmens -
subset()
: Filtern von Daten basierend auf bestimmten Bedingungen -
merge()
: Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Datenrahmen -
aggregate()
: Aggregierung von Daten basierend auf bestimmten Kriterien -
transform()
: Erstellen neuer Variablen in einem Datenrahmen -
sort()
: Sortierung von Vektoren oder Datenrahmen -
unique()
: zur Identifikation eindeutiger Werte in einem Vektor oder einer Spalte
Datenvisualisierung
-
plot()
: Erstellung von Streudiagrammen und anderen Grunddiagrammtypen -
hist()
: Erstellung von Histogrammen -
barplot()
: Erstellung von Balkendiagrammen -
boxplot()
: Erstellung von Boxplots -
ggplot2::ggplot()
: für anspruchsvollere und anpassbare Visualisierungen mit dem ggplot2-Paket
Statistische Analysen
-
summary()
: Bereitstellung einer Zusammenfassung von Daten, einschließlich statistischer Kennzahlen -
lm()
: Durchführung linearer Regressionen -
t.test()
: Durchführen von T-Tests für Hypothesentests -
cor()
: Berechnung von Korrelationskoeffizienten zwischen Variablen -
anova()
: Durchführung von Analysen der Varianz (ANOVA) -
chi-sq.test()
: für Chi-Quadrat-Tests
Datenverarbeitung
-
ifelse()
: für Bedingungsauswertungen und bedingte Ausdrücken -
apply()
: Anwendung einer Funktion auf Matrizen oder Datenrahmen -
dplyr::filter()
: Filterung von Daten in Dataframes mit dem dplyr-Paket -
dplyr::mutate()
: Erstellung neuer Variablen in Dataframes mit dem dplyr-Paket -
lapply()
,sapply()
,mapply()
: zur Anwendung von Funktionen auf Listen oder Vektoren
Datenimport und -export
-
readRDS()
,saveRDS()
: Einlesen und Speichern von R-Datenobjekten -
write.csv()
,read.table()
: Exportieren und Importieren von Daten in verschiedenen Formaten
Statistische Grafiken und Diagramme
-
qqnorm()
,qqline()
: zur Erstellung von Quantil-Quantil-Diagrammen -
plot()
,acf()
: Darstellung von Autokorrelationsdiagrammen -
density()
: Darstellung von Dichtefunktionen und Histogrammen -
heatmap()
: Erstellung von Heatmaps
Beispiele für den Einsatz von R-Commands
Die folgenden Codebeispiele veranschaulichen Ihnen die Verwendung der wichtigsten R-Befehle in verschiedenen Anwendungsbereichen. Je nach Ihren Daten und Analyseanforderungen können Sie diese Befehle anpassen und erweitern.Einlesen von Daten aus einer CSV-Datei
data <- read.csv("daten.csv")
RRead.csv()
ist ein Befehl zum Einlesen von Daten aus einer CSV-Datei in R. Die eingelesenen Daten werden in unserem Beispiel in der Variablen data
gespeichert. Dieser Befehl ist nützlich, um externe Daten in R zu importieren und für Analysen zur Verfügung zu stellen.Erstellen eines Streudiagramms
plot(data$X, data$Y, main="Streudiagramm")
RPlot()
gehört zu den R-Commands zur Erstellung von Diagrammen und Grafiken in R. Hier wird ein Streudiagramm gezeichnet, das die Beziehung zwischen den Variablen X
und Y
aus dem Datenrahmen data
darstellt. Das Argument main
legt den Titel des Diagramms fest.Durchführen einer linearen Regression
regression_model <- lm(Y ~ X, data=data)
RX
und Y
aus dem Datenrahmen data
zu modellieren. Der Befehl lm()
dient zur Berechnung einer linearen Regression in R. Das Ergebnis der Regression wird in der Variablen regression_model
gespeichert und kann für weitere Analysen eingesetzt werden.Filtern von Daten mit dem dplyr-Paket
filtered_data <- dplyr::filter(data, column > 10)
Rdplyr::filter()
stammt aus dem dplyr-Paket und wird zur Datenmanipulation verwendet. Das dplyr-Paket bietet leistungsfähige Funktionen zur Datenfilterung. Wir erhalten die Variable filtered_data
, indem Zeilen aus dem Datenrahmen data
ausgewählt werden, bei denen der Wert in der Spalte column
größer als 10 ist.Erstellen von Quantil-Quantil-Diagrammen
qqnorm(data$Variable)
qqline(data$Variable)
Rqqnorm()
zum Darstellen eines Quantil-Quantil-Diagramms in R nutzen. In diesem Beispiel wird ein Quantil-Quantil-Diagramm für die Variable Variable
aus data
gezeichnet. qqline()
fügt eine Referenzlinie hinzu, um die Verteilung mit einer Normalverteilung zu vergleichen.Für alle Anfänger und Anfängerinnen empfehlen wir das Tutorial zum Einstieg in die R-Programmierung. Darin erhalten Sie umfangreiche Tipps und das nötige Basiswissen, um in die R-Programmiersprache einzusteigen. Weitere Tipps und Grundlagen finden Sie in unserem allgemeinen Ratgeber „Programmieren lernen“ hier im Digital Guide.