1
Einleitung
1.1
Syntax und stilistische Mittel der Dokumentation
1.2
Falbeispiele
1.2.1
Speicherkoog
1.2.2
mtcars
Datensatz
1.3
Über mich
1.4
Literatur
2
Erste Schritte mit R
2.1
Installation
2.1.1
R
2.1.2
RStudio
2.1.3
Packages - das tidyverse
2.2
RStudio Benutzeroberfläche
2.2.1
Source
2.2.2
Konsole
2.2.3
Environment
2.2.4
Files / Plots / Packages / Help
2.3
Code lesen und schreiben
2.3.1
Die Konsole
2.3.2
R Skript
2.3.3
Good practice Code zu schreiben
2.4
Objekte und Funktionen
2.4.1
Neue Objekte erstellen
2.4.2
Beispiel: Umrechnen von °C in K
2.5
Cheatsheets
3
Grundlagen
3.1
Datentypen
3.1.1
Numerische Objekte
3.1.2
Textobjekte
3.1.3
Logicals
3.1.4
Fehlende Werte
3.1.5
Weitere Objekttypen
3.1.6
Objekttypen ändern
3.2
Datenstrukturen
3.2.1
Vektor
3.2.2
Liste
3.2.3
Matrix und dataframe
3.3
Zufallszahlen erzeugen
3.4
Rechnen mit Vektoren
3.5
str() Funktion
3.6
Selektion von Spalten/Zeilen in dataframes
3.7
Erstellen von eigenen Funktionen
3.7.1
Speziellere Anwendungen von Funktionen
3.7.2
Nutze
...
als Platzhalter
4
Wie lese ich Daten ein
4.1
Tidy data
4.2
Dateiformate
4.3
readr::read_delim()
4.4
Arbeiten mit Zeiten
5
Explorative-Datenanalyse
5.1
Fehlende Werte
6
Datenvisualisierung
6.1
ggplot2 - grammar of graphics
6.1.1
Schlüsselkomponenten
6.1.2
Aesthetics (color, size, shape)
6.1.3
Smoothers and models
6.1.4
Labels
6.1.5
Themes
6.1.6
Facets
6.1.7
Coordinate system
6.1.8
Annotations
6.2
Verknüfpen von tidyverse und ggplot
6.3
Arbeiten mit Zeiten
6.3.1
strings
6.3.2
Von individuellen Komponenten
6.3.3
Ein bestehendes Objekt
6.3.4
Darstellung in Abbildungen
6.4
pivoting to longer format
6.5
Good practices
6.6
Speichern eines plots
6.7
Formen der Darstellung
6.7.1
Overplotting
6.7.2
Positions Argument
6.7.3
Inspirationen
6.8
Farbauswahl
6.8.1
Beispiele für unterschiedliche Farben
7
Karten erstellen in R 🌍
7.1
Datenquellen
7.2
Packages
7.2.1
rgdal
package
7.3
Übungen
7.3.1
Erstelle eine Karte der Bundesrepublik
7.3.2
Erstelle eine Weltkarte
8
Statistische Auswertungen
8.1
Verteilung der Daten
8.2
Datentransformation
8.3
Korrelationen
8.3.1
Pearson’s Korrelationkoeffizient (r)
8.3.2
Signifikanztest
8.3.3
Korrelation vs. Regression
8.4
PCA
8.4.1
Datenauswahl
8.4.2
Daten Standardisieren
8.4.3
Eigenvalues
8.4.4
Darstellen der Ergebnisse
9
Datenmanagement
10
Reporting in Rmarkdown
10.1
Mathematische Befehle
10.1.1
Brüche
10.1.2
Hoch- und Tiefstellung
10.1.3
Quadratwurzel
11
Github
11.1
Projekt erstellen
11.1.1
Workflow
11.1.2
Synchronisieren vieler Dateien
11.1.3
Ordner lokal behalten aber auf Git löschen
11.2
Cache säubern
12
Bookdown
12.1
Vorbereitung
12.2
Github pages
12.3
Emojiys
13
Blogdown
13.1
Setup a homepage with Hugo and blogdown
13.2
Github
13.3
Domain name
13.4
Homepage
13.5
“wowchemy/starter-academic”
13.6
Where to adjust the Homepage
13.7
Workflow
13.8
YAML metadata
14
Shiny
14.1
UI Benutzeroberfläche
14.2
Welche Befehle sollen ausgeführt werden
14.3
Beispiel Speicherkoog
15
Diverses
15.1
Entfernen aller packages
15.2
Shortcuts
15.3
FAQs
15.3.1
Kalender erstellen
15.3.2
RStudio
15.3.3
Datenmanipulation
15.4
Visualisation
15.4.1
Superscripts and subscripts
15.4.2
Modifying labels in faceted plots
15.5
Glossary
Daten Analyse mit RStudio - Dokumentation
Chapter 10
Reporting in Rmarkdown
Der Beitrag wurde das letzte mal am 04 November, 2021 editiert