Andrie de Vries - R für Dummies

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.

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.

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.

Im Laufe der Lektüre dieses Buchs werden Sie über verschiedene Symbole stolpern. Diese Symbole kennzeichnen bestimmte Informationen.

Wenn Sie dieses Symbol sehen, können Sie sicher sein, dass sich hier ein Hinweis befindet, der Ihre Arbeit vereinfacht oder beschleunigt – oder beides.

Natürlich brauchen Sie das Buch nicht auswendig zu lernen. Wenn Sie jedoch dieses Symbol sehen, sollten Sie ernstlich in Erwägung ziehen, den zugehörigen Hinweis im Gedächtnis zu behalten. Oft handelt es sich um ein Entwurfsmuster oder einen Ausdruck, dem Sie in mehr als einem Kapitel begegnen.

Wenn Sie dieses Symbol sehen, passen Sie auf! Es weist auf etwas hin, dass Sie – möglicherweise nach reiflicher Überlegung – eher nicht machen möchten. Obschon es sehr unwahrscheinlich ist, dass R ein richtiges Unglück verursacht, warnt Sie dieses Symbol vor Folgen, die zumindest zu Verwirrung führen können.

Rein technische Informationen, die Sie getrost überspringen können, sind mit diesem Symbol gekennzeichnet. Wir tun unser Bestes, die Informationen so interessant und relevant wie nur irgend möglich zu gestalten. Gleichzeitig nehmen Sie keinen Schaden, wenn Sie sich – zum Beispiel unter Zeitdruck – auf das absolut Notwendige konzentrieren wollen und großzügig über die so gekennzeichneten Textpassagen hinwegsehen.

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

IN DIESEM TEIL …

stellen wir Ihnen die Grundkonzepte von R vor.

schreiben Sie Ihr erstes Skript.

schreiben Sie klaren, lesbaren Code.

Kapitel 1

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 der Praxis.

ein Werkzeug, das alle möglichen Grafiken und Visualisierungen von Daten in Publikationsqualität erzeugt.

eine riesige Sammlung von zusätzlichen Paketen.

ein ganzer Werkzeugkoffer mit unglaublicher Vielseitigkeit.

In diesem Kapitel informieren wir Sie über die Vorteile von R sowie seine einzigartigen Eigenschaften und Eigenarten.

Sie können R von der Site www.r-project.org herunterladen . Auf der Website erhalten Sie auch weitere Information über R sowie Links zu Onlinehandbüchern, Mailinglisten, Konferenzen und weiteren Publikationen. Hinweise zur Installation finden Sie in Anhang A.

Ross Ihaka und Robert Gentleman entwickelten R als freie Software für ihre Lehrveranstaltungen während ihrer Zeit als Kollegen an der Universität von Auckland in Neuseeland. Beide kannten S, eine kommerzielle Sprache für Statistik, und so verwendeten sie ähnliche Syntax für ihr Projekt. Nachdem Ithaka und Gentleman ihre Software auf der S-News-Mailingliste angekündigt hatten, wurde das Projekt zunehmend auch für andere Personen interessant, die dann mit den Initiatoren zusammenarbeiteten, einer von ihnen war Martin Mächler.

Aktuell (Stand Februar 2021) haben 20 Personen das Recht, das zentrale Archiv des Quellcodes von R zu verändern. Diese bilden das R Development Core Team . Darüber hinaus haben viele weitere Personen neuen Code sowie Fehlerbehebungen zum Projekt beigesteuert.

Hier ein paar Meilensteine in der Entwicklung von R:

Frühe 1990er: Die Entwicklung von R begann.

August 1993: Die Software wurde in der S-Mailingliste angekündigt. Seitdem wurden einige aktive R-Mailinglisten ins Leben gerufen. Die Webseite www.r-project.org/mail.html enthält Beschreibungen der einzelnen Listen und Anleitungen, wie man sie abonniert. (Mehr Informationen hierzu finden Sie im Abschnitt »Eine engagierte Nutzergemeinde« weiter hinten in diesem Kapitel.)