Grundlagen der Datenanalyse mit R: eine anwendungsorientierte Einführung
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Book |
| Language: | German |
| Published: |
Berlin [u.a.]
Springer Spektrum
2014
|
| Edition: | 3., überarb. und erw. Aufl. |
| Series: | Statistik und ihre Anwendungen
|
| Subjects: | |
| Online Access: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Physical Description: | XVII, 621 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 9783662455067 |
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Titel: Grundlagen der Datenanalyse mit R
Autor: Wollschläger, Daniel
Jahr: 2014
Inhaltsverzeichnis
1 Erste Schritte 1
1.1 Vorstellung. 1
1.1.1 Pro und Contra R. 1
1.1.2 Typografische Konventionen. 3
1.1.3 R installieren. 3
1.1.4 Grafische Benutzeroberflächen . 4
1.1.5 Weiterführende Informationsquellen und Literatur. 5
1.2 Grundlegende Elemente. 6
1.2.1 R Starten, beenden und die Konsole verwenden. 6
1.2.2 Einstellungen. 10
1.2.3 Umgang mit dem workspace. 11
1.2.4 Einfache Arithmetik. 13
1.2.5 Punktionen mit Argumenten aufrufen. 15
1.2.6 Hilfe-Punktionen. 16
1.2.7 Zusatzpakete verwenden. 16
1.2.8 Empfehlungen und typische Fehlerquellen. 18
1.3 Datenstrukturen: Klassen, Objekte, Datentypen. 19
1.3.1 Objekte benennen. 20
1.3.2 Zuweisungen an Objekte. 21
1.3.3 Objekte ausgeben . 21
1.3.4 Objekte anzeigen lassen, umbenennen und entfernen. 22
1.3.5 Datentypen. 23
1.3.6 Logische Werte, Operatoren und Verknüpfungen. 24
2 Elementare Dateneingabe und -Verarbeitung 27
2.1 Vektoren. 27
2.1.1 Vektoren erzeugen. 27
2.1.2 Elemente auswählen und verändern. 28
2.1.3 Datentypen in Vektoren. 31
2.1.4 Elemente benennen. 31
2.1.5 Elemente löschen. 32
2.2 Logische Operatoren. 32
2.2.1 Vektoren mit logischen Operatoren vergleichen. 33
2.2.2 Logische Indexvektoren. 35
2.3 Mengen. 37
2.3.1 Doppelt auftretende Werte finden. 37
2.3.2 Mengenoperationen . 37
2.3.3 Kombinatorik. 39
Inhaltsverzeichnis
2.4 Systematische und zufällige Wertefolgen erzeugen. 41
2.4.1 Numerische Sequenzen erstellen. 42
2.4.2 Wertefolgen wiederholen. 43
2.4.3 Zufällig aus einer Urne ziehen. 43
2.4.4 Zufallszahlen aus bestimmten Verteilungen erzeugen. 44
2.5 Daten transformieren. 45
2.5.1 Werte sortieren. 45
2.5.2 Werte in zufällige Reihenfolge bringen. 46
2.5.3 Teilmengen von Daten auswählen. 47
2.5.4 Daten umrechnen. 48
2.5.5 Neue aus bestehenden Variablen bilden . 51
2.5.6 Werte ersetzen oder recodieren. 51
2.5.7 Kontinuierliche Variablen in Kategorien einteilen. 53
2.6 Gruppierungsfaktoren. 54
2.6.1 Ungeordnete Faktoren. 54
2.6.2 Faktoren kombinieren. 56
2.6.3 Faktorstufen nachträglich ändern. 57
2.6.4 Geordnete Faktoren. 59
2.6.5 Reihenfolge von Faktorstufen bestimmen. 59
2.6.6 Faktoren nach Muster erstellen. 61
2.6.7 Quantitative in kategoriale Variablen umwandeln. 62
2.7 Deskriptive Kennwerte numerischer Daten. 63
2.7.1 Summen, Differenzen und Produkte. 63
2.7.2 Extremwerte. 64
2.7.3 Mittelwert, Median und Modalwert. 65
2.7.4 Robuste Maße der zentralen Tendenz. 67
2.7.5 Prozentrang, Quartile und Quantile . 68
2.7.6 Varianz, Streuung, Schiefe und Wölbung. 69
2.7.7 Diversität kategorialer Daten. 70
2.7.8 Kovarianz und Korrelation . 70
2.7.9 Robuste Streuungsmaße und Kovarianzschätzer. 72
2.7.10 Kennwerte getrennt nach Gruppen berechnen. 73
2.7.11 Funktionen auf geordnete Paare von Werten anwenden. 75
2.8 Matrizen. 75
2.8.1 Datentypen in Matrizen. 76
2.8.2 Dimensionierung, Zeilen und Spalten. 76
2.8.3 Elemente auswählen und verändern. 78
2.8.4 Weitere Wege, Elemente auszuwählen und zu verändern. 80
2.8.5 Matrizen verbinden. 81
2.8.6 Matrizen sortieren. 82
2.8.7 Randkennwerte berechnen. 83
2.8.8 Beliebige Funktionen auf Matrizen anwenden. 83
2.8.9 Matrix Zeilen- oder spaltenweise mit Kennwerten verrechnen . 84
2.8.10 Kovarianz- und Korrelationsmatrizen. 85
2.9 Axrays. 86
2.10 Häufigkeitsauszählungen. 88
2.10.1 Einfache Tabellen absoluter und relativer Häufigkeiten. 88
ix
Inhaltsverzeichnis
2.10.2 Iterationen zählen. 90
2.10.3 Absolute, relative und bedingte relative Häufigkeiten in Kreuztabellen . 90
2.10.4 Randkennwerte von Kreuztabellen. 94
2.10.5 Datensätze aus Häufigkeitstabellen erstellen. 94
2.10.6 Kumulierte relative Häufigkeiten und Prozentrang. 95
2.11 Fehlende Werte behandeln. 96
2.11.1 Fehlende Werte codieren und identifizieren . 97
2.11.2 Fehlende Werte ersetzen und umcodieren. 98
2.11.3 Behandlung fehlender Werte bei der Berechnung einfacher Kennwerte . 99
2.11.4 Behandlung fehlender Werte in Matrizen. 100
2.11.5 Behandlung fehlender Werte beim Sortieren von Daten. 102
2.11.6 Behandlung fehlender Werte in inferenzstatistischen Tests. 102
2.11.7 Multiple Imputation. 103
2.12 Zeichenketten verarbeiten. 103
2.12.1 Objekte in Zeichenketten umwandeln. 103
2.12.2 Zeichenketten erstellen und ausgeben. 104
2.12.3 Zeichenketten manipulieren. 107
2.12.4 Zeichenfolgen finden. 108
2.12.5 Zeichenfolgen extrahieren. 109
2.12.6 Zeichenfolgen ersetzen. 110
2.12.7 Zeichenketten als Befehl ausführen. 111
2.13 Datum und Uhrzeit. 112
2.13.1 Datumsangaben erstellen und formatieren. 112
2.13.2 Uhrzeit. 113
2.13.3 Mit Datum und Uhrzeit rechnen. 115
3 Datensätze 117
3.1 Listen. 117
3.1.1 Komponenten auswählen und verändern. 118
3.1.2 Komponenten hinzufügen und entfernen. 120
3.1.3 Listen mit mehreren Ebenen. 121
3.2 Datensätze . 122
3.2.1 Datentypen in Datensätzen. 124
3.2.2 Elemente auswählen und verändern. 125
3.2.3 Namen von Variablen und Beobachtungen. 127
3.2.4 Datensätze in den Suchpfad einfügen. 128
3.3 Datensätze transformieren. 129
3.3.1 Variablen hinzufügen und entfernen . 130
3.3.2 Datensätze sortieren. 131
3.3.3 Teilmengen von Daten mit subsetO auswählen . 132
3.3.4 Doppelte und fehlende Werte behandeln. 135
3.3.5 Datensätze teilen. 136
3.3.6 Datensätze Zeilen- oder spaltenweise verbinden. 137
3.3.7 Datensätze mit mergeO zusammenführen. 138
3.3.8 Organisationsform einfacher Datensätze ändern. 141
3.3.9 Organisationsform komplexer Datensätze ändern. 143
Inhaltsverzeichnis
3.4 Daten aggregieren . 147
3.4.1 Funktionen auf Variablen anwenden. 147
3.4.2 Funktionen für mehrere Variablen anwenden . 150
3.4.3 Funktionen getrennt nach Gruppen anwenden. 151
4 Befehle und Daten verwalten 153
4.1 Befehlssequenzen im Editor bearbeiten. 153
4.2 Daten importieren und exportieren. 154
4.2.1 Daten im Editor eingeben. 155
4.2.2 Datentabellen im Textformat. 155
4.2.3 R-Objekte. 158
4.2.4 Daten mit anderen Programmen austauschen. 158
4.2.5 Daten in der Konsole einlesen. 165
4.2.6 Unstrukturierte Textdateien. 165
4.2.7 Datenqualität sicherstellen . 166
4.3 Dateien verweilten . 167
4.3.1 Dateien auswählen. 167
4.3.2 Dateipfade manipulieren. 168
4.3.3 Dateien verändern. 169
5 Hilfsmittel für die Inferenzstatistik 171
5.1 Wichtige Begriffe inferenzstatistischer Tests. 171
5.2 Lineare Modelle formulieren. 172
5.3 Funktionen von Zufallsvariablen. 174
5.3.1 Dichtefunktion. 175
5.3.2 Verteilungsfunktion . 176
5.3.3 Quantilfunktion. 177
6 Lineare Regression 179
6.1 Test auf Korrelation. 179
6.2 Einfache lineare Regression. 180
6.2.1 Deskriptive Modellanpassung. 181
6.2.2 Regressionsanalyse. 183
6.3 Multiple lineare Regression. 186
6.3.1 Deskriptive Modellanpassung und Regressionsanalyse . 186
6.3.2 Modell verändern. 188
6.3.3 Modelle vergleichen und auswählen. 189
6.3.4 Moderierte Regression. 191
6.4 Regressionsmodelle auf andere Daten anwenden. 194
6.5 Regressionsdiagnoetik. 195
6.5.1 Extremwerte, Ausreißer und Einfluss. 196
6.5.2 Verteilungseigenschaften der Residuen. 199
6.5.3 Multikollinearität. 201
6.6 Erweiterungen der linearen Regression. 203
6.6.1 Robuste Regression. 203
6.6.2 Pönalisierte Regression. 204
6.6.3 Nichtlineare Zusammenhänge.207
XI
Inhaltsverzeichnis
6.6.4 Abhängige Fehler bei Messwiederholung oder Clusterung . 208
6.7 Partialkorrelation und Semipartialkorrelation. 208
t-Tests und Varianzanalysen 212
7.1 Tests auf Varianzhomogenität. 212
7.1.1 F-Test auf Varianzhomogenität für zwei Stichproben. 212
7.1.2 Levene-Test für mehr als zwei Stichproben. 213
7.1.3 Fligner-Killeen-Test für mehr als zwei Stichproben. 214
7.2 t- Tests. 215
7.2.1 t-Test für eine Stichprobe. 215
7.2.2 t-Test für zwei unabhängige Stichproben. 217
7.2.3 t-Test für zwei abhängige Stichproben. 219
7.3 Einfaktorielle Varianzanalyse (CR-p). 220
7.3.1 Auswertung mit oneway.testO . 220
7.3.2 Auswertung mit aov(). 221
7.3.3 Auswertung mit anovaO . 223
7.3.4 Effektstärke schätzen. 223
7.3.5 Voraussetzungen grafisch prüfen . 224
7.3.6 Einzelvergleiche (Kontraste). 225
7.4 Einfaktorielle Varianzanalyse mit abhängigen Gruppen (RB-p) . 231
7.4.1 Univariat formuliert auswerten und Effektstärke schätzen. 232
7.4.2 Zirkularität der Kovarianzmatrix prüfen. 235
7.4.3 Multivariat formuliert auswerten mit AnovaO. 237
7.4.4 Multivariat formuliert auswerten mit anovaO. 238
7.4.5 Einzelvergleiche und alternative Auswertungsmöglichkeiten. 239
7.5 Zweifaktorielle Varianzanalyse (CRF-pg). 239
7.5.1 Auswertung und Schätzung der Effektstärke. 240
7.5.2 Quadratsummen vom Typ I, II und III. 242
7.5.3 Bedingte Haupteffekte testen. 246
7.5.4 Beliebige a-priori Kontraste. 249
7.5.5 Beliebige post-hoc Kontraste nach Scheffe. 252
7.5.6 Marginale Paarvergleiche nach Tukey . 253
7.6 Zweifaktorielle Varianzanalyse mit zwei Intra-Gruppen Faktoren (RBF-pg) . . . 254
7.6.1 Univariat formuliert auswerten und Effektstärke schätzen. 254
7.6.2 Zirkularität der Kovarianzmatrizen prüfen. 258
7.6.3 Multivariat formuliert auswerten. 259
7.6.4 Einzelvergleiche (Kontraste). 260
7.7 Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Split-Plot-Design (SPF-p • g). 261
7.7.1 Univariat formuliert auswerten und Effektstärke schätzen. 261
7.7.2 Voraussetzungen und Prüfen der Zirkularität. 264
7.7.3 Multivariat formuliert auswerten. 265
7.7.4 Einzelvergleiche (Kontraste). 266
7.7.5 Erweiterung auf dreifaktorielles SPF-p • qr Design. 267
7.7.6 Erweiterung auf dreifaktorielles SPF-pg • r Design. 269
7.8 Kovarianzanalyse. 270
7.8.1 Test der Effekte von Gruppenzugehörigkeit und Kovariate. 270
7.8.2 Beliebige a-priori Kontraste. 276
Inhaltsverzeichnis
7.8.3 Beliebige post-hoc Kontraste nach ScheffS. 277
7.9 Power, Effektstärke und notwendige Stichprobengröße. 278
7.9.1 Binomialtest . 278
7.9.2 t-Test. 280
7.9.3 Einfaktorielle Varianzanalyse. 283
8 Regressionsmodelle für kategoriale Daten und Zähldaten 287
8.1 Logistische Regression. 288
8.1.1 Modell für dichotome Daten anpassen. 288
8.1.2 Modell für binomiale Daten anpassen . 290
8.1.3 Anpassungsgüte . 291
8.1.4 Vorhersage, Klassifikation und Anwendung auf neue Daten. 293
8.1.5 Signifikanztests für Parameter und Modell. 295
8.1.6 Andere Link-Funktionen. 297
8.1.7 Mögliche Probleme bei der Modellanpassung. 297
8.2 Ordinale Regression. 298
8.2.1 Modellanpassung. 299
8.2.2 Anpassungsgüte . 300
8.2.3 Signifikanztests für Parameter und Modell. 301
8.2.4 Vorhersage, Klassifikation und Anwendung auf neue Daten. 303
8.3 Multinomiale Regression. 304
8.3.1 Modellanpassung. 305
8.3.2 Anpassungsgüte . 306
8.3.3 Signifikanztests für Parameter und Modell. 307
8.3.4 Vorhersage, Klassifikation und Anwendung auf neue Daten. 308
8.4 Regression für Zähldaten. 309
8.4.1 Poisson-Regression. 309
8.4.2 Ereignisraten analysieren. 311
8.4.3 Adjustierte Poisson-Regression und negative Binomial-Regression . 312
8.4.4 Zero-infiated Poisson-Regression. 314
8.4.5 Zero-truncated Poisson-Regression. 317
8.5 Log-lineare Modelle. 317
8.5.1 Modell. 317
8.5.2 Modellanpassung. 319
9 Survival-Analyse 324
9.1 Verteilung von Ereigniszeiten. 324
9.2 Zensierte und gestutzte Ereigniszeiten. 325
9.2.1 Zeitlich konstante Prädiktoren. 326
9.2.2 Daten in Zählprozess-Darstellung. 328
9.3 Kaplan-Meier-Analyse. 331
9.3.1 Survival-Funktion und kumulatives hazard schätzen. 331
9.3.2 Log-Rank-Test auf gleiche Survival-Funktionen. 333
9.4 Cox proportional hazards Modell. 334
9.4.1 Anpassungsgüte und Modelltests. 337
9.4.2 Survival-Funktion und baseline hazard schätzen. 338
9.4.3 Modelldiagnostik. 340
xin
Inhaltsverzeichnis
9.4.4 Vorhersage und Anwendung auf neue Daten. 344
9.4.5 Erweiterungen des Cox PH-Modells . 345
9.5 Parametrische proportional hazards Modelle. 345
9.5.1 Darstellung über die Hazard-Funktion. 345
9.5.2 Darstellung als accelerated failure time Modell. 346
9.5.3 Anpassung und Modelltests. 347
9.5.4 Survival-Funktion schätzen. 348
10 Klassische nonparametrische Methoden 351
10.1 Anpassungstests . 351
10.1.1 Binomialtest . 352
10.1.2 Test auf Zufälligkeit (Runs-Test). 353
10.1.3 Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstest. 355
10.1.4 x2-Test auf eine feste Verteilung. 358
10.1.5 x2_Test auf eine Verteilungsklasse . 359
10.2 Analyse von gemeinsamen Häufigkeiten kategorialer Variablen. 361
10.2.1 x2-Test auf Unabhängigkeit. 361
10.2.2 x2-Test auf Gleichheit von Verteilungen. 362
10.2.3 x2-Test für mehrere Auftretenswahrscheinlichkeiten. 363
10.2.4 Fishers exakter Test auf Unabhängigkeit. 364
10.2.5 Fishers exakter Test auf Gleichheit von Verteilungen. 365
10.2.6 Kennwerte von (2 x 2)-Konfusionsmatrizen. 366
10.2.7 ROC-Kurve und AUC. 369
10.3 Maße für Zusammenhang und Übereinstimmung. 371
10.3.1 Spearmans p und Kendalls t. 371
10.3.2 Zusammenhang kategorialer Variablen. 373
10.3.3 Inter-Rater-Übereinstimmung. 374
10.4 Tests auf gleiche Variabilität . 382
10.4.1 Mood-Test . 382
10.4.2 Ansari-Bradley-Test. 383
10.5 Tests auf Übereinstimmung von Verteilungen. 384
10.5.1 Kolmogorov-Smirnov-Test für zwei Stichproben. 384
10.5.2 Vorzeichen-Test. 386
10.5.3 Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test für eine Stichprobe . 387
10.5.4 Wilcoxon-Rang8ummen-Te8t / Mann-Whitney-17-Test. 389
10.5.5 Wilcoxon-Test für zwei abhängige Stichproben. 390
10.5.6 Kruskal-Wallis-jy-Test für unabhängige Stichproben. 390
10.5.7 Friedman-Rangsummen-Test für abhängige Stichproben. 392
10.5.8 Cochran-Q-Test für abhängige Stichproben. 394
10.5.9 Bowker-Test für zwei abhängige Stichproben . 395
10.5.10 McNemar-Test für zwei abhängige Stichproben. 396
10.5.11 Stuart-Maxwell-Test für zwei abhängige Stichproben. 398
11 Resampling-Verfahren 400
11.1 Bootstrapping. 400
11.1.1 Replikationen erstellen. 401
11.1.2 Bootstrap-Vertrauensintervalle für fi. 404
Inhaltsverzeichnis
11.1.3 Bootstrap-Vertrauensintervalle für/i2 - A*i. 406
11.1.4 Lineare Modelle: case resampling. 407
11.1.5 Lineare Modelle: model-based resampling. 409
11.1.6 Lineare Modelle: wild bootstrap . 411
11.2 Permutationstests . 412
11.2.1 Test auf gleiche Lageparameter in unabhängigen Stichproben.413
11.2.2 Test auf gleiche Lageparameter in abhängigen Stichproben .415
11.2.3 Test auf Unabhängigkeit von zwei Variablen.416
12 Multivariate Verfahren 418
12.1 Lineare Algebra. 418
12.1.1 Matrix-Algebra. 418
12.1.2 Lineare Gleichungssysteme lösen. 422
12.1.3 Norm und Abstand von Vektoren und Matrizen. 422
12.1.4 Mahalanobistransformation und Mahalanobisdistanz. 424
12.1.5 Kennwerte von Matrizen. 426
12.1.6 Zerlegungen von Matrizen. 428
12.1.7 Orthogonale Projektion. 430
12.2 Hauptkomponentenanalyse . 433
12.2.1 Berechnung. 434
12.2.2 Dimensionsreduktion. 437
12.3 Faktorenanalyse. 439
12.4 Multidimensionale Skalierung. 446
12.5 Multivariate multiple Regression. 447
12.6 Hotellings T2. 449
12.6.1 Test für eine Stichprobe. 449
12.6.2 Test für zwei unabhängige Stichproben. 451
12.6.3 Test für zwei abhängige Stichproben. 453
12.6.4 Univariate Varianzanalyse mit abhängigen Gruppen (RB-p). 454
12.7 Multivariate Varianzanalyse (MANOVA). 455
12.7.1 Einfaktorielle MANOVA. 455
12.7.2 Zweifaktorielle MANOVA. 456
12.8 Diskriminanzanalyse. 457
12.9 Das allgemeine lineare Modell. 462
12.9.1 Modell der multiplen linearen Regression . 462
12.9.2 Modell der einfaktoriellen Varianzanalyse. 464
12.9.3 Modell der zweifaktoriellen Varianzanalyse . 469
12.9.4 Parameterschätzungen, Vorhersage und Residuen. 473
12.9.5 Hypothesen über parametrische Funktionen testen. 475
12.9.6 Lineare Hypothesen als Modellvergleiche formulieren. 475
12.9.7 Lineare Hypothesen testen . 480
12.9.8 Beispiel: Multivariate multiple Regression. 483
12.9.9 Beispiel: Einfaktorielle MANOVA. 485
12.9.10 Beispiel: Zweifaktorielle MANOVA. 488
Inhaltsverzeichnis
13 Vorhersagegüte prädiktiver Modelle 492
13.1 Kreuzvalidierung linearer Regressionsmodelle. 492
13.1.1 fc-fache Kreuzvalidierung. 493
13.1.2 Leave-One-Out Kreuzvalidierung. 494
13.2 Kreuzvalidierung verallgemeinerter linearer Modelle . 495
13.3 Bootstrap-Vorhersagefehler. 496
14 Diagramme erstellen 499
14.1 Grafik-Devices . 499
14.1.1 Aufbau und Verwaltung von Grafik-Devices. 499
14.1.2 Grafiken speichern. 501
14.2 Streu- und Liniendiagramme . 502
14.2.1 Streudiagramme mit plotO . 502
14.2.2 Datenpunkte eines Streudiagramms identifizieren. 504
14.2.3 Streudiagramme mit matplotO . 505
14.3 Diagramme formatieren. 505
14.3.1 Grafikelemente formatieren. 505
14.3.2 Farben spezifizieren . 508
14.3.3 Achsen formatieren. 511
14.4 Säulen- und Punktdiagramme. 511
14.4.1 Einfache Säulendiagramme. 512
14.4.2 Gruppierte und gestapelte Säulendiagramme . 512
14.4.3 Dotchart . 515
14.5 Elemente einem bestehenden Diagramm hinzufügen . 516
14.5.1 Koordinaten in einem Diagramm identifizieren. 517
14.5.2 In beliebige Diagrammbereiche zeichnen. 518
14.5.3 Punkte . 519
14.5.4 Linien. 520
14.5.5 Polygone . 522
14.5.6 Funktionsgraphen . 525
14.5.7 Text und mathematische Formeln. 526
14.5.8 Achsen. 528
14.5.9 Fehlerbalken . 529
14.5.10 Rastergranken . 532
14.6 Verteilungsdiagramme. 534
14.6.1 Histogramm und Schätzung der Dichtefunktion. 534
14.6.2 Stamm-Blatt-Diagramm. 536
14.6.3 Boxplot. 537
14.6.4 Stripchart. 539
14.6.5 Quantil-Quantil-Diagramm. 540
14.6.6 Empirische kumulierte Häufigkeitsverteilung. 542
14.6.7 Kreisdiagramm. 542
14.6.8 Gemeinsame Verteilung zweier Variablen. 543
14.7 Daten interpolieren und fitten. 547
14.7.1 Lineare Interpolation und LOESS-Glätter. 547
14.7.2 Splines. 548
Inhaltsverzeichnis
14.8 Multivariate Daten visualisieren. 549
14.8.1 Höhenlinien und variable Datenpunktsymbole. 550
14.8.2 Dreidimensionale Gitter und Streudiagrammme. 552
14.8.3 Bedingte Diagramme für mehrere Gruppen mit ggplot2. 553
14.8.4 Bedingte Diagramme für mehrere Gruppen mit lattice. 560
14.8.5 Matrix aus Streudiagrammen. 561
14.8.6 Heatmap . 563
14.9 Mehrere Diagramme in einem Grafik-Device darstellen. 565
14.9.1 layoutO. 565
14.9.2 par(mfrow, mfcol, fig). 567
14.9.3 split.screenO. 569
15 R als Programmiersprache 571
15.1 Kontrollstrukturen. 571
15.1.1 Fallunterscheidungen. 571
15.1.2 Schleifen. 574
15.2 Eigene Funktionen erstellen. 577
15.2.1 Funktionskopf. 577
15.2.2 Funktionsrumpf. 578
15.2.3 Fehler behandeln. 579
15.2.4 Rückgabewert und Funktionsende . 581
15.2.5 Eigene Funktionen verwenden. 581
15.2.6 Generische Funktionen. 582
15.3 Funktionen analysieren und verbessern. 584
15.3.1 Quelltext fremder Funktionen begutachten . 584
15.3.2 Funktionen zur Laufzeit untersuchen. 585
15.3.3 Effizienz von Auswertungen steigern. 587
Literaturverzeichnis 590
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