Produktdetails

R bezeichnet sowohl eine Programmiersprache/Syntax als auch die zugehörige Software für statistische Analysen. Erstellt und stets weiterentwickelt durch The R Foundation, ermöglicht R sowohl die Programmierung eigener Analysen als auch die Nutzung von sogenannten Packages – quasi vollständigen Rechenbefehlen.

R-Befehle werden in das gleiche Fenster geschrieben, in dem die Ergebnisse von R berechnet und abgebildet werden. Für Befehle, die eine Grafik generieren, öffnet sich ein zusätzliches Fenster.

 

Für R sind zwei Dateiformate von besonderer Bedeutung:

  • *.R ⇒ R-Skripte dokumentieren die durchgeführten Befehle und erleichtern deren Reproduktion.
  • *.RData ⇒ Daten-Datei im R-Format.

 

Syntax-Einführung
Syntax-Einführung

Syntax

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Erläuterung

_____________

command(varlist)

Basisstruktur eines R-Befehls

command(varlist, options)

Erweiterte Struktur eines R-Befehls

Kommentare

 

#

Leitet eine Kommentarzeile (auch innerhalb einer Zeile) ein

Hilfe

 

help(command)

Öffnet die Hilfe zu einem bestimmten Befehl

?command

Öffnet die Hilfe zu einem bestimmten Befehl

help.start()

Öffnet die Hauptseite der Hilfe zum Browsen

Daten-Input

 

load

Öffnet einen R-Datensatz im RData-Format

system("clear")

Löscht alle innerhalb eines Fensters erstellten Daten/Berechnungen aus R

read.csv
read.xls

Liest und importiert Tabellenkalkulationsdateien

read.table

Liest und importiert weitere Datenformate

edit

Öffnet den Daten-Editor

list.files()

Öffnet die Dateien des aktuellen Arbeitsverzeichnisses

Daten-Handling

 

describe
(gehört zum Paket Hmisc)

Beschreibt Variablen und deren Eigenschaften

objects

Listet alle oder bestimmte Variablen auf

variable <- function

Generiert eine neue Variable

variable <- new function

Ersetzt den Inhalt (die Werte) einer bereits existierenden Variable

label

Benennt eine Variable

remove

Löscht Variablen oder Beobachtungen innerhalb eines Datensatzes

order(variable)
sort

Sortiert den Datensatz bzgl. der Werte der ausgewählten Variable (aufsteigend)

order(-variable)

Sortiert den Datensatz bzgl. der Werte der ausgewählten Variable (absteigend)

merge

Kombiniert Datensätze

rbind

Ergänzt Datensätze

Deskriptive Statistiken

 

summary

Deskriptive Analyse einer Variablen (arithmetisches Mittel, Median, Min, Max, 1. und 3. Quantil)

sd

Standardabweichung

var

Varianz

descriptive.table
(gehört zum Paket Deducer)

Tabellarische Darstellung der Merkmalsausprägungen einer Variable bzgl. absolute, relative und kumulierte Häufigkeit der Ausprägung

pie

Erstellt ein Kreisdiagramm

plot

Erstellt ein Streudiagramm/eine Punktwolke in einem zweidimensionalen Koordinatensystem

Regression

 

lm(y~x + z)

OLS-Regression einer abhängigen ( y ) auf unabhängige Variablen (x und z)

glm(y~ y+z, family=binomial(link="probit"))

Probit-Regression einer abhängigen ( y ) auf unabhängige Variablen (x und z)

sonstige

 

history

zeigt die zuletzt genutzten Befehle in einem neuen Fenster

install.packages

installiert ein Zusatzpaket

library()

zeigt eine Liste aller installierten Pakete

 

Zugang und Support

R steht unter https://www.r-project.org/ kostenfrei zum Download zur Verfügung. Alternativ können Sie auch RStudio (Download unter https://www.rstudio.com/products/rstudio/) nutzen.

Da R kostenfrei und international verbreitet ist, gibt es allerhand Hilfeseiten im Internet, die die Lösung spezifischer Probleme diskutieren. Die R Foundation selbst bietet auf ihrer Homepage unter Documentation zahlreiche Materialen wie Handbücher und ein FAQ für die R-Community an.

 

Weitere Informationen

 

Literaturempfehlungen

  • Alexandrowicz, Rainer W. (2013): R in 10 Schritten. Einführung in die statistische Programmierumgebung. Wien: Facultas WUV. Universität Duisburg Essen
  • Behr, Andreas; Pötter, Ulrich (2011): Einführung in die Statistik mit R. München: Vahlen. Universität Duisburg Essen
  • De Vries, Andrie; Meys, Joris (2017): R für Dummies. Weinheim: Wiley. Universität Duisburg Essen
  • Hatzinger, Reinhold; Hornik, Kurt; Nagel, Herbert; Maier, Marco (2014): R. Einführung durch angewandte Statistik. Hallbergmoos: Pearson. Universität Duisburg Essen
  • Hellbrück, Reiner (2016): Angewandte Statistik mit R. Eine Einführung für Ökonomen und Sozialwissenschaftler. Wiesbaden : Springer. Universität Duisburg Essen
  • Kohn, Wolfgang; Öztürk, Riza (2017): Statistik für Ökonomen. Datenanalyse mit R und SPSS. Heidelberg: Springer. Universität Duisburg Essen
  • Schlittgen, Rainer (2013): Regressionsanalysen mit R. Berlin: De Gruyter. Universität Duisburg Essen
  • Schlittgen, Rainer (2015): Angewandte Zeitreihenanalyse mit R. Berlin: De Gruyter. Universität Duisburg Essen