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Statistik 2 (Subject) / Ergänzungen (Lesson)
Klausur Shortcutz
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- r = bxy bei z-standardisierten Variablen Korrelation = 0 Varianzen von x & y sind gleich
- Determinationskoeffizient r hoch 2 wenn r2 = 0,970 heißt das: X- & Y-Werte weisen 97 % gleiche Varianzen auf
- Häufigkeitstabelle in einer extra Variablen speichern table(Dateiname$Geschlecht) tableGeschlecht <- table(Dateiname$Geschlecht)
- Speichern des Ergebnisses Neuerdateiname <- describe(Dateiname)
- zugreifen auf einzelne Parameter describe(Dateiname[ ,4:13])
- nach Gruppen sortieren describeBy(dateiname, group=Dateiname$Geschlecht) describeBy(Dateiname,Dateiname$Geschlecht, mat = TRUE)
- Überblick verschaffen summary(Dateiname)
- Überblick verschaffen über Datensatz Anzahl der Zeilen nrow(Dateiname)
- Anzahl der Spalten Überblick verschaffen ncol(Dateiname)
- Anzahl Variablen & Datentyp str(Dateiname)
- Advertisement
- nur Variablennamen anzeigen lassen names(Dateiname)
- 1 Zeile löschen Dateiname <- Dateiname[-15,]
- Löschen von Zeile 1,4,10 Datename <- Dateiname[-c(1,4,10), ]
- Zugreifen auf Zeile 1,4,10 Dateiname <- Dateiname[c(1,4,10), ]
- Faktor umändern Dateiname$Geschlecht <- as.factor(Dateiname$Geschlecht) levels(Dateiname$Geschlecht) = c('male', 'female')
- F-Test erst Faktor umändern dann H0: Varianzen sind homogen leveneTest(Dateiname$AV, Dateiname$Geschlecht) Pr(>F) gibt p emp an > 0,5 ---> H0 wird beibehalten: Varianzen sind also gleich
- Chi-Test chisq.test(tableGeschlecht, p = c(0,5,0,5)) p < 0,05 ->>>Ergebnis ist signifikant und HA wird angenommen vorher muss Häufigkeitstabelle erstellt werden
- t-test p emp < p krit ---> Ergebnis ist signifikant und HA wird angenommen
- Z-Transformation mean_Spaltenname <- mean(Dateiname$Spaltenname) sd_Spaltenname <- sd(Dateiname$Spaltenname) z_Spaltenname <- (Dateiname$Spaltenname-mean_Spaltenname-mean_Spaltenname/sd_Spaltenname)
- Spalte zum Datensatz hinzufügen Dateiname <- data.frame(Dateiname, z_Dateiname)