Dipl.Math. Dr. Haiko Lüpsen Statistik & Kurse Kursunterlagen zum Kurs: R und S

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Einführungen - Tutorials - Dokumentation:

(fast alle Dokumente sind in Englisch)

• Einführung in R (Venables & Smith, "Klassiker")
• Einführung in R und Grafik (Deepayan Sarkar)
• Grafiken und Statistik in R (Andreas Plank, deutsch)
• Einführung in R (Sawitzki, deutsch, viel Methodik)
• Notes on the use of R for psychology experiments and questionnaires ( Jonathan Baron)
• Kickstarting R
• R-Manuals (Zusammenstellung bei Cran)
• GNU_R (Wikibook: Einführung in R, deutsch )
• R_Programming (Wikibook: Einführung in R, englisch)
• R-bloggers (R news and tutorials, etwas unübersichtlich)
• R Tutor (Einführung in R, englisch)

Anwendungsoriente Einführungen

• R Examples Repository (R Code Beispiele für statistische Fragestellungen)
• Quick R (for SAS/SPSS/Stata Users) Hinweise/Beispiele auf wichtige Kommandos
• Resources to help you learn and use R (UCLA)
  

Referenz-Dokumentation

• Online-Dokumentation aller (Standard-) Funktionen

Folien zur Geschichte von S und R

• Folien eines Vortrags über S: Geschichte, Entwicklung und wesentliche Eigenschaften
• Folien zum R-Kurs: Geschichte, Entwicklung und wesentliche Eigenschaften

Erläuterungen zu speziellen Themen

• Anovas:
  • Hinweise zur Anova in R
  • Unterschiedliche Ergebnisse in R und SPSS - Type I, Type II and Type III sums of squares: David Lane, Bertolt
  • repeated measures Anova using R (Paul Gribble)
  • Repeated Measures Analysis with R (UCLA)
  • parametrische und nichtparametrische Varianzanalysen (H. Lüpsen)
  • multiple Mittelwertvergleiche - parametrisch und nichtparametrisch - sowie alpha-Adjustierungen (H. Lüpsen)
  • Contrast Coding Systems for categorical variables (UCLA)
• Datum- und Zeitvariablen:
  • R_Programming - Times_and_Dates (wikibooks)
  • Dates and Times in R (Berkeley.edu)
• Hilfen:
  • Hilfe in R
  • FAQs
• Diverses:
  • Liste häufig benutzter Funktionen mit Erläuterungen (Joachim Schork)
  • Handhabung von fehlenden Werten (Missing Values) in R (UCLA)
  • Die verschiedenen apply-Funktionen in R (Neil Saunders)
  • Installing the RMySql-package on Windows 7

Weiterführende Literatur zu speziellen Themen

• Grafik:
  • Einführung in die Grafik mit R(Paul Murrell)
  • Trellis-Grafiken mit Lattice (Paul Murrell)
  • Trellis-Grafiken mit Lattice (Deepayan Sarkar)
  • Graphics Gallery mit einer Color Chart (Liste aller Farben)
  • Graphics in R (Joachim Schork)
• Programmieren:
  • Programming in R (Thomas Girke)
  • Programming in R (Vincent Zoonekynd)
  • R Programming Language - Introduction & Basics (Guru99)
  • Writing functions (Cosma Shalizi)
  • Advanced R u.a. Fehlersuche (Hadley Wickham)

Weitere Informationsquellen für R

• http://cran.r-project.org/ das zentrale R repository
• http://statistics.ats.ucla.edu/stat/r/ Sammlung von Dokumenten und Links zu R bei UCLA

Buchtipps

(zusammengestellt von Bernd Weiss)

• Uwe Ligges, Programmieren mit R:
  http://www.statistik.uni-dortmund.de/~ligges/PmitR/
• Peter Dalgaard, Introductory Statistics with R
  http://www.biostat.ku.dk/~pd/ISwR.html
• Venables, Ripley: Modern Applied Statistics with S.
  http://www.stats.ox.ac.uk/pub/MASS4/
• JohnFox: An R and S-PLUS Companion to Applied Regression
  http://socserv.mcmaster.ca/jfox/Books/Companion/index.html
• Dolic :Statistik mit R
  http://www.dolic.de/R/
• John Maindonald, John Braun: Data Analysis and Graphics Using R - An Example-Based Approach
  http://wwwmaths.anu.edu.au/~johnm/r-book.html
• ANdy Field: Discovering Statistics using R
  http://library.mpib-berlin.mpg.de/toc/z2012_1351.pdf

Übersicht der wichtigsten R- und S-Kommandos kompakt

• Handhabung von R unter Windows
• Syntax-Regeln
• Grundlagen, elementare Handhabung
• Elementare Befehle und Funktionen
• Elementare mathematische und statistische Funktionen
• Statistische Methoden
• Grafik
• Funktionen
• Aufruf von Fortran-Unterprogrammen
• HTML-Ausgabe in R
• Arbeiten mit Dataframes

Download

• R: http://cran.r-mirror.de/banner.shtml
• Packages: http://ftp5.gwdg.de/pub/misc/cran/web/packages/
  Hinweis: Unter Windows lassen sich die Pakete nicht (wie gewohnt) im R-Installationsverzeichnis installieren, sondern problemlos lediglich im eigenen User-Bereich. Dadurch sind die dort installierten Pakete nur für den jeweiligen Benutzer zugänglich.
• RStudio(Editor): https://www.rstudio.com/ - Dokumentation: https://www.rstudio.com/ide/docs/
• Tinn-R (Editor): http://www.sciviews.org/Tinn-R/

Datensätze:

• Die R datasets
• Daten aus dem Skript
  Varianzanalysen - Prüfen der Voraussetzungen und nichtparametrische Methoden sowie praktische Anwendungen mit R und SPSS
• cars.txt
• mtcars:
  Beschreibung
  normal (freiformatiert)
  mit M.V. (festformatiert)
  mit M.V. und Variable origin (festformatiert sowie Variablennamen mit ";" getrennt)
• Daten von 1000 irischen Schulkindern bezgl. der Einstellung zu ihrer irischen Sprache:
  irish.por - - irish.sav - - Bedeutung der Variablen
• Ski-Datensatz: SPSS file - SPSS portable file - Excel format - csv format
  Variablenbeschreibung
• Intelligenz-Test CFT: intelligenz-cft.sav - - intelligenz-cft.por

Beispiele für S-Funktionen

• Standardfehler
• Matrix der p-values von Korrelationskoeffizienten
• Punktewolken und Regressionsgerade für Gruppen
• Ausgabe von Statistiken
• lineare Regression mit ordinal transformierten Variablen
• Rangbildung für Matrizen
• Löschen von Zeilen mit fehlenden Werten aus einer Datenmatrix
  (mit for- und mit while-Schleife)
• fill.md: Auffüllen der Lücken eines Ergebnisverktors mit NAs (kurze Version)
  fill.md: Auffüllen der Lücken eines Ergebnisverktors mit NAs (lange Version)
  fill.md1: Auffüllen der Lücken eines Ergebnisverktors mit NAs (Variante mit anderer Eingabe)
• make.rm: Umstrukturierung von Messwiederholungen
• effect.size.R