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Programmierung mit R zum Selbststudium und als Begleitlektüre

Die freie Programmierumgebung R spielt eine zunehmend wichtige Rolle in den sozialwissenschaftlichen Studienrichtungen, allen voran der Psychologie. Das Buch führt in die Bedienung und Programmlogik von R ein. Neben dem nach didaktischen Gesichtspunkten gegliederten Aufbau erlaubt ein umfangreicher Index auch die Verwendung als Nachschlagewerk. Viele Querverweise ermöglichen zudem den Direkteinstieg bei einem bestimmten Thema. Das Buch ist für das Selbststudium geeignet und bietet sich als Begleitlektüre zu einer einführenden Statistikvorlesung an. Es werden keine besonderen PC-Kenntnisse vorausgesetzt. Statistikkenntnisse auf Bachelorniveau sind von Vorteil, können aber auch parallel zur Lektüre erworben werden. Vertiefende Textabschnitte, die beim ersten Lesen auch übersprungen werden können, sind gesondert gekennzeichnet.

Dieser Titel ist nicht als Dozenten-Freiexemplar erhältlich.

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1. Schritt: Kennenlernen von R 15

1.1 Einrichtung des Programms 16

1.1.1 Download 16

1.1.2 Installation unter Windows 18

1.1.3 Installation unter dem MacOS 21

1.1.4 Installation unter Linux 21

1.2 Die Programmoberfläche 21

1.2.1 Die Konsole 22

1.2.2 Das Skriptfenster (R-Editor) 24

1.2.3 Das Grafikfenster 25

1.2.4 Der Dateneditor 26

1.3 Erweiterungen der Programmoberfläche: Editoren ( ) 27

1.4 Erweiterungen des Funktionsumfangs: Pakete ( ) 28

1.4.1 Laden eines vorhandenen Pakets 28

1.4.2 Installation eines neuen Pakets 29

1.4.3 Installation aus der zip-Datei 31

1.5 Übungen 32

2. Schritt: Arbeiten mit R 33

2.1 Einfache Rechenoperationen 33

2.2 Kommentare 37

2.3 Mehrere Befehle in einer Zeile mit " ; " 37

2.4 Mehrzeilige Eingabe: das Fortsetzungszeichen "+" 37

2.5 Groß- und Kleinschreibung 38

2.6 Umleitung des Konsoleninhalts mit sink() 39

2.7 Hilfe finden 39

2.7.1 Ad-hoc-Hilfe uber die Konsole 40

2.8 Handbücher und Vignetten 40

2.8.1 Online-Hilfe 41

2.9 Übungsaufgaben 43

3. Schritt: Variablen, Objekte und der workspace 45

3.1 Anlegen und Ausgeben eines Objektes 45

3.1.1 Ausgabe mittels print() 47

3.1.2 Ausgabe mittels cat() 47

3.2 Objektnamen 48

3.3 Der workspace ( ) 49

3.3.1 Anzeigen der Objekte im workspace 50

3.3.2 Speichen der Objekte im workspace 50

3.4 Zufallsvariable - Variable - Objekt ( ) 52

3.5 Übungsaufgaben 53

4. Schritt: Objekttypen 55

4.1 Numerische Objekte 55

4.1.1 Dezimalzahlen 56

4.1.2 Ganze Zahlen (integers) 60

4.1.3 Komplexe Zahlen ( ) 61

4.2 Textobjekte 61

4.2.1 Anfuhrungszeichen in strings 62

4.2.2 Backslash in strings 62

4.2.3 Lange eines strings: nchar() 63

4.2.4 Strings zusammenfugen: paste() 63

4.2.5 Textteile kopieren und ersetzen: substr() und sub() 64

4.2.6 Gros- und Kleinschreibung: toupper() und tolower() 65

4.2.7 Zahlen formatieren: formatC() 66

4.3 Logische Objekte, Abfragen und die Funktion if() 67

4.3.1 Einfache logische Ausdrucke 67

4.3.2 Zusammengesetzte logische Ausdrucke 69

4.3.3 Das explizite und das implizite if() 70

4.4 Datums- und Zeitangaben 71

4.4.1 Das Date-Format 72

4.4.2 Die POSIX-Formate 75

4.5 Typumwandlung 77

4.5.1 Die Pradikatfunktion is. 78

4.5.2 Die Umwandlungsfunktion as. 79

4.5.3 Weitere Typumwandlungen 79

4.5.4 Implizite Typumwandlungen ( ) 80

4.6 Objektattribute ( ) 80

4.6.1 Die Attribute type, mode und storage.mode 81

4.6.2 Das class-Attribut 83

4.6.3 Abfrage und Modifikation von Objektattributen 84

4.7 Übungsaufgaben 84

5. Schritt: Datenstrukturen in R 87

5.1 Vektoren 87

5.1.1 Erstellung eines Vektors 87

5.1.2 Rechnen mit Vektoren 92

5.1.3 Auswahl von Vektorelementen: [ ] 92

5.1.4 Automatische Verlangerung eines Vektors 97

5.1.5 Vektoren unterschiedlicher Lange: recycling 97

5.1.6 Nutzliche Funktionen fur Vektoren ( ) 100

5.2 Matrizen und Arrays 101

5.2.1 Die Struktur einer Matrix 102

5.2.2 Erstellung einer Matrix 102

5.2.3 Zeilen- und Spaltennamen 107

5.2.4 Auswahl von Matrix-Elementen: [ ] 108
5.2.5 Die Grose einer Matrix: dim(), nrow() und ncol() 110

5.2.6 Rechnen mit Matrizen ( ) 112

5.2.7 Hoherdimensionale Matrizen: Arrays ( ) 113

5.3 Listen 118

5.3.1 Erstellung einer Liste 119

5.3.2 Auswahl von Listenelementen: [[ ]] 119

5.3.3 Benannte Listen - Auswahl mit $ 121

5.3.4 Geschachtelte Listen 123

5.3.5 Umwandlung einer Liste in einen Vektor: unlist() 124

5.4 Spezialfall Datenmatrix: der data.frame 125

5.4.1 Erstellung eines data.frame 127

5.4.2 Auswahl von Werten 130

5.4.3 Auswahl durch Bedingungen 132

5.4.4 Teilmengen mit subset() 134

5.4.5 Hinzufugen von Spalten 135

5.5 Faktoren 136

5.5.1 Vom Vektor zum Faktor 136

5.5.2 Vom Faktor zum Vektor 137

5.5.3 Vorkommen und Anwendung 139

5.6 Die Struktur eines Objektes: str() 139

5.7 Die verschiedenen Klammern: ( ), [

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