In strengejacke/RKurs: Hausaufgaben zum PhD-Kurs 'R Statistics and Tidy Data'

library(learnr)

Kursbegleitende Übungsaufgaben

Im folgenden gibt es einige Übungsaufgaben und Fragen zu den Inhalten des R-Kurses. Die Aufgaben sind kursbegleitend und werden regelmäßig aktualisiert.

Bei den Aufgaben müsst ihr einen entsprechenden R-Code in das dazugehörige Textfeld eingeben. Mit Klick auf die Schaltfläche Run Code könnt ihr den Code ausführen und das Ergebnis ansehen. Falls ihr nicht weiter wisst oder unsicher seid, könnt ihr über die Schaltfläche Hints Tipps anzeigen lassen. Bei einigen Übungen kann man sich mehrere Tipps anzeigen lassen, indem man im Tipp-Fenster auf Next Hint klickt.

Die Lösungen kommen am Ende der Aufgaben.

Variablen

Aufgabe 1: Erstelle drei Variablen mit Merkmalen von Kursteilnehmern

Im R-Kurs sitzen Martin (35 Jahre), Valerie (23 Jahre), Michael (30 Jahre) und Franziska (27 Jahre). Erstelle drei Variablen, die die Merkmale Alter, Geschlecht und Name der Kursteilnehmer speichern.

Wenn du auf Run Code klickst, kann es sein, dass keine Ausgabe kommt, weil bisher nur die Variablen definiert, aber nicht angezeigt wurden - das kommt in der nächsten Aufgabe.

# Die Namen der Variablen sollten kurz, aber aussagekräftig sein

# Die Namen der Variablen sollten kurz, aber aussagekräftig sein,
# z.B. alter, geschlecht und name

# Objekt-Zuweisung erfolgt mit dem '<-' Operator
alter <-
geschlecht <-
name <-

# mehrere Werte werden mit der 'c()' Funktion verknüpft. Jeder Wert innerhalb 
# der Klammer muss mit Komma getrennt werden.
c(1, 3, 5)
c("a", "b", "c")

Aufgabe 2: Zeige den Inhalt der drei Variablen an

# Die Lösung der vorigen Frage hier bitte reinkopieren,
# damit die Variablen erstellt! werden

Frage:

question("Wie wird eine kategoriale (diskrete) Variable in R erstellt?",
  answer("x <- c(1, 2, 3)"),
  answer("x <- c(\"a\", \"b\", \"c\")"),
  answer("x <- factor(\"a\", \"b\", \"c\")"),
  answer("x <- factor(c(\"a\", \"b\", \"c\"))", correct = TRUE)
)

Datensätze

Frage:

Du hast folgenden Datensatz:

daten <- data.frame(
  geschlecht = factor(c("w","m", "w", "w")),
  alter = c(31, 35, 27, 28)
)

daten

question("Wie greift man in dem Datensatz 'daten' auf die Variable 'alter'? (Bitte alle korrekten Antworten ankreuzen)",
  answer("daten$alter", correct = TRUE),
  answer("daten[alter]"),
  answer("daten[[\"alter\"]]", correct = TRUE),
  answer("daten[\"alter\"]"),
  answer("daten[2, ]"),
  answer("daten[, 2]", correct = TRUE)
)

Aufgabe 3: Erstelle einen Datensatz mit den Variablen "Alter" und "Geschlecht"

In dieser Aufgabe sind zwei Variablen, alter und geschlecht, vorgegeben. Erstelle daraus einen Datensatz mit der data.frame() Funktion und speichere ihn in einem Objekt dat.

# Variablen
geschlecht <- factor (c("w","m", "w", "w", "m", "m", "m", "m", "w","m", "m", "w", "w", "w", "w"))
alter <- c(31, 35, 27, 28, 22, 32, 50, 37, 31, 33, 42, 25, 29, 36, 31)

# Objekt-Zuweisung erfolgt mit dem '<-' Operator
dat <-

# Die 'data.frame()' Funktion gibt einen Datensatz zurück, den wir in 'dat' speichern wollen.
dat <- data.frame(...)

Aufgabe 4: Finde das Alter der weiblichen Personen im Datensatz heraus

Zeige den Datensatz mit allen Variablen an, aber nur die Werte der weiblichen Personen.

dat

# Zum Anzeigen bestimmter Fälle brauchen wir die Zeilen dieser Fälle

# Der Zugriff auf Fälle und Variablen erfolgt über die Klammern [ und ]

# Um die Fälle zu definieren, müssen die Zeilennummern als erstes Argument
# innhalb der eckigen Klammern erfolgen
dat[4, ]

# Mehrere Fälle (Zeilen) werden mit dem 'c()' Befehl angegeben
dat[c(4, 6, 8), ]

Aufgabe 5: Finde das Alter der weiblichen Personen im Datensatz heraus

Zeige aus dem Datensatz nur die Variable alter an, und zwar nur die Werte der weiblichen Personen.

dat

Sternchen-Aufgaben

Aufgabe 6: Berechne das Durchschnittsalter der Kursteilnehmerinnen

# Variablen
geschlecht <- factor (c("w","m", "w", "w", "m", "m", "m", "m", "w","m", "m", "w", "w", "w", "w"))
alter <- c(31, 35, 27, 28, 22, 32, 50, 37, 31, 33, 42, 25, 29, 36, 31)

mwdat <- data.frame(geschlecht, alter)

# Die Funktion 'mean()' berechnet den Mittelwert einer Variablen
mean(...)

# Aus dem Datensatz muss die Variable "alter" nur für die
# weiblichen Personen herausgefiltert werden
mean(mwdat[?, ?])

Lösungen

Aufgabe 1: Erstelle drei Variablen mit Merkmalen von Kursteilnehmern

alter <- c(35, 23, 30, 27)
geschlecht <- c("m", "w", "m", "s")
name <- c("Martin", "Valerie", "Michael", "Franziska")

Aufgabe 2: Zeige den Inhalt der drei Variablen an

alter <- c(35, 23, 30, 27)
geschlecht <- c("m", "w", "m", "s")
name <- c("Martin", "Valerie", "Michael", "Franziska")

alter
geschlecht
name

Aufgabe 3: Erstelle einen Datensatz mit den Variablen "Alter" und "Geschlecht"

# Variablen
geschlecht <- factor(c("w","m", "w", "w", "m", "m", "m", "m", "w","m", "m", "w", "w", "w", "w"))
alter <- c(31, 35, 27, 28, 22, 32, 50, 37, 31, 33, 42, 25, 29, 36, 31)

dat <- data.frame(alter, geschlecht)
dat

Aufgabe 4: Finde das Alter der weiblichen Personen im Datensatz heraus

dat[c(1, 3, 4, 9, 12, 13, 14, 15), ]

Aufgabe 5: Finde das Alter der weiblichen Personen im Datensatz heraus

dat[c(1, 3, 4, 9, 12, 13, 14, 15), "alter"]

# oder
dat[c(1, 3, 4, 9, 12, 13, 14, 15), 1]

Aufgabe 6: Berechne das Durchschnittsalter der Kursteilnehmerinnen

# Variablen
geschlecht <- factor(c("w","m", "w", "w", "m", "m", "m", "m", "w","m", "m", "w", "w", "w", "w"))
alter <- c(31, 35, 27, 28, 22, 32, 50, 37, 31, 33, 42, 25, 29, 36, 31)

mwdat <- data.frame(geschlecht, alter)

mean(mwdat[c(1, 3, 4, 9, 12, 13, 14, 15), "alter"])

strengejacke/RKurs documentation built on May 26, 2019, 4:43 p.m.