R Programmierung Tutorial

Lerne in diesem kurzen Tutorial drei Methoden, um eine Matrix in R zu transponieren

Wir setzen na.rm = TRUE in den gängigen R-Funktionen, um fehlende (NA) Werte auszuschließen. Das hilft uns, genaue Statistiken zu berechnen und erhöht die Zuverlässigkeit unserer Ergebnisse.

In diesem Artikel erfährst du, wie du mit der readxl-Bibliothek Excel-Dateien in R importierst.

Finde heraus, wie du mit Subsetting auf die Daten deines DataFrames zugreifen kannst. Lerne, wie du mit Hilfe von Klammern oder der Funktion subset() von R eine Untermenge bilden kannst.

Entdecke, wie Q-Q-Diagramme eine nützliche visuelle Methode zur Beurteilung der Normalität sind. Vergleiche beobachtete Daten mit einer theoretischen Verteilung wie der Normalverteilung, um Abweichungen hervorzuheben. Lerne, die Modellanpassung zu diagnostizieren.

Eigenvektoren und Eigenwerte sind wichtig, um lineare Transformationen zu verstehen. Dieser Artikel behandelt ihre geometrische Interpretation, mathematische Berechnung und Bedeutung für das maschinelle Lernen.

Verbessere deine Diagramme in R mit Titeln, Textanmerkungen, Beschriftung von Punkten, kleinen Häkchen, Referenzlinien, benutzerdefinierten Achsen und einer Diagrammlegende.

Lerne, wie du mehrere Diagramme in R mit den Funktionen par() oder layout() zu einem einzigen Diagramm zusammenfassen kannst. Diese Seite enthält Beispiele für die Codierung.

Lerne generalisierte lineare Modelle (GLM) kennen und erfahre, wie sie sich von linearen Modellen unterscheiden.

Lerne die lineare Regression, ein statistisches Modell, das die Beziehung zwischen Variablen analysiert. Folge unserer Schritt-für-Schritt-Anleitung, um die Funktion lm() in R zu lernen.

Entdecke alles über die logistische Regression: wie sie sich von der linearen Regression unterscheidet, wie man diese Modelle in R mit der Funktion glm() anpasst und auswertet und vieles mehr!

Entdecke in unserem umfassenden 6-Schritte-Tutorial, wie du mit Base R ein Histogramm erstellst. Passe deine Diagramme an und visualisiere Datenverteilungen effektiv.