R Programmierung Tutorial

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

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

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.

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, wie man arithmetische und logische Operatoren in R verwendet. Diese binären Operatoren funktionieren mit Vektoren, Matrizen und Skalaren.

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

Wie man einen Datenrahmen in R sortiert.

Das Zusammenführen von Daten ist eine häufige Aufgabe bei der Datenanalyse, vor allem wenn du mit großen Datensätzen arbeitest. Die Merge-Funktion in R ist ein leistungsstarkes Werkzeug, mit dem du zwei oder mehr Datensätze auf der Grundlage gemeinsamer Variablen kombinieren kannst.

Bestimme mit t.test() in R, ob es einen signifikanten Unterschied zwischen den Mittelwerten der beiden Gruppen gibt.

Ein vollständiger Überblick zum Verständnis multipler linearer Regressionen in R anhand von Beispielen.