R-Kurs

Die R-Umgebung, Variablen, elementare Arithmetik und die grundlegende Struktur: Vektoren.

1. 1.1Variablen und VektorenVariablen mit dem Zuweisungsoperator <- erstellen und mit numerischen Vektoren arbeiten, die mit c() erstellt wurden.~10 Min
2. 1.2Datentypen und MatrizenDatentypen (logical, character, numeric) und die zweidimensionale Struktur von Matrizen erkunden.~12 Min

Mit Data Frames für tabellarische Analysen arbeiten und den Ausführungsfluss steuern.

1. 2.1Data FramesReale Datentabellen in R definieren und abfragen, auf Zeilen und Spalten zugreifen und Datensätze filtern.~12 Min
2. 2.2Bedingungen und SchleifenDen logischen Ablauf des Codes mit if und else steuern und Operationen mit for-Schleifen wiederholen.~12 Min

Modularen Code durch Definition benutzerdefinierter Funktionen schreiben und statistische Kennzahlen berechnen.

1. 3.1Funktionen schreibenWiederverwendbare Funktionen mit Standardargumenten und Rückgabewerten erstellen.~12 Min
2. 3.2Exploration und AggregationLageparameter (mean, median) und Streuungsmaße (sd) berechnen sowie Zusammenfassungen mit summary extrahieren.~15 Min

Tabellarische Daten effizient mit dem Paket dplyr und der Tidyverse-Syntax manipulieren und transformieren.

1. 4.1Daten filtern und auswählenMit select, filter und arrange Teilmengen von Spalten und Zeilen extrahieren und sortieren.~12 Min
2. 4.2Mutationen und AggregationenNeue Spalten mit mutate erstellen und Daten in Gruppen mit group_by und summarise zusammenfassen.~15 Min

Professionelle und aussagekräftige Diagramme mit der in ggplot2 implementierten Grammatik der Grafiken erstellen.

1. 5.1Grammatik und grundlegende GeometrienDiagramme erstellen, indem Variablen mit ästhetischen Eigenschaften (aes) und geometrischen Formen (geom_point, geom_line) verknüpft werden.~12 Min
2. 5.2Personalisierung und FacettenBeschriftungen hinzufügen, Grafikthemen anwenden und Diagramme in Unterfenster mit facet_wrap unterteilen.~15 Min