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u1.R 25.04.14 07:45

# Eine Einführung in R

# '0 Allgemein'

# '0.1 R starten, R beenden'

# Wenn man R startet, beginnt man einen Session. Man beendet einen Session mit q()

# (Hier die Frage 'Save workspace image' mit 'cancel' beantworten).

# 0.2 'Verzeichnis erzeugen für das Import/Export Daten'

# Wir werden im Laufe des Semesters öfters Daten in R importieren

# und von R exportieren müssen. Erzeugen Sie dafür ein Verzeichnis

# auf Ihrer Festplatte und geben Sie den Pfad von diesem Verzeichnis in " " ein in R .

# z.B.

pfad = "/Users/jmh/d/R"

# Sichern Sie, dass dieses Objekt mit dem erwünschten Pfad existiert:

ls()

# [1] "pfad"

pfad

# [1] "/Users/jmh/d/R"

# Wir werden öfters sogenannte 'Data-Frames' aus einer Webseite

# (Tabellen als Textdateien) laden. Hier wird

# der Pfad dieser Webseite festgelegt:

pfadu = "http://www.phonetik.uni-muenchen.de/~jmh/lehre/Rdf"

# Jetzt R beenden:

q()

# und antworten Sie nur dieses eine Mal

# y(es) auf die Frage 'Save workspace image?'.

# Dies soll das einzige Mal sein, in dem diese Frage mit 'yes' beantwortet

# wird: sonst in Zukunft immer n(o).

# R wieder starten, und verifizieren, dass "pfad" und "pfadu" existieren:

ls()

# "pfad" "pfadu"

# '0.3 Objekte in R erzeugen und listen'

# Ein neues Objekt wird mit '=' (assign) oder '<-' erzeugt

# Es gibt numerische Objekte x = 3

y <- 4 ls()

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u1.R 25.04.14 07:45

# Und auch Schriftzeichen-Objekte in ""

z = "etwas"

# Wenn Sie den Inhalt des Objektes sehen wollen, einfach

# den Objekt-Namen eingeben x

# 3

# Neue Objekte erzeugen mit dem selben Inhalt x = y = z = 4

# Objekte werden in R gleich überschrieben ohne Warnmeldung y = 4

y

# 4

y ="Phonetik"

# y

# "Phonetik"

# '0.4 Objekte in R permanent sichern'

# Am besten mit 'save()', wie folgt. Hier ist "etwas" irgendein beliebiger Name save(list = ls(), file = file.path(pfad, "etwas"))

# Dann 'q()' und (immer) mit 'n' beantworten - siehe 0.2

# '0.5 Objekte wieder einlesen mit attach()'

# R starten und dann:

attach(file.path(pfad, "etwas"))

# Hier ist "etwas" der Name in '0.4' oben. Dann sind die Objekte wieder da y

# "Phonetik"

x

# 4

# Diese Objekte werden in R in einem library zusammengepackt; alle

# im Session vorhandenen Libraries sind durch 'search()' vorhanden:

search()

# [1] ".GlobalEnv" "file:/Users/jmh/d/R/etwas"

# [3] "tools:RGUI" "package:stats" # usw.

# Hier sehen wir, dass unser library an zweiter Stelle ist.

# Die darin gespeicherten Objekte sind also auf diese Weise sichtbar:

ls(pos=2)

# [1] "pfad" "x" "y" "z"

# Jeder Library kann mit 'detach()' wieder entfernt werden.

detach(2) search()

# [1] ".GlobalEnv" "tools:RGUI" "package:stats"

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# und die Objekte sind daher nicht mehr vorhanden:

x

# Error: object 'x' not found

# '0.6 Hilfeseiten'

# Für eine Einführung in R: 'An Introduction to R' in help.start()

# Wenn Sie mehr über eine Funktion wissen wollen:

help(pnorm)

# oder

?pnorm

example(density) apropos("spline") help.search("norm")

# Überblick der vorhanden R-Funktionen:

# http://cran.r-project.org/doc/contrib/Short-refcard.pdf

# '0.7 Data-Frames einlesen'

# Ein Data-Frame ist eine Matrix mit verschiedenen Reihen und

# Spalten, die wir für die statistische Analyse sehr oft

# verwenden werden. Die Data-Frames können so eingelesen

# werden (angenommen '0.2' durchgeführt wurde):

read.table(file.path(pfadu, "ai.txt"))

# das gleiche und als Objekt sichern:

ai.df = read.table(file.path(pfadu, "ai.txt")) ai.df

# F1 Kiefer Lippe

# 1 773 -25.47651 -24.59616

# 2 287 -27.02695 -26.44491

# 3 1006 -27.24509 -27.59161

# 4 814 -26.05803 -27.17365

# usw.

vlax.df = read.table(file.path(pfadu, "vlax.txt"))

# Data-Frame ablegen

write.table(vlax.df, file.path(pfad, "v.txt"))

# besser: damit keine "" erscheinen

write.table(vlax.df, file.path(pfad, "v.txt"), quote=F)

# '0.8 Data-Frames selber aufbauen und erzeugen'

# 10 Etikettierungen, 5 /i/, 5 /o/

v.l = c("i", "i", "i", "i", "i", "o", "o", "o", "o", "o")

# oder

v.l = c(rep("i", 5), rep("o", 5))

f1 = c(240, 220, 250, 210, 280, 520, 510, 605, 670, 613) vok.df = data.frame(f1, factor(v.l))

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# mit anderen Namen

vok.df = data.frame(F1 = f1, V = factor(v.l)) class(vok.df)

summary(vok.df)

# Data-Frame ablegen und wieder einlesen

write.table(vok.df, file.path(pfad, "vok.txt"), quote=F) read.table(file.path(pfad, "vok.txt"))

summary(vok) class(vok.df$V)

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