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Simon Knaus [Lektion 14]
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Simon Knaus
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 ==== Freifach Statistik ====
+lekti
@@ Line 39: / Line 39: @@
 </code>
+<hidden Mögliche Lösung>
+<code>
+data <- read.table(file("clipboard"),sep="\t",header=T)
+head(data)
+library(ggplot2)
+names(data)
+#gesamtglück
+data$overall <- with(data,(insgesamt.+lately.+happylife+happymonth+happyoverall)/5)
+#glück vs. aussehen
+ggplot(data,aes(y=overall,x=looks))+geom_point()+geom_smooth(method="lm",se = F)
+#glück vs. gesundheit
+ggplot(data,aes(y=overall,x=health))+geom_point()+geom_smooth(method="lm",se = F)
+#glück vs. sleep
+ggplot(data,aes(y=overall,x=sleep))+geom_point()+geom_smooth(method="lm",se = F)
+ggplot(subset(data,sleep<30),aes(y=overall,x=sleep))+geom_point()+geom_smooth(method="lm",se = F)
+with(subset(data,sleep<30),cor(overall,sleep,use = "pairwise.complete"))
+ggplot(data,aes(y=overall,x=free))+geom_point()+geom_smooth(method="lm",se = F)
+ggplot(subset(data,free<30),aes(y=overall,x=free))+geom_point()+geom_smooth(method="lm",se = F)
+ggplot(data,aes(y=overall,x=social))+geom_point()+geom_smooth(method="lm",se = F)
+ggplot(subset(data,social<30),aes(y=overall,x=social))+geom_point()+geom_smooth(method="lm",se = F)
+ggplot(data,aes(y=overall,x=sport))+geom_point()+geom_smooth(method="lm",se = F)
+ggplot(data,aes(x=overall))+geom_histogram(position = "identity")+facet_grid(gender~.)
+ggplot(data,aes(x=overall,y=gender))+geom_boxplot()
+ggplot(data,aes(y=overall,x=age))+geom_point()+geom_smooth(method="lm",se = F)
+ggplot(data,aes(x=meanin,y=overall))+geom_boxplot()
+ggplot(data,aes(x=morning,y=overall))+geom_boxplot()
+ggplot(data,aes(x=morning,y=overall))+geom_violin()
+ggplot(data,aes(x=important,y=overall))+geom_boxplot()
+library(corrplot)
+relvar <- sapply(data,is.numeric)
+corrplot(cor(subset(data[,relvar],free<30),use="pairwise.complete"))
+ggplot(da)
+</code>
+</hidden>
 ==== Lektion 13 ====
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 ==== Lektion 11 ====
 === Ziele ===
-  * Jede/r kann die $Z$-transformierte (standardisierte) eines Merkmals ausrechnen.
+  * Jede/r kann die $Z$-Transformierte (standardisierte) eines Merkmals ausrechnen.
   * Jede/r kann auf Grund von Histogrammen der $Z$-transformierten Merkmale entscheiden, ob ein Merkmal normalverteilt ist.
   * Optional: Jede/r kann die Wahrscheinlichkeit berechnen, dass ein Merkmal innerhalb / ausserhalb eines Intervalls zu liegen kommt.
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     * Die BMW Boxplots den BMW Histogrammen zuordnen
     * Die BMW Mittelwerte, Standardabweichungen, IQA, Median und $Q_{30\%}$ den Histogrammen und Boxplots zuordnen
-  * Ein Beispiel konstruieren, bei dem Median grösser als Mittelwert ist.
+  * Anwendungen des Boxplots
-  * Eine erhobene Grösse ersinnen, bei der Median (oder ein anderes Quantil) mehr interessiert als der Mittelwert und umgekehrt.
+    * Abschnitt unten zu "Anwendungen Boxplot durchgehen
+    * Ein Beispiel konstruieren, bei dem Median grösser als Mittelwert ist.
+    * Eine erhobene Grösse ausdenken, bei der Median (oder ein anderes Quantil) mehr interessiert als der Mittelwert und umgekehrt.
 === Boxplot ===