Haben Sie Daten die Sie auswerten möchten und wissen nicht wie? Brauchen Sie Hilfe aber würden gern gleichzeitig auch selber in die statistische Datenanalyse mit Hilfe von Auswertungsprogrammen einsteigen? Wir sind fest davon überzeugt, dass JEDER das machen könnte. JEDER kann programmieren lernen und Daten selber analysieren. Probieren Sie es hier interaktiv aus:

Das ist ein R Beispiel mit einem Plot:

# no pec

# Diese sind die Werte für die Größe von 32 amerikanischen Frauen
groesse <- c(58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72) # Diese sind die Werte für das Gewicht von 32 amerikanischen Frauen gewicht <- c(115,117,120,123,126,129,132,135,139,142,146,150,154,159,164) # Jetzt plotten wir jeden Datenwert innerhalb eines Scatterplots: plot(groesse, gewicht, main="Scatterplot Beispiel", xlab="Groesse", ylab="Gewicht") # Jetzt berechnen wir die Korrelation zwischen Gewicht und Größe: korrelation <- cor(groesse,gewicht) # Jetzt fügen wir die Korrelation in die Grafik ein: legend("topleft", bty="n", legend=paste("Die Korrelation ist", format(korrelation, digits=4)))


Drücken Sie 'Submit'!

Jetzt sind Sie dran:

# no pec

# Geben Sie hier Werte für die Dauer Ihrer Schlafenszeit an 10 Nächten ein (z.B. in Stunden):
schlafenszeit <- c( , , , , , , , , , ) # Geben Sie hier Werte für die Dauer Ihrer effizienten Arbeitszeit am nächsten Tag ein: effiziente_arbeitszeit <- c( , , , , , , , , , ) # Jetzt plotten Sie jeden Datenwert innerhalb eines Scatterplots: plot(-----, -----, main="Scatterplot Beispiel", xlab="-----", ylab="------") # Jetzt berechnen Sie die Korrelation zwischen Schlafenszeit und effiziente Arbeitszeit: korrelation <- cor(-----,-----) # Jetzt fügen Sie die Korrelation in die Grafik ein: legend("topleft", bty="n", legend=paste("Die Korrelation ist", format(-----, digits=4)))


Fügen Sie zwischen den Kommas Werte ein, z.B. c(8,6,7.5,9,9,10,6,6,9,10). Geben Sie innerhalb der plot- und cor-Anweisungen die Namen der Reihen an: schlafenszeit und effiziente_arbeitszeit. Fügen Sie innerhalb der legend-
Anweisung das Wort korrelation ein. Drücken Sie 'Submit' und/oder 'Restart Session'!

Das ist das Beispiel von oben mit Python:


# Wir importieren die notwendigen Bibliotheken
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Diese sind die Werte für die Größe und für das Gewicht von 32 amerikanischen Frauen
groesse = [58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72]
gewicht = [115,117,120,123,126,129,132,135,139,142,146,150,154,159,164]

# Wir berechnen die Korrelation
korrelation = np.corrcoef(groesse,gewicht)[0,1]

# Wir plotten jeden Beobachtungswert innerhalb eines Scatterplots
# Wir zeigen auch die Korrelation an
plt.plot(groesse,gewicht,marker='.',linestyle='none',label='Die Korrelation ist {}'.format(korrelation))
plt.title('Scatterplot Beispiel')
plt.xlabel('Größe')
plt.ylabel('Gewicht')
plt.legend()
plt.show()



Drücken Sie 'Run'.

Jetzt sind Sie dran:


# Importieren Sie die notwendigen Bibliotheken
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Fügen Sie hier Ihre Werte ein:
schlafenszeit = [ , , , , , , , , , ]
effiziente_arbeitszeit = [ , , , , , , , , , ]

# Berechnen Sie die Korrelation
korrelation = np.corrcoef(-----,-----)[0,1]

# Plotten Sie jeden Beobachtungswert innerhalb eines Scatterplots
# Zeigen auch die Korrelation an
plt.plot(-----,------,marker='.',linestyle='none',label='Die Korrelation ist {}'.format(------))
plt.title('Scatterplot Beispiel')
plt.xlabel('-----')
plt.ylabel('-----')
plt.legend()
plt.show()



Just press 'Run'.




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