Sind Sie neugierig wie man mit R oder Python Daten auswertet? Hier können Sie interaktiv ein Beispiel ausprobieren. Im linken Fenster sind ein Paar Befehle eingetragen. Für die Ausführung klicken Sie auf Run. Die Ergebnisse werden im rechten Fenster angezeigt. Sie können im linken Fenster selber weitere Befehle eintragen. Beispiel für R: t.test(groesse, mu=50) für einen one-sample t-test oder auch ganz einfach 2+3. Dann wieder auf Run klicken

Das ist ein R Beispiel:

# no pec


# Diese sind die Werte für die Körpergröße von 32 Frauen:
groesse <- c(58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72)
#
# Wir berechnen den Mittelwert:
mean(groesse)
#
# Wir berechnen weitere deskriptive Statistiken:
summary(groesse)
#
#
# Für die Ausführung klicken Sie auf Run!
# Sie können hier direkt weitere R Befehle eingeben und ausprobieren!

 


Drücken Sie ‚Run‘!

Das ist ein Beispiel mit Python:


# Wir importieren die notwendigen Bibliotheken
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#
# Diese sind die Werte für die Körpergröße und Gewicht von 32 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()

 

 


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