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Aufgabe 1
Aktualisieren Sie alle R Pakete auf die neueste Version. Installieren Sie das Paket car (falls noch nicht geschehen) und laden Sie dieses Paket anschließend. Optional: Geben Sie danach aus, welche Version des Pakets aktuell installiert ist.
Lösung
# Pakete aktualisieren
update.packages(ask = FALSE)
# Paket car installieren (ausführen falls noch nicht installiert)
install.packages("car")
# Alternativ: Automatisiert überprüfen, ob das Paket installiert ist
# if (!requireNamespace("car", quietly = TRUE)) {
# install.packages("car")
# }
# Paket car laden
library(car)
# Version des Pakets ausgeben
packageVersion("car")
Aufgabe 2
Erstellen Sie in R einen numerischen Vektor mit den Zahlen 3, 7, 12, 15 und einen logischen Vektor mit den Werten TRUE, FALSE, TRUE, TRUE. Kombinieren Sie beide Vektoren anschließend in einem Datensatz (data.frame) und geben Sie die Struktur (str()) des Datensatzes aus.
Lösung
# Numerischer Vektor
zahlen <- c(3, 7, 12, 15)
# Logischer Vektor
logik <- c(TRUE, FALSE, TRUE, TRUE)
# Kombination in einem data.frame
daten <- data.frame(zahlen, logik)
# Struktur des Datensatzes ausgeben
str(daten)
## 'data.frame': 4 obs. of 2 variables:
## $ zahlen: num 3 7 12 15
## $ logik : logi TRUE FALSE TRUE TRUE
Aufgabe 3
Erstellen Sie einen kleinen Datensatz (data.frame) mit den Variablen Alter (numerisch) und Geschlecht (faktorisiert mit den Ausprägungen „männlich“ und „weiblich“). Der Datensatz soll fünf Beobachtungen enthalten. Filtern Sie anschließend die Beobachtungen, sodass nur Personen älter als 25 Jahre übrig bleiben. Geben Sie die Anzahl der verbleibenden Beobachtungen aus.
Lösung
# Datensatz erstellen
alter <- c(22, 30, 27, 19, 34)
geschlecht <- factor(c(1, 2, 2, 1, 2),
labels = c("männlich", "weiblich"))
df <- data.frame(alter, geschlecht)
# Filtern nach Alter > 25
gefiltert <- df[df$alter > 25, ]
# Anzahl der verbleibenden Beobachtungen ausgeben
nrow(gefiltert)
## [1] 3