R ist eine Progammiersprache

"R is a system for statistical computation and graphics. It is a GNU project which is similar to the S language and environment which was developed at Bell Laboratories by John Chambers and colleagues. R can be considered as a different implementation of S…..R is available as Free Software under the terms of the Free Software Foundation’s GNU General Public License in source code form. It compiles and runs on a wide variety of UNIX platforms, Windows and MacOS." (from http://r-project.org/)

Direkt auf der Website https://cran.r-project.org

• Eine Software mit einer GUI für R
• Hilft R Code zu schreiben und auszuführen und Daten zu analysieren.
• Integriert einen Texteditor mit einem Daten- und Paketmanager.
• Bietet Versionskontrollen, LaTeX Integration, keyboard shortcuts, und sog. debugging tools.
• Ist mittlerweile zum Standard bei R usern geworden.
• Es gibt die Software als frei verfügbare und als kommerzielle Version auf www.rstudio.com (RStudio, Inc.).
• Läuft lokal (Windows, Mac und Linux) oder in einem Webbrowser, der sich mit einem RStudio Server verbindet.

• Transparenz und Reproduzierbarkeit - Nicht nur die Resultate sind einsehbar, sondern jeder einzelne Schritt der Analyse.
• Flexibilität - Einige Analysen brauchen nur ein paar kleine Veränderungen bestehender R Skripte.
• Austausch - Theoretisch sollte jeder R user Dein Skript verstehen, so dass Code leichter austauschbar ist.

• Öffne ein neues Skript (File ➔ New File ➔ R Script)
• Schreibe Code in das leere Skript, z.B. 2+2
• Sende den Code an die R Konsole:
  • Kopiere den Code Schnipsel und füge ihn in die Konsole ein (NICHT empfohlen!)
  • Drück ctrl + enter ➔ Ausführung des Codes der entsprechenden Zeile (wo der Cursor gerade ist); anschl. springt der Cursor eine Zeile weiter.
  • Markiere den Code Abschnitt (können mehrere Zeilen sein) der ausgeführt werden soll und drücke ctrl + enter

• Folge einem style guide und wechsel nicht.
• Jedes Skript sollte so kurz wie möglich und so komplex wie nötig sein.
• Verwende "#" um code auszukommentieren; mehrere Zeilen lassen sich mit cmd+shift+c auf einmal auskommentieren
• Anfangs wirst Du noch kommentieren was Du machst, später sollte es aber nur um das warum gehen.
• Benutze als Zuweisungsoperator <- (NICHT =)

• Variablenamen sollten Hauptwörter und Funktionsnamen Verben sein.
• Objektnamen dürfen nicht mit einer Zahl beginnen.
• Verwende keine Sonderzeichen (z.B. !,/,%).
• Versuche keine Objektnahmen zu verwenden, die es bereits als Funktionsnamen gibt.
• Verwende Kleinbuchstaben.
• Verwende den Unterstrich und keine Leerzeichen in Namen.
• Folgendes ist in Ordnung:
  • a, x, my_list, my_dat, dat1
• Nicht empfohlen:
  • 1_a, c, list, _mydat, $dat

Füge zur Übersicht ein Leerzeichen ein

• vor und nach allen Operatoren (=, +, -, <-, etc.)
• beim Auflisten von Argumenten in Funktionen
• nach jedem Komma, aber nicht davor

In seiner einfachsten Form ist R genauso wie ein einfacher Taschenrechner.

Folgende arithmetische Operatoren gibt es:

Folgende arithmetische Operatoren gibt es:

5 + 5  
5 - 5  
3 * 5 + 2 
(5 + 5) / 2 

Folgende arithmetische Operatoren gibt es:

5 + 5  

## [1] 10

5 - 5  

## [1] 0

3 * 5 + 2 # multipl. dann add.

## [1] 17

(5 + 5) / 2 # add. dann div.

## [1] 5

R hat aber auch Funktionen mit denen man anspruchsvollere Manipulationen durchführen kann, die durch Klammern kombinierbar sind:

a <- c(1,2,3,4)
c <- (a + sqrt(a))/(exp(2)+1)

R hat aber auch Funktionen mit denen man anspruchsvollere Manipulationen durchführen kann, die durch Klammern kombinierbar sind:

a <- c(1,2,3,4)
c <- (a + sqrt(a))/(exp(2)+1)

Wenn das sog. prompt Zeichen von ">" zu "+" wechselt, ist das ein Zeichen, dass der Befehl noch nicht zu Ende ist. Meist fehlen eine oder mehrere schließende Klammern. Führe entweder den Befehl zu Ende oder drücke (2mal) auf esc.

• Funktionen sind das Herzstück von R
• Sie bestehen aus einem Codeblock welcher R Instruktionen übergibt.
• Einige Funktionen sind in R's Basispaketen enthalten, andere sind erst durch die Installation und das Laden bestimmter Zusatzpakete verfügbar.
• R Funktionen arbeiten ähnlich wie Funktionen in anderen Programmen:

• Funktionen sind das Herzstück von R.
• Sie bestehen aus einem Codeblock welcher R Instruktionen übergibt.
• Einige Funktionen sind in R's Basispketen enthalten, andere sind erst durch die Installation und das Laden bestimmter Zusatzpakete verfügbar.
• R Funktionen arbeiten ähnlich wie Funktionen in anderen Programmen:

Jede Funktion hat seine eigene Hilfe die mit help() oder ? aufgerufen werden kann:

help("mean")
?mean

Zum Durchsuchen der Hilfsseiten:

??mean
help.search("mean")

Listet alle Funktionen, welche das Wort "mean" enthalten:

apropos("mean")

• Dezimalzahlen wie 4.5 werden doubles genannt.
• Natürliche ganze Zahlen wie 4 werden integers genannt. Integers und doubles sind beides numerics.
• Boolean Werte (TRUE or FALSE) werden logical genannt.
• Text (oder Zeichenketten) werden characters genannt.

• Dezimalzahlen wie 4.5 werden doubles genannt.
• Natürliche ganze Zahlen wie 4 werden integers genannt. Integers und doubles sind beides numerics.
• Boolean Werte (TRUE or FALSE) werden logical genannt.
• Text (oder Zeichenketten) werden characters genannt.

my_double <- 42.5
my_integer <- 5
# Mit dem L suffix stellst Du sicher, dass der Typ integer ist
my_integer_correct <- 5L

my_logical <- TRUE
my_character <- "some text"
# Die Anführungszeichen geben an, dass es sich um character handelt

Wird bestimmt mittels typeof()

typeof(my_double)

## [1] "double"

typeof(my_integer)

## [1] "double"

typeof(my_integer_correct)

## [1] "integer"

Du kannst auf einen bestimmten Datentypen gezielt prüfen mittels der 'is.' Funktionen:

int_var <- 10L
is.integer(int_var)

## [1] TRUE

dbl_var <- 4.5
is.double(dbl_var)

## [1] TRUE

Überblick der 'is.' Funktionen

• Fehlende Werte werden durch NA angezeigt.
• NA nimmt immer den Datentyp der anderen Elemente an, auch wenn das meist nicht sichtbar ist:

NA            # logical
NA_integer_   # integer
NA_real_      # double
NA_character_ # character

• Du kannst mit is.na() prüfen, ob ein Element ein NA ist:

x <- NA
is.na(x)

## [1] TRUE