# basics + - * / ^

5+3

5^3

(5+3)^2

# basics < > == ! & |

5 == 5
7 < 5
7 >= 7 
TRUE & FALSE

TRUE | FALSE

!TRUE
!( 5 %in% c(3,4,5) )

# Kombinatorik

# Erstellen von Vektoren
c(3,5,7,9)

v1 <- 1:8
v2 = 8:1


# Rechnen mit Vektoren
v1*v2
v1/v2


v1%*% t(v2)

t(v1) %*% v2


# konkatenieren
c(v1,v2)
cbind(v1,v2)
rbind(v1,v2)

# weitere spezielle Vektoren

rep( c(1,2,3), times = 3)

rep( c(1,2,3), each = 3)

seq(0,1, 0.05)

# >> Laenge von Vektoren/Objekten und Dimension einer Matrix/eines Datensatzes
length(v1)
dim(v1%*% t(v2))


# Laden eines Datensatzes -> Menu oder...
eco09<-read.table("http://www.rosuda.org/lehre/SS10-f/Datensaetze/EcoTestAuto09.txt",sep="\t",header=T,quote="")


attach(eco09)

# Zugriff auf Datensaetze, Matrizen und Vektoren

eco09$Verbrauch

eco09[,4]
eco09[5,4]


Verbrauch # mit attach(eco09)

v3 <- eco09$Punkte.CO2
v3[3:5]

# Zugriff auf Listen
listeA <- list( letters[3:5], 7, summary(Verbrauch) )

listeA[[1]]

# Informationen zum Datensatz im Object.Browser oder zB
names(eco09)

attributes(eco09)

dim(eco09)

 # Erstellen eine summary jeder Variable abhaenig vom Datentyp: integer, numeric, factor , logical, ...
summary(eco09)

# einfache Statistiken

# >> Mittelwert und Standardabweichung
mean(eco09$kW)

mean(kW) # wenn eco09 attached ist (s.o.)
sd(kW)
var(kW)

# tables

table(Typ)

table(Typ,Klasse)



# einfache Grafiken
# >> Histogramm
hist(Verbrauch)


# >> barcharts
barplot( table(Typ) )


# >> Streudiagramme (scatterplots)
plot( Punkte.CO2 ~ Punkte.Schadstoffe )