### Aufgabe 1 ###

A1y<-c(112,108,120,110,100,119,99,106,101,102,117,112,102,99,96,113,118,
109,104,101)
Druck<-as.factor(rep(c("A","B","C","D","E"),4))
summary.aov(lm(A1y~Druck))

### Aufgabe 2 ###

Ds<-rep(c(35.0,49.5,70.0,99.0,140.0),4)
summary(lm(log(A1y)~log(Ds)))

### Aufgabe 3 ###

### A.3 (a) ### 
#Um das Problem mit fehlenden Werten umzugehen, kann man diesen Fall herausnehmen.
SMSA1<-na.omit(SMSA)
A3_Modell1<-lm(Mortalitaetsrate~.-city,data=SMSA1)
#NB R liest den Variablennamen %.Nichtweisse als X.Nichtweisse.
A3_Modell2<-lm(Mortalitaetsrate~X.Nichtweisse,data=SMSA1)
# Vorwaerts
A3_Mv<-step(A3_Modell2,~X.Nichtweisse+Einkommen+Niederschlag+Bevoelkerungsdichte+Stickoxidbelastung,trace=TRUE,direction="forward",data=SMSA1)
# Rueckwaerts
A3_Mr<-step(A3_Modell1,trace=TRUE,direction="backward",data=SMSA1)

### A.3 (c) ###

A3_Mb<-step(A3_Modell1,trace=TRUE,direction="both",data=SMSA1)

### A.3 (d) ###

# Hebelwirkungen
Hw<-hatvalues(A3_Mb)
# Cooks D
Cd<-cooks.distance(A3_Mb)