Wissensdatenbank Wirtschaftsrecht

image5
image4
image3
image2
image1
 Alle Kategorien:
  Forschungsdatenbank
  Lehrveranstaltungen
  Lexikon
  Literatur
  Rechtsgebiete
  Rechtsprechung
  Service
  Studium F H S
  Wissensmanagement
ich war hier: TutoriumGrundlagenStatistikHistogramm
 (image: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/1b/R_logo.svg/1280px-R_logo.svg.png)



Histogramm
Ein Histogramm ist eine grafische Darstellung der Häufigkeitsverteilung kardinal skalierter Merkmale. Es erfordert die Einteilung der Daten in Klassen, welche eine konstante oder variable Breite haben können. Es werden direkt nebeneinanderliegende Rechtecke von der Breite der jeweiligen Klasse dargestellt, deren Flächeninhalte die Klassenhäufigkeiten darstellen. Dabei stellt die Höhe jedes Rechtecks die Häufigkeitsdichte dar, also die Häufigkeit dividiert durch die Breite der entsprechenden Klasse.

 (image: http://wdb.fh-sm.de/uploads/TutoriumGrundlagenStatistikHistogramm/Histogramm.jpg)


Für die Aufgabe Histogramm benötigen sie die Bibliothek staTools, laden sie diese bitte vor Beginn herunter.


server.R

library(shiny)
library(ggplot2)
library(staTools)

server <- function(input, output) {
data <- faithful

output$showAttribute <- renderUI({
radioButtons(inputId = 'showAttribute', label = 'Anzeigen: ',
choiceNames = c('Eruptionsdauer', 'Zeit zwischen Eruptionen'),
choiceValues = c(1, 2)
)
})

# Tab 1 Histogramm
output$bins <- renderUI({
sliderInput(inputId = 'bins', label = 'Monat',
min = 1, max = 50, step = 1,
value = 10
)
})

output$showDensity <- renderUI({
checkboxInput(inputId = "showDensity", label = "Dichte kontinuirlich", value = FALSE)
})

output$showNorm <- renderUI({
checkboxInput(inputId = "showNorm", label = "Normalverteilung", value = FALSE)
})

output$histogram <- renderPlot({
p <- ggplot(data.frame(Value = data[, as.numeric(input$showAttribute)]), aes(x = Value)) +
geom_histogram(aes(y = ..density.., colour = "Histogram"),
fill = "cornflowerblue",
bins = input$bins)
colourScaleValues = c("Histogram" = 'blue')
if (input$showDensity == TRUE) {
p <- p + geom_density(aes(colour = "Dichte"))
colourScaleValues <- c("Dichte" = 'black', colourScaleValues)
}
if (input$showNorm == TRUE) {
p <- p + stat_function(fun = dnorm, args = list(
mean = mean(data[, as.numeric(input$showAttribute)]),
sd = sd(data[, as.numeric(input$showAttribute)])
),
aes(colour = "Normalverteilung")
)
colourScaleValues <- c(colourScaleValues, "Normalverteilung" = 'red')
}
p <- p + scale_colour_manual(name = "Legende", values = colourScaleValues) +
guides(colour = guide_legend(override.aes = list(fill = colourScaleValues)))
p
})

# Tab 2
output$showNorm_tab2 <- renderUI({
checkboxInput(inputId = "showNorm_tab2", label = "Normalverteilung", value = FALSE)
})

output$densityPlot <- renderPlot({
data_cdf <- as.data.frame(cdf(data[, as.numeric(input$showAttribute)]))
normalDistribution <- data.frame(x = data[, as.numeric(input$showAttribute)],
y = pnorm(data[, as.numeric(input$showAttribute)],
mean = mean(data[, as.numeric(input$showAttribute)]),
sd = sd(data[, as.numeric(input$showAttribute)])))

p <- ggplot(data = data_cdf, aes(x = x, y = y)) +
geom_point(aes(colour = 'kummulierte Dichte')) +
scale_x_continuous(name = "Messwert") + # Label der x-Achse
scale_y_continuous(name = "kumulierte Wahrscheinlichkeit") # Label der y-Achse
if (input$showNorm_tab2 == TRUE) {
p <- p + geom_line(data = normalDistribution, aes(x = x, y = y, colour = 'Normalverteilung')) +
scale_colour_manual(name = "Legende", values = c('kummulierte Dichte' = 'black', 'Normalverteilung' = 'red'))
}
else {
p <- p + scale_colour_manual(name = "Legende", values = c('kummulierte Dichte' = 'black'))
}
p
})
}

ui.R

ui <- fluidPage(
titlePanel("Demo 5_Histogramm+"),
fluidRow(htmlOutput('showAttribute')),
fluidRow(
tabsetPanel(
tabPanel('Histogramm',
fluidRow(
column(4, htmlOutput('bins')),
column(4, htmlOutput('showDensity')),
column(4, htmlOutput('showNorm'))
),
fluidRow(
plotOutput('histogram')
)
),
tabPanel('kummulierte Dichte',
fluidRow(
column(4, htmlOutput('showNorm_tab2'))
),
fluidRow(
plotOutput('densityPlot')
)
)
)
)
)

app.R

source('server.R', encoding = "UTF-8")
source('ui.R', encoding = "UTF-8")

shinyApp(ui = ui, server = server)

Hier können Sie den Quellcode ohne Kommentare zusammengefasst herunterladen:
Histogramm als .txt



https://de.wikipedia.org/wiki/Histogramm

<< Zurück >> Zur Übersicht

<< Zurück zur Übersicht: Tutorium Grundlagen Statistik

CategoryTutorienFKITWS1819
Diese Seite wurde noch nicht kommentiert.
Valid XHTML   |   Valid CSS:   |   Powered by WikkaWiki