Backup – Übung Korrelation | Statistik FernUni Hagen

Überblick Lektion 2

Demo Korrelation:

Produkt-Moment-Korrelation und Streudiagramm für diese Datenreihe:

X	30	40	20	30
Y	40	50	10	20

Bedienungshinweis

Bei Nutzung per Computer (nicht per Handy) können die beiden Fenster per Drag-and-Drop auch untereinander angeordnet werden. Das macht es übersichtlicher.

# no pec



        x <- c(30, 40, 20, 30)
        y <- c(40, 50, 10, 20 )
        x
        y
        cor(x, y)
        plot(y ~ x, pch=19)

Streudiagramm alternativ mit ggplot:

ggplot Cheat Sheet

# no pec



        x <- c(30, 40, 20, 30)
        y <- c(40, 50, 10, 20 )

        library(ggplot2)
        mt <- data.frame(x, y)
        ggplot(mt, aes(x=x, y=y)) + geom_point()

Gewicht und Benzinverbrauch:

Korrelation und Streudiagramm für das Fahrzeuggewicht (Variable wt - weight) und den Benzinverbrauch (Variable mpg - miles per gallon) aus dem Data Frame für mtcars:

# no pec



        cor(mtcars$wt, mtcars$mpg)

        plot(mtcars$mpg ~ mtcars$wt, pch=19, xlab="Gewicht", ylab="Meilen pro Gallone")

        cat("\nFrage: Warum ist die Korrelation negativ?")

        cat("\nAntwort: Weil der Benzinverbrauch in Reichweite pro Gallone angegeben ist.\nHohe Werte stehen für einen NIEDRIGEN Benzinverbrauch.")