mariokart-korr1

datawrangling

dplyr

eda

association

num

Published

May 8, 2023

Aufgabe

Importieren Sie den Datensatz mariokart in R. Berechnen Sie die Korrelation von Verkaufspreis (total_pr) und Startgebot (start_pr)!

Hinweise:

Runden Sie auf 2 Dezimalstellen.

Lösung

Pakete starten:

library(tidyverse)
library(easystats)

Daten importieren:

d_url <- "https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/openintro/mariokart.csv"
d <- data_read(d_url)

solution <- 
d  %>% 
  summarise(pr_cor = cor(total_pr, start_pr))
solution

pr_cor
0.073406

Alternativ kann man (komfortabel) die Korrelation z.B. so berechnen:

d %>% 
  select(start_pr, total_pr) %>% 
  correlation()

Parameter1	Parameter2	r	CI	CI_low	CI_high	t	df_error	p	Method	n_Obs
start_pr	total_pr	0.073406	0.95	-0.0918493	0.2347263	0.8740063	141	0.383601	Pearson correlation	143

Man kann das Ergebnis von correlation auch einfach in ein Diagramm überführen:

mariokart_corr1 <- 
d %>% 
  select(start_pr, total_pr) %>% 
  correlation()

mariokart_corr1 %>% plot()

Lösung: 0.07.

Categories:

datawrangling
dplyr
eda
association
num

---
exname: mariokart-korr1
extype: num
exsolution: r sol
exshuffle: no
extol: 0.05
expoints: 1
categories:
- datawrangling
- dplyr
- eda
- association
- num
date: '2023-05-08'
slug: mariokart-korr1
title: mariokart-korr1

---






```{r global-knitr-options, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(fig.pos = 'H',
                      fig.asp = 0.618,
                      fig.width = 4,
                      fig.cap = "", 
                      fig.path = "",
                      cache = TRUE,
                      echo = TRUE,
                      message = FALSE,
                      fig.show = "hold")
```






# Aufgabe

Importieren Sie den Datensatz `mariokart` in R.
Berechnen Sie die Korrelation von Verkaufspreis (`total_pr`) und Startgebot (`start_pr`)!

Hinweise:

- Runden Sie auf 2 Dezimalstellen.



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# Lösung

Pakete starten:

```{r message=FALSE}
library(tidyverse)
library(easystats)
```


Daten importieren:

```{r}
d_url <- "https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/openintro/mariokart.csv"
d <- data_read(d_url)
```

```{r}
solution <- 
d  %>% 
  summarise(pr_cor = cor(total_pr, start_pr))
solution
```


Alternativ kann man (komfortabel) die Korrelation z.B. so berechnen:

```{r}
d %>% 
  select(start_pr, total_pr) %>% 
  correlation()
```


Man kann das Ergebnis von `correlation` auch einfach in ein Diagramm überführen:

```{r}
mariokart_corr1 <- 
d %>% 
  select(start_pr, total_pr) %>% 
  correlation()

mariokart_corr1 %>% plot()
```


```{r echo=FALSE}
sol <- exams::fmt(solution[1,1], digits = 2)
```

**Lösung:** `r sol`. 





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Categories: 

- datawrangling
- dplyr
- eda
- association
- num