mariokart-sd3

datawrangling

dplyr

eda

variability

num

Published

April 28, 2023

Aufgabe

Importieren Sie den Datensatz mariokart in R. Berechnen Sie die SD des Verkaufspreis (total_pr) für Spiele, die sowohl neu sind als auch über Lenkräder (wheels) verfügen.

Hinweise:

Runden Sie auf 1 Dezimalstelle.

Lösung

Pakete starten:

library(tidyverse)
library(easystats)

Daten importieren:

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

solution <-
mariokart  %>% 
  filter(cond == "new" & wheels > 0) %>% 
  summarise(pr_sd = sd(total_pr))

solution

pr_sd
7.339186

Lösung: 7.3.

Categories:

datawrangling
dplyr
eda
variability
num

---
exname: mariokart-sd
extype: num
exsolution: r sol
exshuffle: no
extol: 3
expoints: 1
categories:
- datawrangling
- dplyr
- eda
- variability
- num
date: '2023-04-28'
slug: mariokart-sd3
title: mariokart-sd3

---






```{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 SD des Verkaufspreis (`total_pr`) für Spiele, die sowohl neu sind als auch über Lenkräder (`wheels`) verfügen.

Hinweise:

- Runden Sie auf 1 Dezimalstelle.



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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"
mariokart <- data_read(d_url)
```

```{r}
solution <-
mariokart  %>% 
  filter(cond == "new" & wheels > 0) %>% 
  summarise(pr_sd = sd(total_pr))

solution
```

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

**Lösung:** `r sol`. 





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Categories: 

- datawrangling
- dplyr
- eda
- variability
- num