summarise04

datawrangling

eda

tidyverse

dplyr

variability

num

Published

April 28, 2023

Aufgabe

Im Datensatz mariokart:

Gruppieren Sie danach, wie viele Lenkräder bei der Auktion dabei waren.
Fassen Sie die Spalte total_pr zusammen und zwar zur Standardabweichung (SD) - pro Gruppe!

Geben Sie die erste Kennzahl als Antwort zurück!

Lösung

Pakete starten:

library(easystats)
library(tidyverse)  # startet das Paket tidyverse

Daten importieren:

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

Oder so:

data(mariokart, package = "openintro")  # aus dem Paket "openintro"

Dazu muss das Paket openintro auf Ihrem Computer installiert sein.

Zusammenfassen:

mariokart_gruppiert <- group_by(mariokart, wheels)  # Gruppieren
mariokart_klein <- summarise(mariokart_gruppiert, pr_sd = sd(total_pr))  # zusammenfassen
mariokart_klein

wheels	pr_sd
0	14.268965
1	4.146452
2	38.344077
3	7.424621
4	NA

Die Lösung lautet: 14.27

Categories:

datawrangling
eda
tidyverse
dplyr
variability
num

---
exname: summarise04
extype: num
exsolution: 14.27
exshuffle: no
extol: 1
expoints: 1
categories:
- datawrangling
- eda
- tidyverse
- dplyr
- variability
- num
date: '2023-04-28'
slug: summarise04
title: summarise04

---






```{r global-knitr-options, include=FALSE}
library(tidyverse)
library(exams)
```






# Aufgabe

Im Datensatz `mariokart`: 

1. Gruppieren Sie danach, wie viele Lenkräder bei der Auktion dabei waren.

2. Fassen Sie die Spalte `total_pr` zusammen und zwar zur  Standardabweichung (SD) - pro Gruppe!


Geben Sie die erste Kennzahl als Antwort zurück!   



</br>
</br>
</br>
</br>
</br>
</br>
</br>
</br>
</br>
</br>

# Lösung

Pakete starten:

```{r}
library(easystats)
library(tidyverse)  # startet das Paket tidyverse
```






Daten importieren:

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

Oder so:

```{r}
data(mariokart, package = "openintro")  # aus dem Paket "openintro"
```

Dazu muss das Paket `openintro` auf Ihrem Computer installiert sein.




Zusammenfassen:

```{r}
mariokart_gruppiert <- group_by(mariokart, wheels)  # Gruppieren
mariokart_klein <- summarise(mariokart_gruppiert, pr_sd = sd(total_pr))  # zusammenfassen
mariokart_klein
```



Die Lösung lautet: 14.27



---

Categories: 

- datawrangling
- eda
- tidyverse
- dplyr
- variability
- num