summarise05

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 MAA und zum IQR - pro Gruppe!

Geben Sie den erste Wert des IQR 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:

library(DescTools)
mariokart_gruppiert <- group_by(mariokart, wheels)  # Gruppieren
mariokart_klein <- summarise(mariokart_gruppiert, 
                             pr_iqr = IQR(total_pr),
                             pr_maa = mean(abs(total_pr - mean(total_pr))),
                             pr_maa2 = MeanAD(total_pr)
                             )  # zusammenfassen
mariokart_klein

wheels	pr_iqr	pr_maa	pr_maa2
0	7.00	7.046676	7.046676
1	5.32	3.250858	3.250858
2	7.18	11.907374	11.907374
3	5.25	5.250000	5.250000
4	0.00	0.000000	0.000000

Möchte man den MAA nicht von Hand ausrechnen, so kann man die Funktion MeanAD aus dem Paket DescTools nutzen (Denken Sie daran, dass Sie das Paket einmalig installiert haben müssen.)

Die Lösung lautet: 7.00

Categories:

datawrangling
eda
tidyverse
dplyr
variability
num

---
exname: summarise05
extype: num
exsolution: 7.0
exshuffle: no
extol: 1
expoints: 1
categories:
- datawrangling
- eda
- tidyverse
- dplyr
- variability
- num
date: '2023-04-28'
slug: summarise05
title: summarise05

---






```{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  MAA und zum IQR - pro Gruppe!


Geben Sie den erste Wert des IQR als Antwort zurück!   



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# 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}
library(DescTools)
mariokart_gruppiert <- group_by(mariokart, wheels)  # Gruppieren
mariokart_klein <- summarise(mariokart_gruppiert, 
                             pr_iqr = IQR(total_pr),
                             pr_maa = mean(abs(total_pr - mean(total_pr))),
                             pr_maa2 = MeanAD(total_pr)
                             )  # zusammenfassen
mariokart_klein
```

Möchte man  den `MAA` nicht von Hand ausrechnen, so kann man die Funktion `MeanAD` aus dem Paket `DescTools` nutzen (Denken Sie daran, dass Sie das Paket einmalig installiert haben müssen.)


Die Lösung lautet: 7.00



---

Categories: 

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