<\/p>\n
Eine relative H\u00e4ufigkeitstabelle<\/strong> gibt Ihnen Auskunft dar\u00fcber, wie oft bestimmte Werte in einem Datensatz im Verh\u00e4ltnis<\/em> zur Gesamtzahl der Werte im Datensatz vorkommen.<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um eine H\u00e4ufigkeitstabelle in R zu erstellen:<\/span><\/p>\n Die Funktion table()<\/strong> berechnet die H\u00e4ufigkeit jedes einzelnen Datenwerts und die Funktion length()<\/strong> berechnet die Gesamtzahl der Werte im Datensatz.<\/span><\/p>\n Indem wir also jede einzelne H\u00e4ufigkeit durch die L\u00e4nge des Datensatzes dividieren, erhalten wir die relative H\u00e4ufigkeit jedes Werts im Datensatz.<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Syntax in der Praxis anwenden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie man eine relative H\u00e4ufigkeitstabelle f\u00fcr einen einzelnen Vektor in R erstellt:<\/span><\/p>\n So interpretieren Sie die Tabelle:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie man eine relative H\u00e4ufigkeitstabelle f\u00fcr eine Spalte eines Datenrahmens in R erstellt:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie man eine relative H\u00e4ufigkeitstabelle f\u00fcr jede Spalte eines Datenrahmens in R erstellt:<\/span><\/p>\n So erstellen Sie H\u00e4ufigkeitstabellen in R<\/a> Eine relative H\u00e4ufigkeitstabelle gibt Ihnen Auskunft dar\u00fcber, wie oft bestimmte Werte in einem Datensatz im Verh\u00e4ltnis zur Gesamtzahl der Werte im Datensatz vorkommen. Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um eine H\u00e4ufigkeitstabelle in R zu erstellen: table(data)\/length(data) Die Funktion table() berechnet die H\u00e4ufigkeit jedes einzelnen Datenwerts und die Funktion length() berechnet die Gesamtzahl der […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n table(data)\/length(data)\n<\/strong><\/pre>\n
Beispiel 1: Relative H\u00e4ufigkeitstabelle f\u00fcr einen Vektor<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define data\n<\/span>data <- c('A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C')\n\n#create relative frequency table\n<\/span>table(data)\/length(data)\n\n ABC\n0.2 0.3 0.5<\/strong><\/pre>\n\n
Beispiel 2: Relative H\u00e4ufigkeitstabelle f\u00fcr eine Datenrahmenspalte<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C'),\n wins=c(2, 9, 11, 12, 15, 17, 18, 19),\n dots=c(1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3))\n\n#view first few rows of data frame<\/span>\nhead(df)\n\n team wins points\n1 to 2 1\n2 to 9 2\n3 to 11 2\n4 to 12 2\n5 to 15 3\n6 B 17 3\n\n#calculate relative frequency table for 'team' column\n<\/span>table(df$team)\/length(df$team)\n \n ABC\n0.625 0.250 0.125\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 3: Relative H\u00e4ufigkeitstabelle f\u00fcr alle Spalten im Datenrahmen<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C'),\n wins=c(2, 9, 11, 12, 15, 17, 18, 19),\n dots=c(1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3))\n\n#calculate relative frequency table for each column\n<\/span>sapply(df, function<\/span> (x) table(x)\/nrow(df))\n\n$team\nx\n ABC\n0.625 0.250 0.125 \n\n$wins\nx\n 2 9 11 12 15 17 18 19 \n0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 \n\n$points\nx\n 1 2 3 \n0.125 0.375 0.500 \n<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So erstellen Sie eine H\u00e4ufigkeitstabelle mehrerer Variablen in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"