Die freie Software R steht für statistische Berechnungen, graphische Darstellung und professionelle Berichterstellung zur Verfügung. Auch kann R Programmieren zur Erstellung von Apps dienen, sogenannte Shiny Apps. R läuft auf einer Vielzahl von UNIX-Plattformen, Windows und MacOS. Das Programms wird über eine eigene Programmiersprache namens R gesteuert, für die Umsetzung von Projekten jeglicher Art muss eine Programmierung mit R vorgenommen werden. Die Anwendung erfordert somit eine zeitintensive Beschäftigung mit der Programmierung in R und der Programmiersprache R.

Wir unterstützen Sie professionell bei Ihrer R Auswertung!

  • qualitätsgeprüft
  • Programmieren mit R
  • über 1000 zufriedene Kunden
  • über 80 Statistiker

Wir unterstützen Sie gerne individuell und bedarfsgerecht bei Ihrer R Analyse. Unser Expertenteam ist versiert im Umgang mit statistischen Analysen in R, der Erstellung publikationsfähiger, aussagekräftiger Graphiken sowie der Programmierung von shiny Apps und der Berichterstellung mit R Markdown.

Ihr Plus bei NOVUSTAT

Als Full-Service Statistik-Anbieter bieten wir Ihnen in R Hilfe aller Art an:

  • vollständige statistische Auswertung (von R Programmierung bis hin zur Datenauswertung)
  • Unterstützung bei der Interpretation der Ergebnissen
  • Darstellung der Ergebnisse (Erstellung von Grafiken)
  • Berichterstellung über die Ergebnisse z.B. R Markdown
  • individuelles Coaching in R und Coaching zur Programmierung in R

Kundenerfahrungen mit der R Programmierung durch Novustat

  • Google Rating

    • Avatar D. B. ★★★★★ vor 6 Monaten
      Ich habe ausschließlich positive Erfahrungen mit Novustat gemacht. Angefangen mit einer freundlichen Erstberatung erfolgte … More im gesamten Prozess eine kompetente Betreuung meines Anliegens. Selbst auf kurzfristige Änderungen wurde schnell reagiert. Generell ist die Erreichbarkeit besonders hervorzuheben, da mein Ansprechpartner teilweise wenige Minuten nach Kontaktaufnahme auf meine Fragen geantwortet hat. Das Projekt konnte zu meiner vollen Zufriedenheit abgeschlossen werden. Dementsprechend ist Novustat eine klare Empfehlung meinerseits!
    • Avatar Martina Braun ★★★★★ vor einem Monat
      Meine Auswertungsdaten habe ich recht spontan erhalten und bin umso dankbarer, dass die Novustat Statistik-Beratung so kurzfristig … More übernommen hat! Alle meine Zusatzfragen und -analysen wurden zu meiner Zufriedenheit geklärt und auch für Nachfragen & Erklärungen wurde sich viel Zeit genommen. So ist für mich alles verständlich und nachvollziehbar und ich bin sehr dankbar für ihre Flexibilität und Auswertung!
    • Avatar M E ★★★★★ vor 7 Monaten
      Wirklich schnelle und professionelle Hilfe. Sofort nach Anfrage wurde mir weitergeholfen, sodass keine Zeit verloren ging … More und ich konnte mich jederzeit mit Fragen an meinen Bearbeiter wenden und kurzfristig Gesprächstermine ausmachen. Sehr zu empfehlen!

  • Vorteile der R Programmierung

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    Im Folgenden erhalten Sie eine kurze Einführung in die R-Programmierung mit folgenden Themen:

    • Wie lernt man die R Programmierung?
    • Die Grundlagen: Datentypen in R und Wertzuweisungen
    • Die wichtigsten Befehle der R-Programmierung
    • Befehlseingabe über die Konsole
    • Skripte
    • Kontrollstrukturen
    • Wo finde ich Hilfe, wenn ich nicht weiter weiß?

    Wie lernt man, wie man in R programmieren sollte?

    R ist eine eigene Programmiersprache, die durch ihre Datentypen, Befehle und Regeln definiert ist. Wenn Sie bereits andere Programmiersprachen beherrschen, ist das Erlernen von R programmieren mit geringem Aufwand möglich. Möchten Sie sich für den Umgang mit R Hilfe einholen, dann sollten Sie einen Statistik Kurs belegen oder Statistik Nachhilfe beanspruchen. Kostenlose Selbstlernkurse und Handbücher gibt es genügend im Internet. Allerdings geben diese Medien oft nur allgemeine Hinweise, die auf spezifische Fragestellungen oder Problemstellungen nicht ohne weiteres übertragbar sind. Die ersten Schwierigkeiten entstehen meist, wenn unerwartet Fehlermeldungen erscheinen.

    Für die Lösung und Bearbeitung einer Fragestellung ist es oft auch nicht notwendig, sich mit der Vielzahl von Möglichkeiten auseinander zu setzen, die eine Programmierung in R anbietet. Wir bieten deshalb ein individuelles R Coaching, das gezielt auf Ihre Wünsche, Bedürfnisse und Fragestellung ausgerichtet ist und sie so zielgerichtet Ihre Kenntnisse weiter ausbauen lässt.
    Alternativ kann Novustat Sie gern auch bei Ihrer R Programmierung unterstützen, sei es

    • im Rundum-Sorglos Paket (Full-Service),
    • bei der Fehlersuche in Ihrer Programmierung  mit R,
    • zur Anpassung bestehender R Programmierung an Ihre Daten oder Fragestellung,
    • in Hinblick auf die Optimierung der Programmierung in R oder 
    • der Kommentierung bestehender R Programme. 

    Sollten Sie Hilfe beim der Programmierung in R benötigen, helfen unsere Statistiker Ihnen gerne weiter. Nutzen Sie einfach unser Kontaktformular für eine kostenlose Beratung & ein unverbindliches Angebot – oder rufen Sie uns an.

    Die Grundlagen: Datentypen in R und Wertzuweisungen

    In R gibt es dieselben Datentypen wie in anderen Programmiersprachen auch:

    • integer (natürliche Zahlen)
    • numeric (Zahlen mit Nachkommastellen)
    • complex
    • character (Text)
    • logical (die nur zwei Werte annehmen: TRUE und FALSE, also wahr und falsch)

    Wertzuweisungen erfolgen über einen Pfeil, also a <- 5 weist der Variablen a den Wert 5 zu. Dabei muss a nicht wie in anderen Programmiersprachen zuvor definiert werden. Sie können beliebig neue Variablen verwenden. Sie müssen jedoch auf den Daten-Typ achten. Manche Operationen oder Funktionen führen je nach Datentyp zu unterschiedlichen Ergebnissen. Beispielsweise ist 9 zwar kleiner als 80, d.h. beim Vergleich dieser Zahlen gilt 9 < 89. Werden die Zahlen aber als Wörter verstanden und alphabetisch sortiert, dann steht 89 vor 9. Die Reihenfolge wäre dann 89, 9, 90. Dies lässt sich durch Typ-Konversionen lösen, beispielsweise mit Funktionen wie as.character(), die eine Zahl in ein Wort umwandelt, oder as.numeric(), die umgekehrt Text in Zahl umwandelt (so weit möglich).

    Daten werden für statistische Auswertungen üblicherweise in Listen und Tabellen zusammengestellt. Als vector c bezeichnet man eine Liste von gleichartigen Objekten (z.B. nur Zahlen), als list eine Liste von verschiedenen Objekten. Ähnlich wird bei den Tabellen in der R Programmierung unterschieden zwischen matrix (aus gleichartigen Elementen) und data frame (aus verschiedenartigen Elementen).

    Sie können sich den Inhalt einer Variablen, Liste oder Tabelle jederzeit anzeigen lassen durch Eingabe ihres Namens. Einzelne Elemente eines Vektors x erhalten Sie z.B. mit x[1] für den ersten Eintrag. Den Eintrag in der zweiten Zeile und der dritten Spalte der Matrix m erhalten Sie mit m[2,3]. Die dritte Spalte erhalten Sie mit m[,3]. Tragen die Spalten Namen, können Sie eine Spalte auch mit m$name auswählen.

    Die wichtigsten Befehle der R Programmierung

    Die wichtigsten Befehle von R sind diejenigen, mit denen Daten eingelesen, zusammengeführt und überarbeitet werden. Diese sind hier beschrieben.

    Zusätzliche Befehle stehen zur Verfügung, wenn Sie eines der unzähligen Packages (Pakete) installieren. Dies bewerkstelligen Sie mit install.packages(„Paketname“). Um das Package zu verwenden, laden Sie es mit library(„Paketname“).

    Befehlseingabe über die Konsole

    Wenn man das R-Programm startet, öffnet sich als erstes die Konsole. Dort kann man Befehle eingeben und ausführen. Frühere Befehle kann man schnell wiederholen, indem man mit der Pfeiltaste durch die zuvor eingegebenen Befehle nach oben scrollt. Ideal ist das aber nicht. Üblicherweise startet man in der Konsole nur die Skripte (siehe unten) oder lässt sich Zwischenergebnisse anzeigen.

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    Benutzeroberfläche für die R Programmierung mit der R Konsole (links unten) sowie der Skript-Datei (links oben). Die Programmierung in R erfolgt in der Regel in der Skript-Datei.

    Skripte in R Programmierung

    Es ist durchaus möglich, alle Ihre Auswertungen über die Konsole durchzuführen. Es gibt aber gute Gründe dafür, Ihre Befehle in einer Skript-Datei aufzulisten und abzuspeichern: Erstens unterstützt dies die Dokumentation der durchgeführten Auswertungsschritte und zweitens deren Wiederholbarkeit.

    Bevor Sie ein Skript anlegen, sollten Sie das Arbeitsverzeichnis einstellen. Dies tun Sie über das Menü von R über File -> change dir. Dort geben Sie das Arbeitsverzeichnis ein. Ist das Arbeitsverzeichnis beispielsweise Eigene Dateien -> R, dann müssen Sie einen Umweg gehen über C:/ -> Benutzer -> Eigene Dateien -> R. Hier werden nun in der R Programmierung Skripte und Dateien abgespeichert und einzulesende Daten gesucht.

    Über File –> new script legen Sie ein neues Skript an oder können unter File ein existierendes Skript öffnen. Natürlich müssen Sie Ihr Skript früher oder später auch speichern, spätestens bevor Sie es starten.

    In das Skript schreiben Sie Ihre Befehle in der Reihenfolge, in der sie ausgeführt werden sollen. Sehr hilfreich sind auch Kommentare, die Sie zwischen die Befehle oder auch hinter die Befehle schreiben können, markiert durch ##. Diese Kommentare werden dann von R ignoriert und nicht ausgeführt.

    Wenn Sie ein Skript Programm.R ausführen wollen, speichern Sie es durch Klick auf das Speichern-Symbol ab und geben in der Konsole source(„Programm.R“) ein.

    Kontrollstrukturen beim R Programmieren

    Kontrollstrukturen sind Befehle, die es Ihnen erlauben, Bedingungen abzuprüfen und Befehle zu wiederholen. Beispielsweise wollen Sie vielleicht sicher gehen, dass eine Datei heruntergeladen wurde. Sie haben zwar den Befehl download.file(url=“http://adresse.com/datei.txt“, destfile = „datei.txt“) ausgeführt, doch wie stellen Sie sicher, dass es geklappt hat? Sie können die Existenz der Datei prüfen mit file.exists(„datei.txt“) und falls nötig das Herunterladen wiederholen.
    Wie in den meisten Programmiersprachen auch haben Sie dafür auch beim R Programmieren die folgenden Möglichkeiten:

    • For-Schleife: Wenn Sie schon wissen, wie oft Sie etwas wiederholen möchten, verwenden Sie eine for-Schleife. So möchten Sie im Beispiel sicher nicht unendlich Mal die Datei einlesen, wenn es nicht geklappt hat. Vielleicht existiert sie gar nicht? Wenn Sie etwas zwei Mal wiederholen möchten, schreiben Sie for (i in 1:2).
    • If(Bedingung) prüft ab, ob eine Bedingung wahr ist. Falls file.exists(„datei.txt“) == FALSE, dann soll der Download wiederholt werden. Mit else kann zusätzlich definiert werden, was im anderen Fall geschehen soll.
    • Repeat() wiederholt die Befehle innerhalb der runden Klammer unendlich Mal. Sie können diese Endlosschleife mit einem break-Befehl verlassen, z.B. mit if(file.exists(„datei.txt“)) break.
    • While(Bedingung){} führt die Befehle in den geschweiften Klammern so lange aus wie die Bedingung in den runden Klammern erfüllt ist. Beispiel: while(!file.exists(„datei.txt“)){ download.file(url=“http://adresse.com/datei.txt“, destfile = „datei.txt“) }. (Das Ausrufezeichen ! verneint eine logische Aussage.)

    Wo finde ich Hilfe, wenn ich nicht weiter weiß?

    Jeder R-Befehl ist in einer ausführlichen Hilfe beschrieben, in der alle Parameter einer Funktion beschrieben sind sowie Beispiele genannt. Sie rufen diese Hilfe auf, indem Sie in der Konsole vor den Befehlsnamen ein Fragezeichen eingeben, also z.B. ?source(). Weiterführende Hilfe finden Sie in der unten genannten Literatur oder über unsere statistische Beratung.

    Sollten Sie Hilfe beim der Programmierung mit R benötigen, helfen unsere Statistiker Ihnen gerne weiter. Nutzen Sie einfach unser Kontaktformular für eine kostenlose Beratung zum R programmieren & ein unverbindliches Angebot – oder rufen Sie uns an.

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