Revision history for TutoriumGrundlagenStatistikBoxplot
Additions:
Für diese Aufgabe benötigen sie nun lediglich einen Schieberegler, ein Eingabefeld und 3 Auswahlmöglichkeiten. Die Auswahlmöglichkeiten sind zuständig für das Anzeigen von Wind, Temperatur oder beidem gemeinsam. Zusätzlich soll die Funktion "Violinen anzeigen" bereitgestellt werden.
Im Benutzerinterface müssen nun die Auswahlmöglichkeiten "month, day, showViolin, showAttribute" festgelegt werden.
Im Benutzerinterface müssen nun die Auswahlmöglichkeiten "month, day, showViolin, showAttribute" festgelegt werden.
Deletions:
verwenden zu können müssen sie in der server.R ausgelesen werden. Ähnlich wie in HTML, dort werden Input Felder erstellt und anschließend anhand
des Labels kann der Inhalt des Feldes ausgelesen werden. So ist es auch mit der Auswahl zwischen Wind und Temperatur. Auch diese Abfrage muss in der
server.R definiert werden.
Die ui bleibt weitgehend gleich. Lediglich die Zeile //htmlOutput('yAxis'),// fällt weg.
Das bedeutet, dass die Auswahl zwischen Wind und Temperatur wegfällt.
Additions:
**{{color text="Boxplot" c="#00386a"}}**
Die zweite Aufgabe beschäftigt sich mit der Erstellung eines Boxplots.
Unter einem Box-Plot versteht man ein Diagramm, das zur grafischen Darstellung der Verteilung eines ordinalskalierten Merkmals verwendet wird. Es fasst dabei verschiedene robuste Streuungs- und Lagemaße in einer Darstellung zusammen. Der Box-Plot soll schnell einen Eindruck darüber vermitteln, in welchem Bereich die Daten liegen und wie sie sich über diesen Bereich verteilen. Deshalb werden alle Werte der sogenannten Fünf-Punkte-Zusammenfassung, also der Median, die zwei Quartile und die beiden Extremwerte, dargestellt.
https://de.wikipedia.org/wiki/Box-Plot
Die zweite Aufgabe beschäftigt sich mit der Erstellung eines Boxplots.
Unter einem Box-Plot versteht man ein Diagramm, das zur grafischen Darstellung der Verteilung eines ordinalskalierten Merkmals verwendet wird. Es fasst dabei verschiedene robuste Streuungs- und Lagemaße in einer Darstellung zusammen. Der Box-Plot soll schnell einen Eindruck darüber vermitteln, in welchem Bereich die Daten liegen und wie sie sich über diesen Bereich verteilen. Deshalb werden alle Werte der sogenannten Fünf-Punkte-Zusammenfassung, also der Median, die zwei Quartile und die beiden Extremwerte, dargestellt.
https://de.wikipedia.org/wiki/Box-Plot
Deletions:
Die zweite Aufgabe beschäftigt sich mit der Erstellung eines Kantengraph Diagramms beziehungsweise eines Boxplots. Ziel ist es hier eine rote Linie für die Temperatur und eine Blaue Linie für den Wind auszugeben.
Additions:
||{text-align: LEFT}**[[TutoriumGrundlagenStatistikScatterplot << Zurück]]** ||{text-align: RIGHT}**[[TutoriumGrundlagenStatistikTreemap >> Weiter ]]**| |
Deletions:
Additions:
----
||{text-align: LEFT}**[[TutoriumGrundlagenStatistikScatterplot<< Zurück]]** ||{text-align: RIGHT}**[[TutoriumGrundlagenStatistikTreemap>> Weiter ]]**| |
||{text-align: LEFT}**[[TutoriumGrundlagenStatistikScatterplot<< Zurück]]** ||{text-align: RIGHT}**[[TutoriumGrundlagenStatistikTreemap>> Weiter ]]**| |
Deletions:
Additions:
if(input$showAttribute ""=="" 'Wind'){
p <- ggplot(rV$data[rV$data$Month ""=="" input$month, ], aes(y = Wind, x = Day, group = group))
if (input$showViolin ""=="" TRUE) {
else if(input$showAttribute ""=="" 'Temperatur'){
p <- ggplot(rV$data[rV$data$Month ""=="" input$month, ], aes(y = Temp, x = Day, group = group))
if (input$showViolin ""=="" TRUE) {
p <- ggplot(rV$data[rV$data$Month ""=="" input$month, c('Wind', 'Day', 'group')], aes(y = Wind, x = Day, group = group))
if (input$showViolin ""=="" TRUE) {
data = rV$data[rV$data$Month ""=="" input$month, c('Temp', 'Day', 'group')],
data = rV$data[rV$data$Month ""=="" input$month, c('Temp', 'Day', 'group')],
**{{color text="Hierkönnen Sie den Quellcode ohne Kommentare zusammengefasst herunterladen:" c="#00386a"}}**
p <- ggplot(rV$data[rV$data$Month ""=="" input$month, ], aes(y = Wind, x = Day, group = group))
if (input$showViolin ""=="" TRUE) {
else if(input$showAttribute ""=="" 'Temperatur'){
p <- ggplot(rV$data[rV$data$Month ""=="" input$month, ], aes(y = Temp, x = Day, group = group))
if (input$showViolin ""=="" TRUE) {
p <- ggplot(rV$data[rV$data$Month ""=="" input$month, c('Wind', 'Day', 'group')], aes(y = Wind, x = Day, group = group))
if (input$showViolin ""=="" TRUE) {
data = rV$data[rV$data$Month ""=="" input$month, c('Temp', 'Day', 'group')],
data = rV$data[rV$data$Month ""=="" input$month, c('Temp', 'Day', 'group')],
**{{color text="Hierkönnen Sie den Quellcode ohne Kommentare zusammengefasst herunterladen:" c="#00386a"}}**
Deletions:
p <- ggplot(rV$data[rV$data$Month == input$month, ], aes(y = Wind, x = Day, group = group))
if (input$showViolin == TRUE) {
else if(input$showAttribute == 'Temperatur'){
p <- ggplot(rV$data[rV$data$Month == input$month, ], aes(y = Temp, x = Day, group = group))
if (input$showViolin == TRUE) {
p <- ggplot(rV$data[rV$data$Month == input$month, c('Wind', 'Day', 'group')], aes(y = Wind, x = Day, group = group))
if (input$showViolin == TRUE) {
data = rV$data[rV$data$Month == input$month, c('Temp', 'Day', 'group')],
data = rV$data[rV$data$Month == input$month, c('Temp', 'Day', 'group')],
**{{color text="Hier könnt ihr den Quellcode ohne Kommentare zusammengefasst herunterladen:" c="#00386a"}}**
No Differences
Additions:
{{image url="Boxplot_2.jpg" width="400" class="center"}}
Deletions:
Additions:
Die zweite Aufgabe beschäftigt sich mit der Erstellung eines Kantengraph Diagramms beziehungsweise eines Boxplots. Ziel ist es hier eine rote Linie für die Temperatur und eine Blaue Linie für den Wind auszugeben.
Deletions:
Ziel ist es hier eine rote Linie für die Temperatur und eine Blaue Linie für den Wind auszugeben.
{{files}}
Additions:
Die zweite Aufgabe beschäftigt sich mit der Erstellung eines Kantengraph Diagramms beziehungsweise eines Boxplots.
min = min(airquality['Month']), max = max(airquality['Month']), step = 1,
value = min(airquality['Month'])
if(input$showAttribute == 'Wind'){
p <- ggplot(rV$data[rV$data$Month == input$month, ], aes(y = Wind, x = Day, group = group))
if (input$showViolin == TRUE) {
else if(input$showAttribute == 'Temperatur'){
p <- ggplot(rV$data[rV$data$Month == input$month, ], aes(y = Temp, x = Day, group = group))
if (input$showViolin == TRUE) {
p <- ggplot(rV$data[rV$data$Month == input$month, c('Wind', 'Day', 'group')], aes(y = Wind, x = Day, group = group))
if (input$showViolin == TRUE) {
data = rV$data[rV$data$Month == input$month, c('Temp', 'Day', 'group')],
data = rV$data[rV$data$Month == input$month, c('Temp', 'Day', 'group')],
min = min(airquality['Month']), max = max(airquality['Month']), step = 1,
value = min(airquality['Month'])
if(input$showAttribute == 'Wind'){
p <- ggplot(rV$data[rV$data$Month == input$month, ], aes(y = Wind, x = Day, group = group))
if (input$showViolin == TRUE) {
else if(input$showAttribute == 'Temperatur'){
p <- ggplot(rV$data[rV$data$Month == input$month, ], aes(y = Temp, x = Day, group = group))
if (input$showViolin == TRUE) {
p <- ggplot(rV$data[rV$data$Month == input$month, c('Wind', 'Day', 'group')], aes(y = Wind, x = Day, group = group))
if (input$showViolin == TRUE) {
data = rV$data[rV$data$Month == input$month, c('Temp', 'Day', 'group')],
data = rV$data[rV$data$Month == input$month, c('Temp', 'Day', 'group')],
Deletions:
Da die Grundlagen in der ersten Aufgabe erläutert wurden, werden die Kommentare in dieser Übung etwas weniger.
Ein Beispiel für einen Boxplot seht ihr hier:
min = min(data['Month']), max = max(data['Month']), step = 1,
value = min(data['Month'])
if(input$showAttribute ""=="" 'Wind'){
p <- ggplot(rV$data[rV$data$Month ""=="" input$month, ], aes(y = Wind, x = Day, group = group))
if (input$showViolin ""=="" TRUE) {
else if(input$showAttribute ""=="" 'Temperatur'){
p <- ggplot(rV$data[rV$data$Month ""=="" input$month, ], aes(y = Temp, x = Day, group = group))
if (input$showViolin ""=="" TRUE) {
p <- ggplot(rV$data[rV$data$Month ""=="" input$month, c('Wind', 'Day', 'group')], aes(y = Wind, x = Day, group = group))
if (input$showViolin ""=="" TRUE) {
data = rV$data[rV$data$Month ""=="" input$month, c('Temp', 'Day', 'group')],
data = rV$data[rV$data$Month ""=="" input$month, c('Temp', 'Day', 'group')],
Additions:
{{image url="Boxplot_1.jpg" width="400" class="left"}}
{{files download="Boxplot_v1.txt"text="Boxplot als .txt"}}
{{files download="Boxplot_v1.txt"text="Boxplot als .txt"}}
Deletions:
{{files download="Boxplot.txt"text="Boxplot als .txt"}}
{{image url="Boxplot_shiny_org.jpg" width="400" class="right"}}
Additions:
{{image url="Boxplot_1.jpg" width="400" class="right"}}
{{image url="Boxplot_2.jpg" width="400" class="right"}}
{{files}}
{{image url="Boxplot_2.jpg" width="400" class="right"}}
{{files}}
Additions:
Ein Beispiel für einen Boxplot seht ihr hier:
Deletions:
{{files}}
Additions:
{{image url="Boxplot_shiny_org.jpg" width="400" class="right"}}
Deletions:
Additions:
{{image url="Boxplot_shiny.org.jpg" width="400" class="right"}}
Deletions:
Additions:
{{files download="Boxplot.txt"text="Boxplot als .txt"}}
Deletions:
Additions:
{{image url="Boxplot.jpg" width="400" class="right"}}
data = airquality[c('Wind', 'Temp', 'Month', 'Day')]
numericInput(inputId = 'day', label = 'Tage pro Partition',
min = 1, max = 31, step = 1,
value = 3
output$showViolin <- renderUI({
checkboxInput(inputId = "showViolin", label = "Violinen anzeigen", value = FALSE)
output$showAttribute <- renderUI({
radioButtons(inputId = 'showAttribute', label = 'Anzeigen: ',
choices = c('Wind', 'Temperatur', 'Beides'),
selected = 'Beides')
observeEvent(input$day, {
rV$data$group <- floor((rV$data$Day - 1) / input$day)
output$boxPlot <- renderPlot({
p <- numeric()
if(input$showAttribute ""=="" 'Wind'){
p <- ggplot(rV$data[rV$data$Month ""=="" input$month, ], aes(y = Wind, x = Day, group = group))
if (input$showViolin ""=="" TRUE) {
p <- p + geom_violin(trim = FALSE, draw_quantiles = TRUE)
}
p <- p + geom_boxplot(width = 0.1)
}
else if(input$showAttribute ""=="" 'Temperatur'){
p <- ggplot(rV$data[rV$data$Month ""=="" input$month, ], aes(y = Temp, x = Day, group = group))
if (input$showViolin ""=="" TRUE) {
p <- p + geom_violin(trim = FALSE, draw_quantiles = TRUE)
}
p <- p + geom_boxplot(width = 0.1)
}
else{
p <- ggplot(rV$data[rV$data$Month ""=="" input$month, c('Wind', 'Day', 'group')], aes(y = Wind, x = Day, group = group))
if (input$showViolin ""=="" TRUE) {
p <- p + geom_violin(trim = FALSE, draw_quantiles = TRUE) +
geom_violin(trim = FALSE, draw_quantiles = TRUE,
data = rV$data[rV$data$Month ""=="" input$month, c('Temp', 'Day', 'group')],
aes(y = Temp, x = Day, group = group))
}
p <- p + geom_boxplot(width = 0.1, fill = 'red', alpha = 0.5) +
geom_boxplot(width = 0.1,
data = rV$data[rV$data$Month ""=="" input$month, c('Temp', 'Day', 'group')],
aes(y = Temp, x = Day, group = group), fill = 'lightblue', alpha = 0.5)
}
}
titlePanel("Demo 4_Boxplots"),
htmlOutput('day'),
htmlOutput('showViolin'),
htmlOutput('showAttribute')
plotOutput('boxPlot')
)
{{files download="Boxplot.txt"text="Linegraph 2 als .txt"}}
data = airquality[c('Wind', 'Temp', 'Month', 'Day')]
numericInput(inputId = 'day', label = 'Tage pro Partition',
min = 1, max = 31, step = 1,
value = 3
output$showViolin <- renderUI({
checkboxInput(inputId = "showViolin", label = "Violinen anzeigen", value = FALSE)
output$showAttribute <- renderUI({
radioButtons(inputId = 'showAttribute', label = 'Anzeigen: ',
choices = c('Wind', 'Temperatur', 'Beides'),
selected = 'Beides')
observeEvent(input$day, {
rV$data$group <- floor((rV$data$Day - 1) / input$day)
output$boxPlot <- renderPlot({
p <- numeric()
if(input$showAttribute ""=="" 'Wind'){
p <- ggplot(rV$data[rV$data$Month ""=="" input$month, ], aes(y = Wind, x = Day, group = group))
if (input$showViolin ""=="" TRUE) {
p <- p + geom_violin(trim = FALSE, draw_quantiles = TRUE)
}
p <- p + geom_boxplot(width = 0.1)
}
else if(input$showAttribute ""=="" 'Temperatur'){
p <- ggplot(rV$data[rV$data$Month ""=="" input$month, ], aes(y = Temp, x = Day, group = group))
if (input$showViolin ""=="" TRUE) {
p <- p + geom_violin(trim = FALSE, draw_quantiles = TRUE)
}
p <- p + geom_boxplot(width = 0.1)
}
else{
p <- ggplot(rV$data[rV$data$Month ""=="" input$month, c('Wind', 'Day', 'group')], aes(y = Wind, x = Day, group = group))
if (input$showViolin ""=="" TRUE) {
p <- p + geom_violin(trim = FALSE, draw_quantiles = TRUE) +
geom_violin(trim = FALSE, draw_quantiles = TRUE,
data = rV$data[rV$data$Month ""=="" input$month, c('Temp', 'Day', 'group')],
aes(y = Temp, x = Day, group = group))
}
p <- p + geom_boxplot(width = 0.1, fill = 'red', alpha = 0.5) +
geom_boxplot(width = 0.1,
data = rV$data[rV$data$Month ""=="" input$month, c('Temp', 'Day', 'group')],
aes(y = Temp, x = Day, group = group), fill = 'lightblue', alpha = 0.5)
}
}
titlePanel("Demo 4_Boxplots"),
htmlOutput('day'),
htmlOutput('showViolin'),
htmlOutput('showAttribute')
plotOutput('boxPlot')
)
{{files download="Boxplot.txt"text="Linegraph 2 als .txt"}}
Deletions:
data <- airquality[c('Wind', 'Temp', 'Month', 'Day')]
sliderInput(inputId = 'day', label = 'Tag',
min = 1, max = max(data$Day[data$Month ""=="" input$month]), step = 1,
value = c(1, max(data$Day[data$Month ""=="" input$month]))
# Anpassen der Achsen:
factor = 1,
summand = 0,
data = data
observeEvent(c(input$month, input$day), {
data_tmp <- data[data$Month ""=="" input$month,][c(input$day[1]:input$day[2]),]
rV$factor <- (max(data_tmp$Temp) - min(data_tmp$Temp)) / (max(data_tmp$Wind) - min(data_tmp$Wind))
rV$summand <- (-min(data_tmp$Wind)) * rV$factor + min(data_tmp$Temp)
rV$data$Temp <- (data$Temp - rV$summand) / rV$factor
output$lineGraph <- renderPlot({
p <- ggplot(rV$data[data$Month ""=="" input$month, ][c(input$day[1]:input$day[2]), ]) +
coord_cartesian() +
geom_line(aes(Day, Wind, colour = "Wind")) +
geom_line(aes(Day, Temp, colour = "Temperatur")) +
scale_x_discrete(name = "Tag") +
scale_y_continuous(name = "Wind",
sec.axis = sec_axis(trans = ~. * rV$factor + rV$summand, name = "Temperatur")) +
scale_colour_manual(name = "Legende", values = c("Wind" = 'blue', "Temperatur" = 'red'))
}//
titlePanel("Demo 2_Linegraph"),
htmlOutput('day')
plotOutput('lineGraph')
)//
{{files download="Linegraph2.txt"text="Linegraph 2 als .txt"}}
