Boolesche Operatoren


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R – Einführung
8:32
Download von R
2:11
Erste Schritte und Rechenregeln in R
8:53
Klassische Rechenoperationen in R
4:33
Spezielle Rechenoperationen – Logarithmus
7:02
Boolesche Operatoren
4:25
Variablen
5:13
Vektor-Indexierung
4:12
Runden
3:50
Datentypen
5:42
Datenformen
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Samples
4:24
Subset
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dat-Dateien laden
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Umgang mit Vektoren
5:45
Umgang mit Vektoren – Details
3:10
CBIND & RBIND
2:54
Zahlenreihen
7:19
Dataframe-Indexierung
5:10
Überblick verschaffen
7:23
Datensatz vorbereiten
5:51
Daten manipulieren
8:45
Deskriptive Statistik – Grundlagen
7:45
Deskriptive Statistik – Mittelwert und Co.
5:00
Grundlagen der Visualisierung
10:02
Histogramme
8:30
Boxplot
7:12
Scatterplot
5:47
Plots kombinieren
9:38
weitere Visualisierungen
3:05

Nachdem wir uns die Grundlagen der Funktionen angeschaut haben, wollen wir nun zu den Booleschen Operatoren kommen.
Diese Operatoren kann man auch als Wahr/Falsch-Operatoren bezeichnen. Sie dienen als Vergleichsoperatoren.
TRUE und FALSE
Die zwei typischen Booleschen Operatoren sind:
• TRUE/T – Wahr
• FALSE/F – Falsch
Diese Operatoren kann uns R als Ergebnis einer Frage (z.B. eines Vergleiches) zurückgeben.
Vergleichsoperatoren
Um Werte zu vergleichen gibt es verschiedenen mathematische Ausdrücke:
• == – ist gleich
• != – ist nicht gleich (bzw. ungleich)
• > – größer als
• < – kleiner als • >= – größer gleich
• <= – kleiner gleich

Hier ein paar Beispiele um die Booleschen Operatoren als Ergebnis zu erläutern:

5 == 5
## [1] TRUE
5 != 6
## [1] TRUE
7 > 8
## [1] FALSE
198 < 198.1
## [1] TRUE
17 >= 16.2
## [1] TRUE
15.1 <= 15
## [1] FALSE

Eine weitere Anwendung der Booleschen Operatoren ist das festlegen bestimmter Eingeschaften in vorgefertigten R-Funktionen. In Funktionen, die z.B. statistische Tests durchführen werden oft Kontinuitätskorrekturen angewendet. Diese können gleichsetzen des Argumentes mit FALSE ausgeschaltet werden. Dies werden wir aber in den kommenden Sessions noch zur genüge anwenden.

Weiterhin kann man die Booleschen Operatoren nutzen um Eigenschaften von Daten abzufragen, z.B ob es numerische oder kategoriale Daten sind. Für kleinere Datensätze scheint dies in R eher zu aufwendig zu sein, aber bei Datensätzen mit 30 und mehr Spalten und mehreren Tausend Zeilen, wird es in Programmen wie Microsoft Excel schnell unübersichtlich.

Nun habt ihr die Booleschen Operatoren kennengelernt. In der nächsten Session wenden wir uns dem Definieren von Variablen zu.

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