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Testat_1/Aufgabe_1/EigenesHistogramm.Rmd

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+title: "Eigenes Histogramm"
+output: html_document
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+# Eigenes Histogramm
+
+Es soll ein eigenes Histogramm erzeugt werden. Der Dateiname für das Skript ist `myhistogram.R`.
+
+## Funktion `myhistogram`
+
+Programmieren Sie in R die Funktion `myhistogram`, die als Parameter `x` einen Vektor aus Zahlen erhält. Die Zahlen werden in `n` Intervalle einsortiert, und es wird gezählt, wie oft eine Zahl in einem Intervall vorkommt. Der Rückgabewert ist eine Liste mit den Einträgen `borders`, die die $n+1$ Intervallgrenzen enthalten und `counts`, der die Anzahlen enthält.
+
+ * Die $n$ Intervalle sollen gleich groß sein ($\Delta b$), d.h. für die Intervallgrenzen $b_1, b_2, \ldots, b_{n+1}$ gilt $\frac{b_{i+1}-b_{i}}{n}=\Delta b$ für $i=1, 2, \ldots n$.
+ * Die äußeren Grenzen $b_1$ und $b_n$ sollen als optionale Parametern `min` und `max` an die Funktion übergeben werden. Werte aus `x`, die zu keinem Intervall gehören, sollen ignoriert werden. Es wird aber eine Warnung ausgegeben, die sagt, welche Zahlen außerhalb des Bereichs liegen.
+ * Eine Zahl $z$ gehört zum $i$-ten Intervall, falls $b_i \leq z < b_{i+1}$ gilt.
+
+Bis auf `x` sollen alle Parameter optional sein. Überlegen Sie sinnvolle Default-Werte.
+
+Es ist natürlich **nicht** erlaubt, in der eigenen Funktion andere Funktionen zu nutzen, die ein Histogramm erzeugen.
+
+Hier ein Beispiel:
+```{r eval = F}
+# Bitte mit echter Lösung in myhistogram.R ersetzen:
+myhistogram = function(x, n, min, max) {
+  if (missing(min)) min <- base::min(x)
+  if (missing(max)) max <- base::max(x)
+  if (missing(n)) n <- 10
+  
+  if (min >= max) {
+    stop("min muss kleiner als max sein.")
+  }
+
+  range <- min + max
+  interval_ranges <- (max - min) / n
+  borders <- seq(min, max, length.out = n + 1)
+  counts <- rep(0, n)
+  
+  for(value in x) {
+    for (i in 1:n){
+      if (value >= borders[i] && value < borders[i+1]){
+        counts[i] <- counts[i] + 1
+        break
+      }
+    }
+  }
+  
+  print(paste("Intervallgrößen: ", interval_ranges))
+  list(borders=borders, counts = counts)
+}
+x = seq(-5, 6, by = 1 / 3)
+
+l = myhistogram(x)
+print(l$borders)
+print(l$counts)
+```
+
+
+
+## Beispieldaten
+
+Hier zunächst zwei Beispiele.
+
+### Beispiel 1
+
+Es wird eine Warnung ausgeben:
+```
+## Warning in myhistogram(x, n = 10, min = -5, max = 6): Zahl(en) außerhalb
+## Intervallgrenzen: 6
+```
+
+```{r}
+x = seq(-5, 6, by = 1 / 3)
+l = myhistogram(x, n = 10, min = -5, max = 6)
+solution = list(
+  borders = c(-5.0, -3.9, -2.8, -1.7, -0.6, 0.5, 1.6, 2.7, 3.8, 4.9, 6.0),
+  counts = c(4, 3, 3, 4, 3, 3, 4, 3, 3, 3)
+)
+print(l$borders)
+print(l$counts)
+```
+
+### Beispiel 2
+
+```{r}
+x = seq(-5, 6, by = 1 / 3)
+# myhistogram(x, n = 5, min = -10, max = 10)
+solution = list(borders = c(-10, -6, -2, 2, 6, 10),
+                counts = c(0, 9, 12, 12, 1))
+```
+
+### Beispiel 3
+
+Testen Sie nun hier Ihre Funktion mit weiteren Datensätzen.
+
+### Beispiel 4
+
+Testen Sie nun hier Ihre Funktion mit weiteren Datensätzen.
+
+### Beispiel 5
+
+Testen Sie nun hier Ihre Funktion mit weiteren Datensätzen.
+
+
+## Barplot
+
+Nutzen Sie Ihre Funktion `myhistogram` und erzeugen Sie einen Barplot mit _ggplot_. Die _x_-Achse zeigt dabei die Mitte des Intervalls und die _y_-Achse die Anzahl der Elemente in dieser Klasse.
+
+Tipp: Der Parameter `stat` von `geom_bar` ist wichtig.
+
+Vervollständigen Sie den Chunk. Die Kommentare sollen zu Anweisungen umgewandelt werden:
+
+```{r}
+set.seed(1)
+x = rnorm(0, 1, n = 1000)
+# h = myhistogram(x, n = 20)
+# ggplot() + ...
+```

Testat_1/Aufgabe_1/myhistogram.R

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+myhistogram = function(x, min, max) {
+  if (missing(min)){
+    
+  }
+  if (missing(max)){
+    
+  }
+  
+  list(borders=c(), counts=c())
+}
+
+x = seq(-5, 6, by = 1 / 3)
+l = myhistogram(x)
+print(l$borders)
+print(l$counts)