cleanup: add merge solution PDF, move exercises to separate folder each, add gitignore and delete readme

.Rhistory

@@ -1,423 +0,0 @@
-do.call(sqrt,4)
-do.call(sqrt,list(4))
-pi |> sqrt
-pi |> sqrt()
-l1 = seq(0,2*pi,length=100)
-l1.length
-l1.length()
-l1$length
-l1
-length(l1)
-plot(l1,)
-sin = sin(x)
-sin = sin(l1)
-plot(x,sin, type="l")
-plot(l1,sin, type="l")
-carsten = sin(l1)
-plot(carsten,sin, type="l")
-plot(l1,carsten, type="l")
-?rep
-# Ihre Lösung
-data.frame(seq(0:10))
-# Ihre Lösung
-data.frame(seq(0:10), seq(3,4))
-# Ihre Lösung
-data.frame(seq(0:10), seq(0:10))
-wort = rep("Wort",100)
-data.frame(zahl,wort)
-df.head()
-df <- data.frame(zahl,wort)
-# Ihre Lösung
-zahl <- seq(5,25,length=100)
-hl <- seq(5,25,length=100)
-wort <- rep("Wort",100)
-df <- data.frame(zahl,wort)
-df.head()
-head(df)
-head(df,10)
-res = df[[67]]
-res = df
-df
-res = df$zahl
-res
-res = df$zahl[[67]]
-res
-print(round(res,2))
-# Ihre Lösung:
-M
-set.seed(12) # Zufallszahlengenerator gleich machen.
-M = matrix(sample(c(1, 2, 3), 10 * 100, T), nrow = 100)
-# Ihre Lösung:
-M
-?apply
-# Ihre Lösung:
-apply(M,sum)
-```{r}
-# Ihre Lösung:
-apply(M,M[:,2],sum)
-# Ihre Lösung:
-apply(M,M[1],sum)
-# Ihre Lösung:
-apply(M,M[2],sum)
-# Ihre Lösung:
-apply(M,M[3],sum)
-# Ihre Lösung:
-apply(M,M[1],sum)
-# Ihre Lösung:
-apply(M,M[2],sum)
-# Ihre Lösung:
-apply(M,M[2],sum)
-# Ihre Lösung:
-apply(M,M[1],sum)
-# Ihre Lösung:
-apply(M,M[1],sum)
-# Ihre Lösung:
-apply(M,c(1,2),sum)
-apply(M,c(1,2),sum)
-apply(M,2,sum)
-k = M[:,5]
-k = M[,5]
-k
-length(k)
-sum(k)
-k = M[,1]
-k
-set.seed(12) # Zufallszahlengenerator gleich machen.
-M = matrix(sample(c(1, 2, 3), 10 * 100, T), nrow = 100)
-# Ihre Lösung:
-apply(M,2,sum)
-k = M[,1]
-sum(k)
-apply(M,2,sqrt)
-0
-set.seed(12) # Zufallszahlengenerator gleich machen.
-M = matrix(sample(c(1, 2, 3), 10 * 100, T), nrow = 100)
-# Ihre Lösung:
-count_2 = function(a){
-if (a == 2){
-return 1
-1
-set.seed(12) # Zufallszahlengenerator gleich machen.
-M = matrix(sample(c(1, 2, 3), 10 * 100, T), nrow = 100)
-# Ihre Lösung:
-count_2 = function(a){
-if (a == 2){
-1
-}
-0
-}
-apply(M,2,sum)
-apply(M,2,count_2)
-?sqrt
-count_2(3)
-count_2(2)
-0
-set.seed(12) # Zufallszahlengenerator gleich machen.
-M = matrix(sample(c(1, 2, 3), 10 * 100, T), nrow = 100)
-# Ihre Lösung:
-count_2 = function(a){
-if (a == 2){
-1
-}
-else{
-0
-}
-}
-apply(M,2,count_2)
-count_2(2)
-?apply
-```{r}
-0
-?all
-set.seed(12) # Zufallszahlengenerator gleich machen.
-M = matrix(sample(c(1, 2, 3), 10 * 100, T), nrow = 100)
-# Ihre Lösung:
-count_2 <- function(a){
-print(typeof(a))
-}
-apply(M,2,count_2)
-count_2(2)
-set.seed(12) # Zufallszahlengenerator gleich machen.
-M = matrix(sample(c(1, 2, 3), 10 * 100, T), nrow = 100)
-# Ihre Lösung:
-count_2 <- function(a){
-print(typeof(a))
-print(length(a))
-}
-apply(M,2,count_2)
-count_2(2)
-apply(M,2,count_2)
-sum(a)
-set.seed(12) # Zufallszahlengenerator gleich machen.
-M = matrix(sample(c(1, 2, 3), 10 * 100, T), nrow = 100)
-# Ihre Lösung:
-count_2 <- function(a){
-sum(a)
-}
-apply(M,2,count_2)
-a[[a==2]]
-set.seed(12) # Zufallszahlengenerator gleich machen.
-M = matrix(sample(c(1, 2, 3), 10 * 100, T), nrow = 100)
-# Ihre Lösung:
-count_2 <- function(a){
-a[[a==2]]
-}
-apply(M,2,count_2)
-set.seed(12) # Zufallszahlengenerator gleich machen.
-M = matrix(sample(c(1, 2, 3), 10 * 100, T), nrow = 100)
-# Ihre Lösung:
-count_2 <- function(a){
-a
-}
-apply(M,2,count_2)
-set.seed(12) # Zufallszahlengenerator gleich machen.
-M = matrix(sample(c(1, 2, 3), 10 * 100, T), nrow = 100)
-# Ihre Lösung:
-count_2 <- function(a){
-a
-}
-res = apply(M,2,count_2)
-res
-?sum
-?count
-a==2
-set.seed(12) # Zufallszahlengenerator gleich machen.
-M = matrix(sample(c(1, 2, 3), 10 * 100, T), nrow = 100)
-# Ihre Lösung:
-count_2 <- function(a){
-a==2
-}
-res = apply(M,2,count_2)
-res
-num_2 = apply(M,2,sum)
-set.seed(12) # Zufallszahlengenerator gleich machen.
-M = matrix(sample(c(1, 2, 3), 10 * 100, T), nrow = 100)
-# Ihre Lösung:
-count_2 <- function(a){
-a==2
-}
-res = apply(M,2,count_2)
-num_2 = apply(M,2,sum)
-num_2
-set.seed(12) # Zufallszahlengenerator gleich machen.
-M = matrix(sample(c(1, 2, 3), 10 * 100, T), nrow = 100)
-# Ihre Lösung:
-count_2 <- function(a){
-a==2
-}
-res = apply(M,2,count_2)
-num_2 = apply(res,2,sum)
-num_2
-2_in_r5 = num2[[5]]
-set.seed(12) # Zufallszahlengenerator gleich machen.
-M = matrix(sample(c(1, 2, 3), 10 * 100, T), nrow = 100)
-# Ihre Lösung:
-count_2 <- function(a){
-a==2
-}
-res = apply(M,2,count_2)
-num_2 = apply(res,2,sum)
-2in_r5 = num2[[5]]
-set.seed(12) # Zufallszahlengenerator gleich machen.
-M = matrix(sample(c(1, 2, 3), 10 * 100, T), nrow = 100)
-# Ihre Lösung:
-count_2 <- function(a){
-a==2
-}
-res = apply(M,2,count_2)
-num_2 = apply(res,2,sum)
-two_in_r5 = num2[[5]]
-set.seed(12) # Zufallszahlengenerator gleich machen.
-M = matrix(sample(c(1, 2, 3), 10 * 100, T), nrow = 100)
-# Ihre Lösung:
-count_2 <- function(a){
-a==2
-}
-res = apply(M,2,count_2)
-num_2 = apply(res,2,sum)
-two_in_r5 = num_2[[5]]
-set.seed(12) # Zufallszahlengenerator gleich machen.
-M = matrix(sample(c(1, 2, 3), 10 * 100, T), nrow = 100)
-# Ihre Lösung:
-count_2 <- function(a){
-a==2
-}
-res = apply(M,2,count_2)
-z = apply(res,2,sum)
-two_in_r5 = z[[5]]
-print("Es gibt {two_in_r5} ")
-set.seed(12) # Zufallszahlengenerator gleich machen.
-M = matrix(sample(c(1, 2, 3), 10 * 100, T), nrow = 100)
-# Ihre Lösung:
-count_2 <- function(a){
-a==2
-}
-res = apply(M,2,count_2)
-z = apply(res,2,sum)
-two_in_r5 = z[[5]]
-print(paste0("Es gibt", two_in_r5)
-set.seed(12) # Zufallszahlengenerator gleich machen.
-M = matrix(sample(c(1, 2, 3), 10 * 100, T), nrow = 100)
-# Ihre Lösung:
-count_2 <- function(a){
-a==2
-}
-res = apply(M,2,count_2)
-z = apply(res,2,sum)
-two_in_r5 = z[[5]]
-print(paste0("Es gibt", two_in_r5))
-set.seed(12) # Zufallszahlengenerator gleich machen.
-M = matrix(sample(c(1, 2, 3), 10 * 100, T), nrow = 100)
-# Ihre Lösung:
-count_2 <- function(a){
-a==2
-}
-res = apply(M,2,count_2)
-z = apply(res,2,sum)
-two_in_r5 = z[[5]]
-print(paste0("Es gibt ", two_in_r5, " in Spalte 5"))
-set.seed(12) # Zufallszahlengenerator gleich machen.
-M = matrix(sample(c(1, 2, 3), 10 * 100, T), nrow = 100)
-# Ihre Lösung:
-count_2 <- function(a){
-a==2
-}
-res = apply(M,2,count_2)
-z = apply(res,2,sum)
-two_in_r5 = z[[5]]
-print(paste0("Es gibt ", two_in_r5, " 2er in Spalte 5"))
-set.seed(12) # Zufallszahlengenerator gleich machen.
-M = matrix(sample(c(1, 2, 3), 10 * 100, T), nrow = 100)
-# Ihre Lösung:
-count_2 <- function(a){
-sum(a==2)
-}
-res = apply(M,2,count_2)
-z = apply(res,2,sum)
-res
-set.seed(12) # Zufallszahlengenerator gleich machen.
-M = matrix(sample(c(1, 2, 3), 10 * 100, T), nrow = 100)
-# Ihre Lösung:
-count_2 <- function(a){
-sum(a==2)
-}
-z = apply(M,2,count_2)
-print(paste0("Es gibt ", z[[5]], " 2er in Spalte 5"))
-seq(1, 10, length.out = 20)
-length(seq(1, 10, length.out = 20))
-r = seq(1, 10, length = 20)
-r
-r = seq(1, 10, by=0.5)
-r
-r = seq(0, 10, length = 20)
-r
-r = seq(1, 10, length = 21)
-r
-r = seq(0, 10, length.out = 20)
-r
-r = seq(0, 10, length.out = 10)
-r
-r = seq(1, 10, length.out = 10)
-r
-r = seq(1, 10, length.out = 20)
-r
-setwd("~/Documents/Masterstudium/1.Semester/DSR")
-git pulll
-clear()
-if (min >= max) {
-stop("min muss kleiner als max sein.")
-}
-# 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$counts)
-setwd("~/Documents/Masterstudium/1.Semester/DSR_Testate")
-# Bitte mit echter Lösung in myhistogram.R ersetzen:
-myhistogram = function(x, n, min, max) {
-if (missing(min)) min <- base::min(x)
-if (missing(max)) max <- base::max(x)
-if (missing(n)) n <- 10
-if (min >= max) {
-stop("min muss kleiner als max sein.")
-}
-range <- min + max
-interval_ranges <- (max - min) / n
-borders <- seq(min, max, length.out = n + 1)
-counts <- rep(0, n)
-for(value in x) {
-for (i in 1:n){
-if (value >= borders[i] && value < borders[i+1]){
-counts[i] <- counts[i] + 1
-break
-}
-}
-}
-print(paste("Intervallgrößen: ", interval_ranges))
-list(borders=borders, counts = counts)
-}
-x = seq(-5, 6, by = 1 / 3)
-l = myhistogram(x)
-print(l$borders)
-print(l$counts)
-x = seq(-5, 6, by = 1 / 3)
-l = myhistogram(x, n = 10, min = -5, max = 6)
-solution = list(
-borders = c(-5.0, -3.9, -2.8, -1.7, -0.6, 0.5, 1.6, 2.7, 3.8, 4.9, 6.0),
-counts = c(4, 3, 3, 4, 3, 3, 4, 3, 3, 3)
-)
-print(l$borders)
-print(l$counts)
-set.seed(1)
-x = rnorm(0, 1, n = 1000)
-# h = myhistogram(x, n = 20)
-# ggplot() + ...
-# Bitte mit echter Lösung in myhistogram.R ersetzen:
-myhistogram = function(x, n, min, max) {
-if (missing(min)) min <- base::min(x)
-if (missing(max)) max <- base::max(x)
-if (missing(n)) n <- 10
-if (min >= max) {
-stop("min muss kleiner als max sein.")
-}
-range <- min + max
-interval_ranges <- (max - min) / n
-borders <- seq(min, max, length.out = n + 1)
-counts <- rep(0, n)
-for(value in x) {
-for (i in 1:n){
-if (value >= borders[i] && value < borders[i+1]){
-counts[i] <- counts[i] + 1
-break
-}
-}
-}
-print(paste("Intervallgrößen: ", interval_ranges))
-list(borders=borders, counts = counts)
-}
-x = seq(-5, 6, by = 1 / 3)
-l = myhistogram(x)
-print(l$borders)
-print(l$counts)

.gitignore

@@ -0,0 +1,59 @@
+# Created by https://www.toptal.com/developers/gitignore/api/r
+# Edit at https://www.toptal.com/developers/gitignore?templates=r
+
+### R ###
+# History files
+.Rhistory
+.Rapp.history
+
+# Session Data files
+.RData
+.RDataTmp
+
+# User-specific files
+.Ruserdata
+
+# Example code in package build process
+*-Ex.R
+
+# Output files from R CMD build
+/*.tar.gz
+
+# Output files from R CMD check
+/*.Rcheck/
+
+# RStudio files
+.Rproj.user/
+
+# produced vignettes
+vignettes/*.html
+vignettes/*.pdf
+
+# OAuth2 token, see https://github.com/hadley/httr/releases/tag/v0.3
+.httr-oauth
+
+# knitr and R markdown default cache directories
+*_cache/
+/cache/
+
+# Temporary files created by R markdown
+*.utf8.md
+*.knit.md
+
+# R Environment Variables
+.Renviron
+
+# pkgdown site
+docs/
+
+# translation temp files
+po/*~
+
+# RStudio Connect folder
+rsconnect/
+
+### R.Bookdown Stack ###
+# R package: bookdown caching files
+/*_files/
+
+# End of https://www.toptal.com/developers/gitignore/api/r

Testat_1/Aufgabe_1/EigenesHistogramm.Rmd

@@ -1,8 +1,8 @@
 ---
 title: "Eigenes Histogramm"
 output:
-  html_document: default
   pdf_document: default
+  html_document: default
 ---
 
 # Eigenes Histogramm
@@ -26,18 +26,23 @@ Hier ein Beispiel:
 # 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)
+  
+  # sonst fällt max(x) wegen b_i <= z < b_{i+1} raus
+  if (missing(max)) max <- base::max(x) + 10^-12 
+  
   if (missing(n)) n <- 10
   
   if (min >= max) {
     stop("min muss kleiner als max sein.")
   }
   
-  range <- min + max
+  # Äquidistante Aufteilung der Eingabe in n Intervalle mit n + 1 Grenzen
   borders <- seq(min, max, length.out = n + 1)
   counts <- rep(0, n)
   
+  # Werte außerhalb des gewählten Intervalls ermitteln
   outside <- x[x < min | x >= max]
+  
   if (length(outside) > 0) {
     warning(paste("Zahl(en) außerhalb Intervallgrenzen:",
                   paste(outside, collapse = ", ")))
@@ -45,13 +50,16 @@ myhistogram = function(x, n, min, max) {
   
   for(value in x) {
     for (i in 1:n){
-      if (value >= borders[i] && value < borders[i+1]){
+      # Linke Grenze inklusive, rechte exklusive
+      # Deswegen wurde oben auf max 10^-12 addiert
+      if (value >= borders[i] && value < borders[i+1]) 
+        {
         counts[i] <- counts[i] + 1
         break
       }
     }
   }
-  
+  # Intervallgrenzen und absolute Häufigkeit zurückgeben
   list(borders=borders, counts = counts)
 }
 x = seq(-5, 6, by = 1 / 3)
@@ -97,7 +105,7 @@ solution = list(borders = c(-10, -6, -2, 2, 6, 10),
 
 ### Beispiel 3
 
-Ganze Zahlen mit Wiederholungen, Default-Werte für `n`, `min` und `max`. Da $b_{n+1}$ selbst zu keinem Intervall gehört, wird das Maximum (10) als außerhalb gemeldet:
+Ganze Zahlen mit Wiederholungen, Default-Werte für `n`, `min` und `max`
 
 ```{r}
 x = c(1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
@@ -112,6 +120,8 @@ Werte unterhalb von `min` und oberhalb von `max` werden ignoriert und in der War
 
 ```{r}
 x = c(-3, -1, 0, 0.5, 1, 2.5, 4, 4.99, 5, 7)
+
+# da max explizit gesetzt wird, fallen 5 und 7 aus den gütligen Grenzen raus
 l = myhistogram(x, n = 5, min = 0, max = 5) 
 solution = list(borders = c(0, 1, 2, 3, 4, 5),
                 counts = c(2, 1, 1, 0, 2))
@@ -145,16 +155,21 @@ Vervollständigen Sie den Chunk. Die Kommentare sollen zu Anweisungen umgewandel
 library("ggplot2")
 set.seed(1)
 x = rnorm(0, 1, n = 1000)
-h = myhistogram(x, n = 10)
+h = myhistogram(x)
-bins = (h$borders[-1]+h$borders[-length(h$borders)])/2 # letzte und erste Grenze entfernen sodass nebeneinanderliegende Grenzen in den Vektoren jeweils auf der gleichen Indexposition liegen. Man verschiebt die Grenzen also 
+# letzte und erste Grenze entfernen sodass nebeneinanderliegende Grenzen in den Vektoren
+# jeweils auf der gleichen Indexposition liegen. Man verschiebt die Grenzen also 
+bins = (h$borders[-1]+h$borders[-length(h$borders)])/2 
 
 #print(h$borders[-1])
 #print(h$borders[length(-h$borders)])
 
 print(h$borders)
-count = h$counts #/sum(h$counts) # Damit kann man die relative statt der absoluten Häufigkeit anzeigen
+# Damit kann man die relative statt der absoluten Häufigkeit anzeigen
+count = h$counts #/sum(h$counts) 
+
 ggplot() + 
  geom_bar(aes(x=bins, y=count), stat="identity")+
   labs(title="Histogramm für normalverteilte Daten", y="Absolute Häufigkeit", x="Intervalle")
 
+print(h$counts)
 ```