Deutsches R-Forum

Guten Morgen und danke für die Antwort :)

Ich weiß nicht, vielleicht drücke ich mich auch missverständlich aus. Was ich meine, ist eine Gauß Kurve, das ist doch die Normalverteilungskurve.
Wir sollen das angehängte Bild replizieren. Das scheitert bei mir aber eben gerade noch an der ...

Gibt es Beispielcode mit einer Erklärung, was Dir bei niedrigen N nicht passt?


Nunja, ich hab jetzt einfach simultan den Code von @Jogo kopiert und die x-Werte ergänzt. Sieht dann wie folgt aus:
x1 <- rbinom(10000,2,0.78)
hist(x=x1, main=expression(paste("Bernoulli Random Variables with\n ...

Guten Morgen Jörg! Danke für deine Antwort :)

Ja und nein. Während es bei einem hohen Wert für N jetzt ganz gut aussieht, "dümpelt" die Normalverteilungskurve bei kleinen Werten für N ziemlich vor sich hin... also bei N=2, N=5... N=25 geht schon wieder.
Ich habe auch versucht R zu überlisten ...

Ich kram jetzt einfach mal das alte Thema hervor bevor ich ein neues aufmache...
Auch ich möchte gerne eine Normalverteilungskurve in meine Histogramme einfügen und habe die Formel mal nach meinen Eingaben umgeschrieben, leider ohne Erfolg... "'expr' muss eine Funktion, ein Aufruf oder ein Ausdruck ...

Es war tatsäch das nicht großgeschrieben Y.

Hallelujah

Danke! Das kommt davon wenn man blind irgendwelche Tutorials durchliest ohne auf solche Details zu achten.
Na dann bin ich mal gespannt ob der Rest funktioniert.

Das mit dem STR liefer ich gerne nach:
'data.frame': 2768 obs. of 3 variables:
$ PERMNO: int 77702 77702 77702 77702 77702 77702 77702 77702 77702 77702 ...
$ date : chr "02/01/2009" "05/01/2009" "06/01/2009" "07/01/2009" ...
$ RET : num 0.04017 0.00813 0.03024 -0.02251 0.01502 ...

Ich weiß ...

Ich habe (mal wieder) ein Problem:

Wir sollen einen Time Frame plotten. Die Zeitreihe geht dabei vom 02.01.2009 bis zum 31.12.2019.

Die Form des Datensatzes ist wie folgt:
PERMNO date RET
2763 77702 23/12/2019 -0.002600
2764 77702 24/12/2019 0.003287
2765 77702 26/12/2019 -0.005027
2766 77702 ...

So zur besseren Veranschaulichung:

InputA <- subset(oecd.dat, Country == "DEU" & Sector == "AGR")
plot(InputA$obsValue,type="b", main="GERMAN GDP IN AGRICULTUR", xlab="Timeframe")
sum(InputA$obsValue)
AGRDE1 <- filter(oecd.dat, Country == "DEU" & obsTime == "2020-Q2" & Sector == "AGR")
AGRDE2 ...

Guter Ansatz aber leider sehr unübersichtlich in meinen Augen:
names X.AGR.share.in.gross.value.added. X.SER.share.in.gross.value.added.
DEU absolute gross value added AGR share in gross value added SER share in gross value added
X.CON.share.in.gross.value.added. X.IND.share.in.gross.value.added ...

Da mir hier an anderer Stelle schon gut geholfen wurde habe ich nun nochmal eine andere Frage zum erstellen einer Grafik/Tabelle.

Die Aufgabenstellung lautete grob wie folgt:
Wähle 2 aus 4 Ländern in der CSV Datei aus, plotte anschließend für einen beliebigen Sektor die Entwicklung der letzten ...