Deutsches R-Forum

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# Einlesen von .txt Datei
urdaten <- read.table(file="Feinstaub_Cottbus-Bahnhofstrasse.txt",header=FALSE, dec=".", strip.white=TRUE, skip=1)
names(urdaten) <- c("Jahr", "Monat", "Tag", "PM10", "WR", "Temp")

# zu 2.
print("Charackterisierung der PM10-Werte: ", quote=FALSE)
mi_pm <- mean(urdaten$PM10)
me_pm <- median(urdaten$PM10) # 50%-Perzentil

q1_pm <- quantile(urdaten$PM10, probs=0.25)
q3_pm <- quantile(urdaten$PM10, probs=0.75)
neun_pm <- quantile(urdaten$PM10, probs=0.9) # 90. Perzentil
# sämtliche Perzentile zusammen:
quantile(urdaten$PM10, probs=c(0.25, 0.50, 0.75, 0.90))

sum(urdaten$PM10<=50)/(nrow(urdaten)-sum(is.na(urdaten$PM10))) # welches Perzentil gehört zu 50µg

# zu 3.
br <- c(0,54,108,162,216,270,324,378,432,486,540)
hist_wiri <- hist(urdaten$WR, breaks=br, main="Häufigkeit Windrichtung vom 1.1.2016 - 5.7.2017",col="red",xlab="Tage",ylab="Windrichtung in Grad",density=12,freq=TRUE,las=1)
# jpeg(filename="Windrichtungen_Häufigkeit.jpg", width=720, height=720, res=144)
# hist_wiri <- hist(urdaten$WR, breaks=br, main="Häufigkeit Windrichtung vom 1.1.2016 - 5.7.2017",col="red",xlab="Tage",ylab="Windrichtung in Grad",density=12,freq=TRUE,las=1)
# dev.off()

# zu 4.
urdaten$Ost <- (urdaten$WR <= 180)

# zu 5.
tapply(urdaten$PM10>50, urdaten$Ost, FUN=sum)

# zu 6.
boxplot(PM10 ~ Ost, data=urdaten)

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t.test(PM10 ~ Ost, data=urdaten)