MMSfN - R Cheat Sheet

Befehl Bedeutung 
a = etwas
 Speichert etwas unter dem Namen a 
f(p1, p2, name=p3)
 Ruft die Funktion f mit den Parameter p1,p2 und p3 auf 
function (x,y) {x+y}
 Definiert Funktion, die x und y addiert 
?etwas
 Zeigt die Hilfe zu etwas an 
ls()
 Zeigt alle gespeicherten Namen an 
sin(x);cos(x);tan(x)
 Berechnet Sinus, Cosinus und Tangens von x 
exp(x);log(x)
 Berechnet ex und den natürlichen Logarithmus von x 
sqrt(x); x^(1/7)
 Berechnet 2. und 7. Wurzel von x

Graphik Funktionen

Befehl Bedeutung 
curve(f, from=0, to=2)
 Plottet die Funktion f zwischen 0 und 2 
plot(obj); plot(x,y)
 Plottet beliebige R Objekte oder x auf y Werte 
curve(…, add=TRUE); plot(…, add=TRUE)
 Der Parameter add fügt zur aktuellen Graphik hinzu 
abline(t ,m)
 Zeichnet eine Gerade y = mx +t

Mehrdimensionale Daten

Befehl Bedeutung 
1:10; seq(0.1, 1, 0.1)
 Erzeugt die Zahlen Folge 1-10 und 1-10 in 0.1 Schritten 
c(a, b, c, …)
 Fügt alle Parameter zu einem Vektor zusammen 
matrix(v, nrow=n)
 Erzeugt aus dem Vektor v eine Matrix mit n Zeilen 
read.table(“Pfad/zu/Datei.csv”, header=TRUE)
 Liest Daten aus CSV-Datei mit der ersten Zeile als Spaltenbezeichner 
v[i]
 Greift auf das i-te Element im Vektor v zu 
m[i, j]
 Greift auf das i,j-ten Element in der Matrix m zu 
m[,j]; m[i,]
 Weglassen eines Index liefert alle Zeilen/Spalten 
m$name
 Greift auf die Zeile/Spalte name zu 
dim(obj)
 Liefert die Dimensionen eines Objekts 
outer(v, w, “f”)
 Berechnet das Kreuzprodukt von v, w und wendet die Funktion mit Namen f an

Statistische Funktionen

Befehl Bedeutung 
summary(d)
 Berechnet Lagemaße von d 
cor(d)
 Berechnet Korrelationskoeffizient(en) r für Daten d 
var(d)
 Berechnet die Varianz für Daten d 
lm(y~x)
 Berechnet die lineare Regression für y=mx + t 
nls(d~SSmodel)
 Berechnet nichtlineares Modell mit SSmodel, wobei SSmodel ein von [SSlogis, SSbiexp, SSmicmen] ist 
coef(m)
 Extrahiert Koeffizienten aus Modell m

Wahrscheinlichkeits Funktionen

Befehl Bedeutung 
dbinom(n, N, p);pbinom(n, N, p)
 Berechnet P[X=n]/P[X<=n] für binomialverteilte Zufallsvariable 
dnorm(n)
 Berechnet P[X=n] für normalverteilte Zufallsvariable 
pnorm(n, mean, sd)
 Berechnet P[X<=n] für normalverteilte Zufallsvariable mit Erwartungswert mean und Standardabweichung sd 
dpois(n, lambda);ppois(n, lambda)
 Berechnet P[X=n]/P[x<=n] für poissonverteilte Zufallsvariable mit Parameter lambda

Tests

Befehl Bedeutung 
binom.test(n, N, p)
 Testet Hypothese P[X=n] = p gegen die Alternativhypothese P[X=n] != p für binomialverteilte Zufallsvariable 
binom.test(n, N, p, alternative=“less”)
 Testet Alternativhypothese P[X=n] < p / P[X=n] > p bei alternitive=“greater” 
chisq.test(v)
 Testet die Hypothese, dass alle Ereignisse in v gleich wahrscheinlich sind 
chisq.test(v, p)
 Testet die Hypothese, dass die Ereignisse in v mit Wahrscheinlichkeit p eintreten 
shapiro.test(x)
 Testet die Hypothese, dass die Variable x normalverteilt ist 
t.test(x, conf.level=p)
 Liefert das Intervall in dem der Erwartungswert mit Wahrscheinlichkeit p liegt 
t.test()
 ACHTUNG T-Tests können nur für normalverteilte Variablen interpretiert werden 
t.test(x, mu=1)
 Testet ob der beobachtete Erwartungswert dem Theoretischen (mu) entspricht 
t.test(x, y, paired=TRUE)
 Testet ob x und y den gleichen Erwartungswert haben (“less” und “greater” möglich)

Sequenz Alignment

Befehl Bedeutung 
readAAStringSet(“Pfad/zu/Datei.fasta”)
 Liest Sequenz aus Datei 
nchar(s)
 Liefert die Länge einer Sequenz 
pairwiseAlignment(seq1,seq2,substitutionMatrix=BLOSUM62,gapOpening=3,gapExtension=1)
 Liefert ein globales Alignment für seq1 und seq2 
compareStrings(alignment)
 Stellt das Alignment graphisch dar 
score(alignment)
 Liefert Score des Alignments 
nchar(alignment)
 Liefert die Länge des optimalen Alignment

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