Diese Liste soll einen Überblick über alle in der VL verwendeten
R-Funktionen geben (aktuell: V1 - V8). Um die Funktionen richtig verwenden
zu können, müssen Sie die entsprechende Hilfeseite lesen (z.B. '?lm').

Eine Hilfeseite hat immer die Struktur (Abschnitte mit * sind bes. lesenswert):
* Description: Kurzbeschreibung der Funktion
* Usage: Inputparameter im Überblick
* Arguments: Inputparameter im Detail
- Details: Hintergründe zur Funktion
* Value: Ausgabe der Funktion
- evtl. noch optionale, eher unwichtige Abschnitte
* Examples: Beispiel mit der Funktion

Format der Listeneinträge:
++++++++++++++++++++++++++
Funktion[Package]: Kurze Erklärung (-> verwandte andere Funktion)

Falls kein [Package] angegeben ist, müssen sie für diese Funktion kein
zusätzliches Package laden


Pakete beziehen
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install.packages: Pakete installieren
library: Pakete laden

Daten einlesen
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getwd: Aktuellen Arbeitsordner anzeigen
setwd: Aktuellen Arbeitsordner einstellen
dir: Alle Files/Order im aktuellen Arbeitsordner anzeigen
read.csv: Daten aus Text-File (csv) laden (-> write.csv)
load: Daten aus R-Daten-File (rda) laden (-> save, save.image)

Daten inspizieren und bearbeiten
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* Indexierung von data frames und Matrizen
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d[1,2]: Element in erster Zeile, zweiter Spalte
d[1,]: Erste Zeile, alle Spalten
d[,1]: Alle Zeilen, erste Spalte
d[1:3, 2]: Zeilen 1 bis 3 in Spalte 2
d[-4, 2]: Alle Zeilen AUSSER Zeile 4, Spalte 2

* Anzeigen
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head: Erste paar Zeilen von data frame anschauen (-> tail; d[1:5,])
dim: Spalten-/Zeilenzahl von data frame oder matrix
nrow: Anzahl Zeilen von data frame
ncol: Anzahl Spalten von data frame
length: Laenge von Objekt (z.B. Vektor)
str: Interne Struktur von Objekt
levels: Levels von Faktor anzeigen (-> relevel)
ls: Alle aktuell geladenen R Objekte anzeigen
rm: Ein geladenes R Objekt entfernen (z.B. rm(list = ls()) loescht alles)
table: Tabelle von einem oder mehreren Faktoren
xtabs: Wie table
which: Zeigt an, welche Positionen in einem TRUE/FALSE Vektor den Wert TRUE
enthalten
which.min: Zeigt Position des kleinsten Elements in einem Vektor (->
which.max)
colnames: Spaltennamen von matrix oder data frame anzeigen bzw. überschreiben
cat: Etwas auf Bildschirm oder File ausgeben

* Verbinden
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c: Zahlen zu einem Vektor verbinden
rbind: Einen Vektor als eine Zeile (*r*ow) an eine Matrix anfuegen (-> cbind)
na.omit: Alle Zeilen eines data frame weglassen, in denen mind. ein
fehlender Wert (NA) vorkommt
seq: Sequenz von Zahlen erzeugen (-> Alternativ z.B. 1:5)

* Erzeugen
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vector: Einen Vektor erzeugen (jedes Element hat gleichen Datentyp)
list: Eine Liste erzeugen 
matrix: Eine Matrix erzeugen (jedes Element hat gleichen Datentyp)
data.frame: Einen data frame erzeugen (Spalten können verschiedene Datentypen haben)
as.data.frame: Eine Matrix in einen data frame umwandeln
rep: Einen Vektor erzeugen durch Wiederholen von einem anderen Objekt

Grafiken erstellen
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plot: Streudiagramm
boxplot: Boxplot
mosaic[vcd]: Mosaikplot (evtl. mit Chi-Quadrat Test)
xyplot, qqmath [lattice]: Spezielle Plotbefehle bei Mixed Models
interaction.plot: Interaktionsplot (2-weg ANOVA)

Zufallszahlen
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set.seed: Setze Random Seed; zum Reproduzieren von Zufallszahlen
sample: Ziehe zufällig Elemente aus einer Menge von Elementen
rnorm, rbinom, runif, etc: Zufallszahlen von gewissen Verteilungen ziehen (->
pbinom, qbinom, etc.)

Grundrechenarten
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exp, sqrt, log, sum, mean, sd, %*% (=Matrixmultiplikation)

Statistikbefehle
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binom.test: Binomialtest
t.test: t-Test
fisher.test: Fisher's Test
chisq.test: Chi-Quadrat Test
lm: Lineare Regression
glm: Generalisierte Lineare Regression (z.B. Logistische Regression)
lmer[lme4]: Mixed Model
aov: 1-weg oder 2-weg ANOVA (und mehr)

summary: Zusammenfassung von Objekt anzeigen
predict (.lm, .glm): Vorhersagen von Objekt mit neuen Daten machen
coef: Koeffizienten vom Objekt anzeigen
confint: Vertrauensintervalle für Paramter des Objekts
ranef[lme4]: Nur bei Mixed Models: Geschätzte zufällige Effekte anzeigen

cv.glm[boot]: Kreuzvalidierung für lm und glm um Vorhersagefehler zu bestimmen

regsubsets[leaps]: Modellwahl für lm 

anova: Vergleich von zwei Mixed Models (welches passt sign. besser?)

TukeyHSD: Paarweise Vergleiche für ANOVA (vergleiche jede Behandlung mit
jeder anderen)
glht[multcomp]: Kontraste für ANOVA (vergleiche Gruppen von Behandlungen)

Sonstige
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[gsub: Finden und ersetzen in einem String]