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title: "Statistik am 30.3.2017"
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Zuerst: Daten Einlesen und Struktur anschauen

```{r}
Daten = read.csv2("https://goo.gl/WNgGMJ")
str(Daten)
```

Überblick über Daten

```{r}
summary(Daten)
```

Batrachte nur das Alter: absolute Häufigkeit, absolut kumuliert, relativ und relativ kumuliert

```{r}
Alter = Daten$Alter
table(Alter)
```

```{r}
cumsum(table(Alter))
```
Anzahl der Objekte (neue Variable n), dann relativ 

```{r}
n = length(Alter)
table(Alter)/n
```

Anzeigegenauigkeit zu hoch, runden mit round()

```{r}
round(table(Alter)/n, 3)
```

```{r}
round(cumsum(table(Alter))/n, 3)
```

Empirische Verteilungsfunktion: Jetzt alle Studenten

```{r}
Studenten.F =ecdf(Alter)
plot(Studenten.F, col= rgb(0.8,0,0,.7), lwd=3, main="", xlab="x", ylab="F(x)")
grid(lty=2) # Gitternetz
```
```{r}
# empirical cumulative distribution function (ecdf)
Studenten.F =ecdf(Studenten.ueber.32)
plot(Studenten.F, col= rgb(0.8,0,0,.7), lwd=3, main="", xlab="x", ylab="F(x)")
grid(lty=2) # Gitternetz
```


```{r}
quantile(Alter, probs = c(0.05, 0.10, 0.25, 0.50, 0.75, 0.90, 0.95, 0.99 ))
```

```{r}
barplot(table(Daten$Studiengang))
```


```{r}
table(Alter)
median(Alter)
```

```{r}
x = c(rep(2000, 20), 86000)
x
mean(x)
median(x)
```

