Jekyll2023-01-13T02:29:31+01:00https://ondata.work/ONDATADaten. Überall sind Daten. Lernen, wo und wie sie leben. Und hier darüber schreiben.
dev4223developer4223@ondata.workStatische Kommentare in Jekyll mit eigener Instanz von Staticman2019-11-22T01:03:38+01:002019-11-26T00:32:13+01:00https://ondata.work/jekyll-static-comments-with-staticman-and-heroku<aside class="sidebar__right">
<nav class="toc accordion-toc">
<input id="ac-toc" name="accordion-toc" type="checkbox" checked="checked" />
<label for="ac-toc" class="collapsed" data-toggle="collapse"><h4 class="nav__title"><i class="fas fa-plus"></i> TOC</h4></label>
<div class="toc__menu">
<ul id="markdown-toc">
<li><a href="#einführung" id="markdown-toc-einführung">Einführung</a></li>
<li><a href="#staticman-fork-auf-github" id="markdown-toc-staticman-fork-auf-github">Staticman Fork auf Github</a></li>
<li><a href="#konfiguration-der-staticman-app" id="markdown-toc-konfiguration-der-staticman-app">Konfiguration der Staticman-App</a></li>
<li><a href="#heroku" id="markdown-toc-heroku">Heroku</a> <ul>
<li><a href="#heroku-app-settings" id="markdown-toc-heroku-app-settings">Heroku App Settings</a></li>
<li><a href="#heroku-endpoints" id="markdown-toc-heroku-endpoints">Heroku Endpoints</a></li>
<li><a href="#anpassung-der-staticman-app" id="markdown-toc-anpassung-der-staticman-app">Anpassung der Staticman-App</a></li>
</ul>
</li>
<li><a href="#mailgun" id="markdown-toc-mailgun">Mailgun</a></li>
<li><a href="#schlußbemerkung" id="markdown-toc-schlußbemerkung">Schlußbemerkung</a></li>
<li><a href="#quellen" id="markdown-toc-quellen">Quellen</a></li>
</ul>
</div>
</nav>
</aside>
<p><br /></p>
<h2 id="einführung">Einführung</h2>
<p>Mit <a href="https://github.com/eduardoboucas/staticman" target="_blank">Staticman</a> läßt sich in Webseiten, die von statischen Generatoren wie <a href="https://jekyllrb.com/" target="_blank">Jekyll</a> gebaut werden, eine Kommentarfunktion umsetzen umsetzen. Staticman ist eine NodeJS Applikation, die benutzergenerierten Inhalt von der Webseite durch z.B. ein Formular erhält und sie als Datendateien zu Github (oder Gitlab) hochlädt. <br />
Eduardo Bouças, der Entwickler von Staticman, stellte dazu seine App öffentlich zur Verfügung. Wegen der zunehmenden Beliebtheit von statischen Webseiten-Generatoren und weil man nicht auf Kommentare verzichten wollte, stößt die App jetzt leider regelmäßig an ihre Quota-Grenzen und ist nicht mehr gut nutzbar. <br />
Da die App Open Source ist, ist der einfachste Weg, die App selbst zu hosten. Zum Hosten besorgt man sich einen kostenlosen Account auf <a href="https://www.heroku.com/" target="_blank">Heroku</a>, erstellt sich einen Fork von Staticman und veröffentlicht diesen auf Heroku. Doch dazu jetzt im einzelnen.</p>
<h2 id="staticman-fork-auf-github">Staticman Fork auf Github</h2>
<p>Als erstes erstellte ich mir einen neuen Github-Account, sozusagen einen Bot-Account, der die Daten in meinen Webseiten-Repos pusht. Außerdem habe ich einen Fork des Staticman-Repos hier abgelegt. Das beides hängt sonst nicht zusammen. Man kann auch das Staticman-Repos nach local klonen und von dort dann zum App-Hoster pushen. Wenn man jedoch den Heroku-Account mit dem Bot-Account verbindet, kann man auch automatisch bei Push ins Bot-Github-Repos nach Heroku deployen. <br />
Warum der Bot-Account? Damit die vom Kommentarformular geposteten Daten und von der Staticman-App daraus gebauten Datendateien in unserer Webseiten-Repository gepusht werden können, muß das neue Bot-Github-Repos Schreibrechte auf das Webseiten-Repos erhalten. Sollte der neue Bot-Account einmal kompromittiert werden, ist nur der Bot-Account verloren und nicht der Account, in dem all meine Repositories wohnen. <br />
In den Account-Settings des Bot-Accounts in die Developer Settings gehen und einen <em>Personal Access Token</em> erstellen. Ich habe diesen mit allen Rechten bei <em>repo</em> und bei <em>admin:repo_hook</em> erstellt. Zweiteres ist für das automatische Deployment zu Heroku. Den Key sofort kopieren und sicher wegspeichern, da er nur dieses eine mal angezeigt wird. <br />
Dann einen Fork des Staticman-Repos in diesen Bot-Account erstellen und zum Bearbeiten das Repos lokal klonen.</p>
<h2 id="konfiguration-der-staticman-app">Konfiguration der Staticman-App</h2>
<p>Wie man den Artikeln hier<sup id="fnref:1"><a href="#fn:1" class="footnote">1</a></sup> und hier<sup id="fnref:3"><a href="#fn:3" class="footnote">2</a></sup> entnehmen kann (die restlichen Quellen<sup id="fnref:2"><a href="#fn:2" class="footnote">3</a></sup><sup>,</sup><sup id="fnref:4"><a href="#fn:4" class="footnote">4</a></sup><sup>,</sup><sup id="fnref:5"><a href="#fn:5" class="footnote">5</a></sup>), funktioniert der aktulle Master-Branch von Staticman nicht wie erwartet. Der in diesen Artikeln erwähnte <a href="https://github.com/eduardoboucas/staticman/commit/55d14306d851059a2a27d24b5eb4cb17c5009477" target="_blank">Commit 55d1430</a> funktioniert jedoch. Daher erstellen wir daraus einen Branch und arbeiten damit:</p>
<div class="language-bash highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="nv">$ </span>git checkout <span class="nt">-b</span> production 55d1430
</code></pre></div></div>
<p>Zur Konfiguration der App müssen wir der App einige Daten mitgeben, wie z.B. den Personal Access Token unseres Bot-Accounts. Damit dieser aber nicht im Klartext in unserem Repos liegt, erstellen wir die Konfigurationsdatei mit Platzhaltern. Die echten Werte kann man dann per <code class="highlighter-rouge">heroku cli</code> übertragen oder im Admin von Heroku in den Einstellungen der App hinterlegen.
Als erstes die Datei <code class="highlighter-rouge">config.production.json</code> als Kopie der Datei <code class="highlighter-rouge">config.sample.json</code> erstellen.</p>
<div class="language-bash highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="nv">$ </span><span class="nb">cp </span>config.sample.json config.production.json
</code></pre></div></div>
<p>Dann den Inhalt der <code class="highlighter-rouge">config.production.json</code> so abändern</p>
<div class="highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>{
"githubToken": process.env.GITHUB_TOKEN,
"rsaPrivateKey": JSON.stringify(process.env.RSA_PRIVATE_KEY)
}
</code></pre></div></div>
<p>Diese Konfigurationsdatei dann zur gitignore so hinzufügen, das sie auf jeden Fall von Git beachtet wird. Konfigurationsdateien werden von der gitignore eigentlich nicht beachtet. Dazu</p>
<div class="language-bash highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="nv">$ </span><span class="nb">echo</span> <span class="s2">"!config.production.json"</span> <span class="o">>></span> .gitignore
</code></pre></div></div>
<p>ausführen. <br />
Zum Schluß wird noch eine Datei namens <code class="highlighter-rouge">Procfile</code> erstellt, die dazu dient, daß die App nach einem Deploy automatisch gestart wird.</p>
<div class="highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>web: npm start
</code></pre></div></div>
<p>Alle Änderungen werden dann dem Repos hinzugefügt.</p>
<div class="language-bash highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="nv">$ </span>git add config.production.json Procfile .gitignore
<span class="nv">$ </span>git commit <span class="nt">-m</span> <span class="s2">"Set up Staticman v3 for deployment to Heroku"</span>
</code></pre></div></div>
<p>In den Settings des Webseiten-Repos bei Github dann noch den Bot-Account als Collaborator eintragen und den Einladungslink kopieren. Dann aus diesem Account ausloggen und in den Bot-Account einloggen und den Einladungslink im Browser aufrufen. Nach der Bestätigung kann der Bot-Account bei Github auch in das Webseiten-Repos schreiben. Und pushen, was dafür nötig ist, daß die Posts in der Webseite erscheinen.</p>
<h2 id="heroku">Heroku</h2>
<p>In Heroku erstellt man sich einen kostenlosen Account und legt eine App an. In der App kann man unter dem Menlüpunkt <em>Deploy</em> als Deploymethode <em>Github</em> auswählen. Ist man in Github in seinem Bot-Account eingeloggt, wählt man das Repos mit dem Staticman-Fork aus und als Branch den vorher angelegten <em>production</em>-Branch. Aktiviert man dann noch die automatischen Deploys wird bei jedem Push in das Staticman-Repos ein Deployment nach Heroku durchgeführt, die App neu gebaut und gestartet.
Unter <a href="">https://HEROKU_APP_NAME.herokuapp.com</a> sollte dann ein <em>Hello from Staticman version 3.0.0!</em> erscheinen, womit man weiß, daß die App läuft.</p>
<h3 id="heroku-app-settings">Heroku App Settings</h3>
<p>In der App unter Settings den Button <code class="highlighter-rouge">Reveal Config Vars</code> klicken. Hier müssen 3 Parameter gesetzt werden.</p>
<ol>
<li><code class="highlighter-rouge">GITHUB_TOKEN</code>: Als Wert den oben im Github-Bot-Account angelegten (und hoffentlich abgespeicherten) Personal Access Token eingeben.</li>
<li><code class="highlighter-rouge">NODE_ENV</code>: Hier <code class="highlighter-rouge">production</code> als Wert eintragen.</li>
<li><code class="highlighter-rouge">RSA_PRIVATE_KEY</code>: Hier müssen wir einen Verschlüsselungsschlüssel erstellen, mit dessen Hilfe die App bestimmte sensible Daten ver- und entschlüsselt.</li>
</ol>
<p>Diesen Key erstellt man einfach an der lokalen Konsole mit dem Befehl</p>
<div class="highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>openssl genrsa -out staticman-key.pem
</code></pre></div></div>
<p>Diesen Key mit einem Text-Editor öffnen und alle Zeilenümbrüche entfernen, so daß der gesamte Inhalt in einer Zeile steht. Diesen String dann als Wert eintragen.</p>
<h3 id="heroku-endpoints">Heroku Endpoints</h3>
<p>Zur Arbeit mit der App benötigen wir zwei Endpoints, also URLs, unter der wir Funktionen der App aufrufen können. <br />
Das ist einmal die Verschlüsselungsfunktion unter <a href="">https://HEROKU_APP_NAME.herokuapp.com/v3/encrypt/STRING_TO_ENCRYPT</a>. Damit werden folgende Werte in der <em>staticman.yml</em> verschlüsselt:</p>
<ul>
<li>notifications.apiKey und notifications.domain</li>
<li>reCaptcha.secret</li>
</ul>
<p>Nicht vergessen, den Wert für reCaptcha.secret auch in der <em>config.yml</em> zu hinterlegen. <br />
Der zweite Endpoint ist der eigentliche Endpoint, den wir im Formular als Action hinterlegen. Er lautet</p>
<p><a href="">https://HEROKU_APP_NAME.herokuapp.com/v3/entry/github/GITHUB_USERNAME/GITHUB_REPOS/GITHUB_BRANCH/comments</a></p>
<h3 id="anpassung-der-staticman-app">Anpassung der Staticman-App</h3>
<p>Bei der Verwendung der App fielen mir zwei Dinge auf. Einmal gibt es beim Bauen der App Warnings in den Heroku-Logs, das bestimmte Informationen nicht im Schema der App enthalten sind. Es fehlen: <em>allowedOrigins</em>, <em>endpoint</em> und die <em>notifications.fromAddress</em>.
Im Webseiten-Repos in der <em>staticman.yml</em> steht, das die hier angegebe <em>notifications.fromAddress</em> die in der App hinterlegte fromAddress überschreibt. Meine Tests haben ergeben, daß sie nicht überschrieben wird. Im Code der App – auch nicht im aktuellen master-Branch – habe ich das jedoch nicht gefunden. Daher habe ich das in meinem Fork implementiert.
Beide Änderungen sind <a href="https://github.com/dev4223-bot/staticman/compare/b8d07dafad582af48eb0cf69fd296819358733db...dev4223-bot:e6be62b29f223e2138f57c81a5603d279131cf22" target="_blank">hier</a> zu finden.</p>
<h2 id="mailgun">Mailgun</h2>
<p>Damit man über die Kommentare und Antworten auf Kommentare benachrichtigt wird, kann man sich einen freien <a href="https://www.mailgun.com/" target="_blank">Mailgun-Account</a> besorgen. Der Api-Key und die Mail-Domain wird dann verschlüsselt wie oben beschrieben in die <em>staticman.yml</em> eingetragen.</p>
<h2 id="schlußbemerkung">Schlußbemerkung</h2>
<p>Mit Hilfe dieser Services hat man eine Kommentarfunktion mit Email-Benachrichtigung in die statischen Webseite eingebaut. Viel Spaß beim Kommentieren!</p>
<h2 id="quellen">Quellen</h2>
<p>Diese Artikel haben mir bei der Umsetzung sehr geholfen. Danke!</p>
<div class="footnotes">
<ol>
<li id="fn:1">
<p><a href="https://muffinman.io/running-staticman-on-heroku/" target="_blank">Running Staticman on Heroku - Stanko Tadić</a></p>
<p><a href="#fnref:1" class="reversefootnote"> ↸</a></p>
</li>
<li id="fn:3">
<p><a href="https://networkhobo.com/staticman-the-journey-continues" target="_blank">Staticman Staticman...The Journey Continues - Dan C Williams</a></p>
<p><a href="#fnref:3" class="reversefootnote"> ↸</a></p>
</li>
<li id="fn:2">
<p><a href="https://vincenttam.gitlab.io/post/2018-09-16-staticman-powered-gitlab-pages/2/" target="_blank">Staticman API Hosting 2018 - Vincent Tam</a></p>
<p><a href="#fnref:2" class="reversefootnote"> ↸</a></p>
</li>
<li id="fn:4">
<p><a href="https://www.datascienceblog.net/post/other/staticman_comments/" target="_blank">Staticman: An Alternative to Disqus for Comments on Static Sites - Matthias Döring</a></p>
<p><a href="#fnref:4" class="reversefootnote"> ↸</a></p>
</li>
<li id="fn:5">
<p><a href="https://yasoob.me/posts/running_staticman_on_static_hugo_blog_with_nested_comments/" target="_blank">Running Staticman on Hugo Blog With Nested Comments - Yasoob Khalid</a></p>
<p><a href="#fnref:5" class="reversefootnote"> ↸</a></p>
</li>
</ol>
</div>dev4223developer4223@ondata.workEine Kommentar-Funktion mit Hilfe einer eigenen Instanz der Staticman-App auf Heroku gehostet in einer Webseite realisieren, die mit einem statischen Webseiten-Generator wie Jekyll gebaut ist.re:publica 17: Was wird? Meinungen sind wie Daten.2017-05-14T08:45:30+02:002017-12-13T01:15:53+01:00https://ondata.work/rp17-was-wird-meinungen-sind-wie-daten<aside class="sidebar__right">
<nav class="toc accordion-toc">
<input id="ac-toc" name="accordion-toc" type="checkbox" checked="checked" />
<label for="ac-toc" class="collapsed" data-toggle="collapse"><h4 class="nav__title"><i class="fas fa-plus"></i> TOC</h4></label>
<div class="toc__menu">
<ul id="markdown-toc">
<li><a href="#erst-sammeln" id="markdown-toc-erst-sammeln">Erst sammeln</a></li>
<li><a href="#daten-erkennen" id="markdown-toc-daten-erkennen">Daten erkennen</a></li>
<li><a href="#die-zukunft-ist-gemustert" id="markdown-toc-die-zukunft-ist-gemustert">Die Zukunft ist gemustert</a></li>
<li><a href="#manipuliere-wer-kann" id="markdown-toc-manipuliere-wer-kann">Manipuliere, wer kann!</a></li>
<li><a href="#und-wir" id="markdown-toc-und-wir">Und wir?</a></li>
<li><a href="#geschichten-erzählen" id="markdown-toc-geschichten-erzählen">Geschichten erzählen</a></li>
</ul>
</div>
</nav>
</aside>
<p><br />
Eigentlich sind das nur Gedanken, die mir nach der re:publica einfielen. Alles Gehörte hat lose Enden ergeben. Ich habe das Lose zusammengeschrieben, mußte wo stehen, für später. <br />
Vielleicht dann beim Aufschreiben, ist manchmal die Stringenz verloren gegangen. Aber im Anschauen und Vorüberlesen kann jede/r die Enden wieder verbinden. Und als Fortsetzung von <a href="/re-publica17-was-bleibt/">re:publica 17: Was bleibt?</a> kann jede/r diese Enden auch dort überall anknüpfen.</p>
<h2 id="erst-sammeln">Erst sammeln</h2>
<p>Nach der Zeit und all dem auf der re:publica 17 Gehörtem fiel mir lange kein Anfang ein. Alles ist klar, liegt alles ausgebreitet in meinem Kopf. Ich möchte darüber schreiben, daß das Daten sammeln heute zum Status Quo geworden ist. Das Daten sammeln ist nicht nur kein physisches und verstecktes Ereignis wie die Überwachung oder das Abhören früher, es ist offen kommuniziertes Geschäftsmodell der Firmen, die uns all die schönen Dienste (kostenlos) zu Verfügung stellen. Und selbst das Wissen über die Überwachung durch die großen Dienste wie die NSA haben wir in unseren Alltag integriert und kümmern uns nicht weiter darum. <br />
Daten werden gesammelt, sobald wir das Internet betreten. Jede/r muß Daten sammeln, jedes Unternehmen, daß gerade anfängt, etwas im und mit dem Internet aufzubauen, muß heute als integralen Bestandteil unsere Daten sammeln, sobald wir sein virtuelles Produkt nutzen. Um sein Business auszuwerten oder unsere Daten für sein Business auszuwerten. Und alle die, die schon länger dabei sind, tun gut daran, so schnell wie möglich mitzumachen. <em>BTW:</em> Während Du dies hier liest, wirst Du übrigens von <a href="https://piwik.org/" target="_blank">Piwik</a> getrackt. Welchen Browser Du verwendest, von wo Du gekommen bist. Wie lange Du auf dieser Seite bist. Wie groß Dein Bildschirm ist. Wahrscheinlich kann ich anhand der IP Adresse herausfinden, in welcher Stadt Du wohnst. Eine ganze Menge. Und mich interessiert eigentlich nur, wenn dann mal mehr als 2 Leute pro Monat vorbeikommen, woher sie kamen und was sie sich so nacheinander auf der Seite angeschaut haben.</p>
<p>Natürlich genauso in der analogen Welt, unsere Daten werden gesammelt. Und wurden gesammelt, auch früher. Schon, als wir noch klein waren. Eine Zahl ist bei mir im Kopf: Im Westen in den 80ern soll jedes zweite Auslandsgespräch von irgendeinem Geheimdienst abgehört worden sein. Und im Osten natürlich die Stasi. Nur da war immer noch ein Mensch involviert, der überwacht hat. Was diese alte Form der analogen Überwachung fast schon kuschelig erscheinen läßt. Waren wir Überwachten wenigstens nicht allein. Anders als heute, wo wir nur noch eine Date im Elektronenmeer sind, kühl und still. Und in der Zwischenzeit eben mal die Möglichkeiten der digitalen Werkzeuge so performant geworden sind, das z.B. auch Gesichtserkennung in großen Gruppen von Menschen in Echtzeit möglich ist. Echtzeitsammeln und -auswerten. Oder wie auch auf der re:publica gehört, werden Möglichkeiten getestet, Bewegungsprofile durch das Scannen und Überwachen von Autonummernschildern zu erstellen. Dafür gibt es dann leider keinen Aus-Knopf wie am Smartphone. <br />
Genau, das war das Einstiegsthema. Ein alter Hut. Daten überall. Und Sammler. Darüber wollte ich dann später zum eigentlich Thema – dem Daten manipulieren – kommen.</p>
<h2 id="daten-erkennen">Daten erkennen</h2>
<p>Die Phase des Sammelns von Daten war gestern. Gestern war das neu, fing das an. Aufpassen, was jede/r in Formulare eingibt. Facebook - ja oder nein? Google - sind die böse oder die Guten? Was machen die eigentlich? Meine Daten sind doch nicht wichtig. Der schönste Satz: Ich hab doch nichts zu verbergen. <br />
Viel und oft gesagt wurde das. Interessiert, was dahinter, hinter dem ganzen Datensammeln steckt, hat es niemanden so richtig und es betraf ja auch größtenteils immer nur die Anderen. Ideen und Potentiale, gedachte, realistische Zukünfte waren gefühlt in der Diskussion sehr wenig zu erkennen. Entweder die Version <em>1984</em> und wir werden bis in jede kleinste, dunkelste Ecke überwacht oder <em>sie</em> sammeln doch einfach nur meine unwichtigen Daten. Letzteres stellte sich psychisch als bequemer und erfolgreicher heraus, weshalb wir dabei blieben.</p>
<p>Bis heute. Wir alle machen mit. Wird schon nicht so schlimm sein und die Apps sind auch wirklich toll. Ja, tolle Apps, ok, aber können wir sagen ob und wie schlimm das alles ist mit diesen Daten? Können wir das? Schwierige Frage gefunden, denke ich. Wir haben keinen Vergleich, keine Erfahrungswerte. Wir hatten jedoch ein bißchen Zeit, uns damit zu beschäftigen. Nur hat uns die Beschäftigung mit der Frage, wer warum unsere Daten sammelt, wo sie doch für sich genommen so unwichtig sind, die ganze Zeit gekostet. Selbst als dann Themen wie Big Data aufkamen, wurde es noch nicht klarer. Zumindest waren wir jetzt beruhigt: Aha, dazu brauchen <em>sie</em> unsere Daten. Gewürzt mit ganz viel: siehst Du, kommt ja was Gutes für uns alle bei raus. Meine App weiß durch uns alle, wo der nächste Stau ist.</p>
<p>Dazwischen ein kurzer Blick in die Vergangenheit: Die Ausstellung <a href="https://www.co-berlin.org/harf-zimmermann" target="_blank">Hufelandstraße</a> mit Fotos von Harf Zimmermann. Zu sehen: Eine graue, gleichgeschaltete Realität – in den Fassaden wie den Gesichtern. Selbst die Kinder sehen schon gleichgeschaltet aus. Meine Feststellung: Wenn jede/r sich eine lange Zeit (meine lange Zeit: 18 Jahre) in einem Kontinuum bewegt, in ihm aufwächst, nimmt jede/r jede Realität als gegeben hin. Und das haben wir als Realität akzeptiert. Es gab keinen Vergleich, keine Daten als Maßstab. Auf den Bildern sehen die Häuser aus, als wären gerade erst die Panzer der Sowjetarmee abgezogen, nachdem sie Berlin ‘45 eingenommen hatten. So sah es im 1989 Prenzlauer Berg immernoch aus. Soviel aus der Erinnerung und nur als Bild, daß man das Hintergrundrauschen der Realität immer nicht als solches wahrnimmt. Und so auch jetzt das Rauschen der Datenströme wieder in die Geräusche der Realität eingewoben ist und unsere Sinne den Reiz des Unterschieds schon längst adaptiert haben.</p>
<p>Und mitgerissen von diesem Strom sind wir längst in die Phase der Datenmanipulation eingetreten. Und erst langsam wird das zum Thema. Das wird in den nächsten Jahren der neue Hype werden. Daten zu sammeln ist heutzutage Grundvoraussetzung jeder digitalen Unternehmung. <br />
Aber das Sammeln von Daten ist ja noch nie der reine Zweck von Überwachung gewesen. Ein schöner, einfacher Gedanke: Da ist eine Kamera und hinter dem Monitor, der die Kamerabilder anzeigt, sitzt ein Mensch und schaut sich das an und paßt auf, das mir da niemand auf den Kopf haut oder ich niemandem heimlich ein Bein stelle. Diese Vorstellung ist leider naiv und gefährlich aus mehreren Gründen. Als erstes: wenn wir das Beispiel skalieren, kann da natürlich nicht an jedem Bildschirm eine/r sitzen, der sich das 24/7 anschaut. Was dazu führt, das die Bilder maschinell ausgewertet werden. Was dazu führt, das Algorithmen für verschiedene Überwachungsanforderungen, wie beispielsweise Gesichtserkennung oder Bewegungstracking, geschaffen werden. Und die Anforderungen an die Algorithmen werden von ein paar wenigen Menschen unkontrolliert aufgrund heutiger Erfahrungen aufgestellt und den Algorithmen werden nur bestimmte ausgewählte Datensätze zum Lernen gegeben. Auch unkontrolliert. Und bei der Masse an Informationen und der Komplexität menschlicher Beziehungen kennen wir wahrscheinlich einige Anforderungen an die Algorithmen und zu sammelnden Daten erst in der Zukunft, weshalb wir die Daten speichern müssen, um sie dann später auswerten zu können. Dabei werden dann aus den Daten Profile erstellt. Und damit bin ich wieder beim Anfang, das das Sammeln der Daten nicht der Zweck von Überwachung ist.</p>
<p>Das erinnert mich an das Tun der Stasi in der DDR, deren IMs mit akribischer Sammelarbeit Daten über die Bürger der DDR gesammelt haben. Im großen und ganzen nicht, um das kleine Fehlverhalten demjenigen sofort unter die Nase zu halten und ihn zu bestrafen. Nein, die Daten wurden gesammelt und ein Profil erstellt, um es dann im dem Moment hervorzuholen, wenn es gebraucht wurde, um jemanden direkt zu erpressen oder jemand anderen indirekt zu manipulieren, um zu drohen und Angst zu erzeugen.</p>
<p>An dem Punkt sind wir heute. Die Profile sind erstellt! Sich gegen das Daten sammeln zu wehren, ist gut, aber es wird nicht mehr änderbar sein. Sich für eine Algorithmen-Ethik einzusetzen ist das, was wir <em>jetzt</em> tun müssen. Heute müssen wir bestimmen, welche Art von Algorithmen wir haben wollen. Welche Art von Profilen wir brauchen und wer diese erstellen darf. Wir stehen irgendwann in nicht allzu ferner Zukunft vor der Frage, welche Gesetze und Algorithmen für Roboter gelten. Wohl dem, der dann seinen Asimov gelesen und verstanden hat. <br />
Google baut heute Prozessoren, die mittels maschinellem Lernen (Machine Learning) alle die Datenströme auswerten, die es einsammelt. Um Muster zu erkennen, die wir Menschen mit unseren eingeschränkten Mustererkennungsverfahren in unseren Köpfen, welche sehr stark von dem Bias unserer vergangenen Erfahrungen bestimmt werden und so stark von der Subjektivität dieser Erfahrungen abhängen, nicht in der Lage sind zu erkennen, geschweige denn zu interpretieren.</p>
<h2 id="die-zukunft-ist-gemustert">Die Zukunft ist gemustert</h2>
<p>Während des Suchens stolperte ich auf meiner uralten Web-Seite über das gute alte McLuhan-Zitat, in dem er das <em>global village</em> erwähnt. Und da macht McLuhan eine Bemerkung, die ihm damals im Betrachtung der elektronischen Umwälzungen im täglichen Leben wichtig war und die mir heute wichtiger den je erscheint. Und die so unglaublich gut zum Thema paßt, obwohl sie vor 50 Jahren gesagt wurde. Wir sollten endlich anfangen, diesen Satz ernst zu nehmen: das wir heute von einem Verhalten der reinen Einordnung der Daten in einen Modus der Mustererkennung übergehen müssen. Aus dem Grund, daß wir zu wenig Zeit für ersteres haben. Das das wahrscheinlich auf jedes Zeitalter zutrifft, dieses radikale Umlernen müssen, nicht nur eine neue Sichtweise auf die Welt und ihre Nachrichten einnehmen, sondern eine neue Qualität entwickeln in der Art und Weise, sie zu betrachten, denke ich dann. Nur haben wir nicht so viel Zeit, wie es bräuchte, so einen Modus zu lernen. <br />
Hier der ganze Text, den Marshall McLuhan vor 50 Jahren aufschrieb:</p>
<blockquote>
<p>Ours is a brand-new world of allatonceness. “Time” has ceased, “space” has vanished. We now live in a global village… <em>a simultaneous happening</em>. We are back in acoustic space. We have begun again to structure the primordial feeling, the tribal emotions from which a few centuries of literacy divorced us.</p>
<p>We have had to shift our stress of attention from action to reaction. We must now <em>know in advance the consequences</em> of any policy or action, since the results are <em>experienced without delay</em>. Because of electric speed, we can no longer wait and see. George Washington once remarked, “We haven’t heard from Benjamin Franklin in Paris this year. We should write him a letter.”</p>
<p>At the high speeds of electric communication, purely visual means of apprehending the world are no longer possible; they are just <em>too slow to be relevant or effective</em>.</p>
<p>Unhappily, we confront this new situation with an enormous <em>backlog of outdated</em> mental and psychological <em>responses</em>. We have been left d-a-n-g-l-i-n-g. Our most impressive words and thoughts betray us — they refer us only to the past, not to the present.</p>
<p>Electric circuitry profoundly involves men with one another. Information pours upon us, instantaneously and continuously. As soon as information is acquired, it is very <em>rapidly replaced</em> by still newer information. Our electrically-configured world has forced us to move from the habit of data classification <em>to the mode of pattern recognition</em>. We can no longer build serially, block-by-block, step-by-step, because instant communication insures that all factors of the environment and of experience co-exist in a state of active interplay.</p>
<div class="text-right">— <cite>Marshall McLuhan (The medium is the message, 1967)</cite></div>
</blockquote>
<p>Was ich mich dabei frage: Wer hat eigentlich in der Zeit vor 50 Jahren verstanden, was McLuhan damit meinte? Damals ging es um die Kommunikation in Form von Radio und Fernsehen im Zusammenspiel mit Telefon und später dann dem Telefax, das zu der Zeit seit dem 2. Weltkrieg Einzug in die Lebenswelten der Familien der industrialisierten Welt, größtenteils auf der Nordhalbkugel, gehalten hatte. Nur auf die Verbreitung von Nachrichten bezogen, war hier in den Köpfen die Stufe von der Nachrichtenverbreitung über Zeitungen - Reporter, die lange und aufwendig an die Orte der Nachrichten reisen und dann die Geschichten erst wieder zurück bringen mußten - hin zur Verbreitung über Radio und Fernsehen zu gehen, bei denen die Berichterstattung teilweise Live vor Ort stattfand und in Echtzeit in die Wohnzimmer übertragen wurde. Sofortige Verfügbarkeit. Da waren keine Filter und kein langes Geschichtenschreiben mehr, bevor Texte in den Zeitungen veröffentlicht wurden. Die ganze Welt war in Echtzeit visuell und akustisch erfahrbar. Die magischen Kanäle konnte jede/r anzapfen. Einzig zu wählen war das Label, das auf dem Kanal stand. Die Zeitpunkte der Interaktion mit den Kanälen war stark begrenzt und jedesmal ging dem eine bewußte Entscheidung voran: schalte ich jetzt den Fernseher oder das Radio ein, rufe ich jemanden per Telefon an, benutze ich meine Kreditkarte. Nur dann konnten Daten gesammelt werden. Überwachung und Beschattung lasse ich hierbei außer Acht.</p>
<p>Und die Stufe, die wir heute gehen? Ich bin mir nicht sicher, ob es eine qualitative oder nur quantitative Veränderung ist. Alles ist mehr geworden, was auf uns einwirkt. Das wäre nur quantitativ. Ja, wir sind ständig online (Wer schaltet schon nachts sein Mobiltelefon aus?) und produzieren die ganze Zeit Daten, die dann eingesammelt werden und ihre Geschichten über uns erzählen. Das fühlt sich zwar anders an, als den Fernseher einschalten und einen von fünf Sendern auswählen, aber es ist trotzdem nur mengenmäßig mehr. <br />
Was einer neuen Qualität sehr nahe kommt, ist, daß wir bis hierher nur Empfänger waren. Wir haben über die Jahre immer mehr empfangen, aber eben nur empfangen. Heute sind wir alle oder können zumindest auch Sender sein, jede/r Einzelne von uns. <br />
Und was einer neuen Qualität noch näher kommt, ist natürlich, das die Kanäle nicht mehr nur unidirektional Senden wie beim Fernsehen oder bidirektional Senden und Empfangen wie beim Telefon, sondern alles gleichzeitig und multidirektional in der Cloud passiert, die wir zum Meinungsaustausch und zur Informationsbeschaffung verwenden und so zu unserer sozialen Sphäre machen. So wie früher. Man traf sich auf dem Marktplatz und das “Gerede” dort bestimmte diese soziale Sphäre des Zusammenlebens in diesem Dorf. Das “Gerede” im nächsten Dorf bestimmte das Zusammenleben dort. Heute bewegen wir uns in unserer Filterblase, dem Strom zugelassener Freunde und zugelassener Meinungen auf Facebook oder Twitter, unserem Dorf. Und das “Gerede” in diesen Wolken bestimmt heute – genau wie früher – unsere soziale Sphäre.</p>
<h2 id="manipuliere-wer-kann">Manipuliere, wer kann!</h2>
<p>Die Daten werden gesammelt, um etwas in ihnen zu Suchen. Die Daten werden analysiert, durch selbstlernende Algorithmen geleitet. Sie werden verarbeitet, es wird nach Mustern gesucht. Mit den Ergebnissen werden in einer Art Feedback die Parameter der Algorithmen so verändert, daß sie die Muster, denen wir Bedeutung beimessen, in Zukunft leichter erkennen. <br />
Und hier stehen wir vor einem Dilemma. Entweder wir haben die Algorithmen mit den Daten, die wir zum Lernen benutzt haben, so stark in eine unserem Verständnis entsprechende Richtung entwickelt, was bedeutet, daß der Bias sehr stark ist, daß das System zwar für uns gut interpretierbare, d.h. verstehbare Ergebnisse liefert, er jedoch darüber hinaus ziemlich unfrei ist. Oder wir lassen den Algorithmen mehr Freiheiten, erzeugen mit unseren Lerndaten einen weniger starken Bias, verstehen jedoch die Ergebnisse in dem Maße schlechter, können sie nicht so einfach interpretieren, da uns die Erfahrungen fehlen, die uns zu ähnlichen Ergebnissen führen könnten. Welchen der beiden Wege gehen wir? <br />
Und so gibt es soviele einfache Ansatzpunkte, um Daten zu verändern, in bestimmte Richtungen zu lenken und und so unsere digitale Realität ein Stück neben die Wirklichkeit zu setzen.
Die Daten können einmal direkt manipuliert werden, in dem vorhandene Datensätzen eingelesen, verändert und wieder eingegeben und weitergeleitet werden. Und die Mechanismen, die Daten erzeugen, die Algorithmen, können manipuliert werden, so daß sie in einem bestimmten Sinne rechnen. Oder handeln.
Wahrscheinlich effektiver das Zweite, da hier nicht jede einzelne Date angeschaut, sondern nur einmal der Algorithmus erstellt werden muß. Wiederum: die Manipulation eines Algorithmus heißt wohl eher ‘Erstellung’. Dann die Manipulation der Manipulation. Ein Algorithmus wird erstellt, um Daten zu manipulieren und um die Daten in einem bestimmten Sinne zu manipulieren, manipuliere ich den Algorithmus. Entweder, indem die Berechnungsvorschriften so erstellt werden, daß sie einen bestimmten Weg gehen – was sie ja, wenn man es wertfrei betrachtet, immer tun – oder indem die Datensätze, die zum Lernen verwendet werden, so ausgewählt sind, daß sie nur einen gewollten Ausschnitt der Realität widerspiegeln. Und nur in diesem Ausschnitt der Realität kann dann der Algorithmus denken. Und handeln.</p>
<h2 id="und-wir">Und wir?</h2>
<p>Unser System von Erfahrung und Bewertung unserer Realität funktioniert ja nicht anders. Unsere Meinungen beruhen auf unseren Erfahrungen. Die Erfahrungen sind in den Verknüpfungen der Nervenzellen unseres Gehirns als eine Art Muster von verstärkenden und dämpfenden Verbindungen abgespeichert. Diese Muster sind der Bias, durch den wir nachfolgende Erfahrungen filtern und formen und die dann wieder als neue Muster abgespeichert werden, indem die Verbindungen und ihre Wichtungen neu bewertet und angepaßt werden. In unseren Köpfen eine Art kleine, persönliche soziale Sphäre, wo sich gleichartige Eindrücke, Muster positiv verstärken. So könnten wir unsere Meinungen als Daten sehen, die unser Sphäre im Gehirn befüttern und wieder als Daten aus diesem System ausgegeben werden. Neue Meinungen, die wir dann wiedergeben, die wir als Posts und Kommentare in die soziale Sphäre einspeisen. Und die wir von anderen lesen.</p>
<p>Zum Informationsaustausch gehören Sender und Empfänger. Eigentlich ist das natürlich hier nicht anwendbar, aber die philosophische Spielerei bietet sich an: Nach Claude Shannon ist der Informationsgehalt einer Nachricht umgedreht proportional zu ihrer Wahrscheinlichkeit. Eine unwahrscheinlich Information hat einen hohen Informationsgehalt. Da durch die hohe Unwahrscheinlichkeit die enthaltene Information auch in dem Maß weniger wahrscheinlich vorhergesagt werden kann, kann der Inhalt weniger leicht manipuliert werden. Spezifische Information hingegen sind wahrscheinlicher und damit leichter vorhersehbar und können somit leichter manipuliert werden. Vielleicht ein Quergedanke, der weiterhilft.</p>
<p>Wenn wir uns in unserer gewohnten, bequemen sozialen Sphäre bewegen, schwimmen wir durch Wölkchen gleicher oder zumindest ähnlicher Meinungen. Vorhersagbare Meinungen, wenig Informationsgehalt. Es ist unwichtig, aus welcher Quelle die Meinungs-Daten kommen, Hauptsache sie stimmen mit unserer Meinung überein.
Werden jetzt Daten, die aussehen wie echte Daten, in die uns umgebende soziale Sphäre eingespeist, um uns zu manipulieren, können wir ihre Echtheit nicht mehr feststellen, da die Daten-Meinungen zu unspezifisch sind, keinen Informationsgehalt mehr besitzen. Außer wir führen mit jeder Meinung einen Quellencheck durch und versuchen den Gehalt an Echtheit zu überprüfen.</p>
<p>In unserer Sphäre fühlen wir uns aufgehoben, sozial verbunden mit den vielen anderen und sicher in diesem wohligen Meinungsstrom, der sanft plätschernd dahin fließt. Wie beschrieben, sind nicht wir, sondern nur unsere Meinungen dort aufgehoben. Wir als Sender oder Empfänger sind allein. Jede/r sendet und empfängt für sich allein. Filtert für sich allein. Interpretiert für sich allein. Und in der Vereinzelung der Nachrichten, die auf unserer eigenen Vereinzelung beruht, wird jede/r einzelne manipulierbar. In den sicheren Meinungsstrom können leicht neue Meinungs-Daten geschüttet werden, denen wir dieselben Attribute zuschreiben, die wir für genauso sicher und glaubwürdig halten, wie die schon vorhandenen Meinungen.</p>
<p>Auch ganz viele Gedanken zusammen, die scheinbar dieselbe Meinung äußern, bedeuten gerade nicht nicht eine Gemeinschaft. Eine Sphäre von scheinbar gleichen Gedanken ist nur eine größere Anzahl des Gedankens, vielleicht ein Gedanke mit größerer Amplitude. Dies stellt nicht einen neuen Gedanken dar und die Gedanken können keine neue Idee hervorbringen in ihrer bestätigenden Selbstreferenz. Die soziale Sphäre bedeutet noch nicht mal, daß da viele Menschen das gleiche Denken, sichtbar sind nur ähnliche Meinungen zu einem Sachverhalt. Da es in einer Sphäre passiert, deuten wir es als Zustimmung zueinander. Vielleicht bedeutet es noch, daß die Menschen einen Sachverhalt auf sehr ähnliche Weise dekodieren. Aber wir wissen nichts darüber und es wird nicht durch die soziale Sphäre oder die Nachrichten vermittelt, ob die Menschen den Sachverhalt auch auf dieselbe Weise verstanden haben. Es ist also nur ein scheinbarer Zusammenhalt in der Sphäre, ein angenommener, nie bestätigter. Und das macht jede/n einzelne/n angreifbar und manipulierbar.</p>
<h2 id="geschichten-erzählen">Geschichten erzählen</h2>
<p>Doch wenn Informationen so nur zwischen Einzelnen ausgetauscht werden, gibt es auch nur eine Geschichte zwischen Sender und Empfänger und nicht zwischen den vielen in der sozialen Sphäre, die nur scheinbar dieselbe Geschichte hören. <br />
Wir erzählen uns keine Geschichten mehr, sondern erzeugen nur ein beständiges wohliges weißes Rauschen gleichförmiger Signale. Wir sollten wieder eine gemeinsame Geschichte finden und sie uns erzählen, damit die Informationen darin und wir weniger manipulierbar sind.</p>
<p>Das war die Fortsetzung von <a href="/re-publica17-was-bleibt/">re:publica 17: Was bleibt?</a>. Die Karten für <a href="https://re-publica.com/de" target="_blank">re:publica 18</a> liegen bereit. So wie die Frage: Was kommt?</p>dev4223developer4223@ondata.workDie re:publica 17 ist lange vorbei. Was kommt jetzt? Auf jeden Fall viel Aufregung über das Datensammeln. Die Versuche, die Freiheit zu erhalten. Das Überwachen oder das Überwachtwerden einzuschränken. Zu wenig Aufmerksamkeit für das Daten manipulieren. Und Meinungen sind Daten!re:publica 17: Was bleibt?2017-05-13T14:25:30+02:002017-05-13T14:27:30+02:00https://ondata.work/rp17-was-bleibt<aside class="sidebar__right">
<nav class="toc accordion-toc">
<input id="ac-toc" name="accordion-toc" type="checkbox" checked="checked" />
<label for="ac-toc" class="collapsed" data-toggle="collapse"><h4 class="nav__title"><i class="fas fa-plus"></i> TOC</h4></label>
<div class="toc__menu">
<ul id="markdown-toc">
<li><a href="#so-ein-zufall" id="markdown-toc-so-ein-zufall">So ein Zufall</a></li>
<li><a href="#die-naive-ahnungslosigkeit" id="markdown-toc-die-naive-ahnungslosigkeit">Die naive Ahnungslosigkeit</a></li>
<li><a href="#hintergründiges-wissen" id="markdown-toc-hintergründiges-wissen">Hintergründiges Wissen</a></li>
<li><a href="#die-sessions---von-algorithmen-und-nebelwolken" id="markdown-toc-die-sessions---von-algorithmen-und-nebelwolken">Die Sessions - Von Algorithmen und Nebelwolken</a></li>
<li><a href="#nichts-zu-sagen" id="markdown-toc-nichts-zu-sagen">Nichts zu sagen?</a></li>
</ul>
</div>
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</aside>
<h2 id="so-ein-zufall">So ein Zufall</h2>
<p>Gestern, am 12.05.2017, abends, fingen die Nachrichten an, schneller zu kommen und die Zahlen stiegen in kürzester Zeit. Eine Ransomware-Infektion sehr großen Ausmaßes. <a href="https://twitter.com/hashtag/WannaCry?src=hash" target="_blank">#WannaCry</a> hatte zugeschlagen, im Moment wird von mehr als 230.000 infizierten Systemen in 99 Ländern gesprochen, am Ende werden es über 400.000 gewesen sein. (<a href="https://intel.malwaretech.com/botnet/wcrypt/?t=1m&bid=all" target="_blank">Überblick über die Zahlen</a>). Auch der NHS, das nationale Gesundheitssystem von Großbritannien, ist in großem Ausmaß betroffen. Und damit hat diese Cyberattacke Auswirkungen in einem Bereich, wo durch das Zusammenbrechen der IT Infrastruktur Menschen ihr Leben verlieren können. Also sehr nah an unserem täglichen Leben. An unser aller täglichem Leben. Beim Schreiben kommt mir dabei natürlich auch der Bundestags-Hack in den Sinn. Darüber habe ich gerade den Artikel in der Zeit gelesen. Und dann kommt das <em>Warum?</em> Und in diesem Warum stecken eine ganze Reihe von Fragen. Warum diese veraltete Technik in einem so sensiblen Bereich? Warum kann sich niemand solche Szenarien <em>vorher</em> ausmalen und entsprechend handeln, wo so etwas ja auch schon stattgefunden hat und täglich stattfindet? Warum immernoch diese, mit Obsession gepflegte, naive Ahnungslosigkeit? Warum diese verschämte Sprachlosigkeit? Gefühlige Metaphern, absichtlich gewählt, dazu gleich und später mehr.</p>
<h2 id="die-naive-ahnungslosigkeit">Die naive Ahnungslosigkeit</h2>
<p>Es ist ein Gefühl. Wenn ich in meiner Blase die Nachrichten, die ich lese, alle in demselben Kontext der sozio-technologischen Veränderungen interpretiere und das ganze mit den verschiedenen Science-Fiction-Zukünften vergleiche, damals gelesen, als das wirklich noch pure Zukunftsmusik war, dann klingen die möglichen Wege in die Zukunft nicht mehr wirklich utopisch sondern eher dissonant-dystopisch.<br />
Und alles beginnt immer mit Worthülsen, die in großen Lettern über den entsprechenden Blasen stehen und nichts gutes verheißen: „Wir haben das schon im Griff… Wird schon nicht so schlimm… Wir wissen Bescheid und schätzen das richtig ein… Mehr kann man nicht tun… Das was wir tun, ist ein Gebot der Notwendigkeit… Die Sicherheit kommt immer zuerst… Die Freiheit ist unser höchstes Gut… Deshalb müssen wir uns einschränken…“ (s.u. Gunter Dueck „…phatische Kommunikation…“ <a href="#gdueck">↸</a>)
Und diese Worte, über allem schwebend, sind verbunden mit dem Bild von Entscheidern oder Verantwortlichen – ich hoffe einfach mal, es gibt noch Menschen oder Positionen mit Verantwortung – auf strukturell verantwortlichen Ebenen, daß mir immer so extrem naiv erscheint, bis zur schmerzhaften Dummheit, daß, nähme man dieses bildlich dargestellte Maß als Norm, diejenigen, die vor technologischen Gefahren warnen, an dieser naiven Norm gemessen, wie völlig durchgeknallte Verschwörungstheoretiker wirken. Diese Attacke durch die Ransomware #WannaCry zu sehen, läßt einen fast schon aufatmen, weil damit endlich das Maß der Warnenden als Norm in der Realität von uns allen manifestiert wird. Ja, die digitalen Gefahren sind real, und ja, digitale Malware löscht nicht nur ein paar Bits und Bytes auf unserer Festplatte, die letzten Urlaubsbilder oder die Musik von der letzten Party und vielleicht auch etwas wichtigere Daten. Ja, diese Schadsoftware kann sehr einfach in unser analoges Leben eingreifen und damit wechselwirken. Und einen Biocomputer kann man leider (noch) nicht einfach neu booten.</p>
<h2 id="hintergründiges-wissen">Hintergründiges Wissen</h2>
<p>Nur kurz, damit man immer mal wieder nachlesen und vergangene Ereignisse einordnen kann, hier ein bißchen Material.
Als erstes ein Artikel in der Zeit über den <a href="http://www.zeit.de/2017/20/cyberangriff-bundestag-fancy-bear-angela-merkel-hacker-russland" target="_blank">Bundestags-Hack 2015</a>. Allein schon wegen des Satzes ganz am Anfang: „… Die Techniker, erinnert sie sich, empfehlen ihr, sie solle ihren Rechner neu starten.“ Weil das <em>é</em> auf ihrer Tastatur nicht mehr geht.
Dann natürlich die Artikel über WannaCry. Einmal von Zammis Clark <a href="https://blog.malwarebytes.com/threat-analysis/2017/05/the-worm-that-spreads-wanacrypt0r/" target="_blank">„The worm that spreads WanaCrypt0r“</a> und von Matt Suiche <a href="https://blog.comae.io/wannacry-the-largest-ransom-ware-infection-in-history-f37da8e30a58" target="_blank">„WannaCry — The largest ransom-ware infection in History“</a> stellvertretend als Analyse der Ransomware und dann von <a href="https://apnews.com/amp/dc60584d4b214f0fa6eb9ef88fdf46a7" target="_blank">Marcus Hutchins aka MalwareTech</a> <a href="https://www.malwaretech.com/2017/05/how-to-accidentally-stop-a-global-cyber-attacks.html" target="_blank">„How to Accidentally Stop a Global Cyber Attacks“</a> über den kill switch des Ransomware-Programms in Form einer Domain, die einfach nur angemeldet werden mußte, um die weitere Ausbreitung wenigstens dieser Version zu verhindern. Und hier noch ein <a href="https://gist.github.com/rain-1/989428fa5504f378b993ee6efbc0b168" target="_blank">Factsheet zur WannaCry-Attacke</a>.</p>
<p>Und ungefragt liefert mir die Realität damit einen guten Einstieg in meinen kurzen Rückblick auf die re:publica 2017.</p>
<h2 id="die-sessions---von-algorithmen-und-nebelwolken">Die Sessions - Von Algorithmen und Nebelwolken</h2>
<p><a href="/assets/images/posts/170513-rp17-IMG_2017-05-08_11_24_00_bw.jpg" title="re:publica 17: Eröffnungs-Keynote mit Can Dündar (© 2017 Holger Kral, Berlin, All rights reserved.)"><img src="/assets/images/posts/170513-rp17-IMG_2017-05-08_11_24_00_bw.jpg" alt="re:publica 17: Eröffnungs-Keynote mit Can Dündar" class="align-right" title="re:publica 17: Eröffnungs-Keynote mit Can Dündar (© 2017 Holger Kral, Berlin, All rights reserved.)" /></a></p>
<p>Die re:publica ist eindeutig zu groß. Oder zu interessant. Oder beides gleichzeitig, was es nicht besser macht. Wie also den Überblick bei über tausend Sessions nicht verlieren? Und nicht ständig entnervt sein, daß ich jetzt schon wieder zwei andere, wahrscheinlich noch spannendere Sessions verpasse? Natürlich habe ich mir vorher einen Plan gemacht, gelernt aus den letzten Jahren. Alles zu Daten möchte ich hören, das sollte mein Leitfaden bei der Auswahl sein. Dann einmal durchs Programm und nach Überschrift ausgewählt. Am Schluß alles im Überblick angeschaut. Klar, das Ergebnis war, ich muß zwei bis drei Sessions gleichzeitig besuchen. Immer. Also nochmal durchs Programm und die, die von meiner Wichtung her nahe beieinander lagen, genauer anschauen, mit Teaser lesen und Autoren recherchieren. Gut, dadurch wird das ganz schon etwas eindeutiger. Bei einigen Sessions werde ich dann vor Ort entscheiden. Und woanders hingehen kann ich ja immernoch. Nächstes Jahr schreibe ich mir einen Algorithmus in R dafür.</p>
<p>Und los: Montag morgen, Nieselregen, viele Menschen, für einen Tweet gibts den #arbeitenviernull-Bambus-Kaffeebecher samt Inhalt und auf in die erste Session. <a href="" name="fbalgo"></a>Es geht um eine Analyse des Facebook Algorithmus<sup id="fnref:1"><a href="#fn:1" class="footnote">1</a></sup> für den Newsfeed; die Auswertung eines zwei Jahre alten Datensatzes, weil das die einzigen Daten sind, an die man jetzt noch ran kommt. Der Versuch, das Datensammeln und -auswerten nachzuvollziehen, um es beeinflussen zu können. Und gleich danach der Vortrag über die automatisierte Öffentlichkeit<sup id="fnref:2"><a href="#fn:2" class="footnote">2</a></sup>. Noch mehr über die Informationsflut, der wir uns aussetzen und der wir ausgesetzt sind. Und über das langsam keimende Bewußtsein, das es da etwas zu regulieren gibt. Nein, das ist natürlich seit langem da, aber erst jetzt gibt es Gespräche über die <a href="https://digitalcharta.eu/" target="_blank">Charta der digitalen Grundrechte</a>. Meinem Gefühl nach ungefähr 10 Jahre zu spät, aber wahrscheinlich ist die zeitliche Grundnatur solcher sich bedingender Prozesse immer antizyklisch, daher läuft eine regulierungsbedürftige Entwicklung ab und die Regulierung setzt dann viel später ein. Vielleicht geht es auch nicht anders und der eine Prozess muß sich erst ungehindert entwickeln können, ehe man die ganze zukünftige Tragweite und Verflechtung absehen kann. Oder einfach: zu Beginn gibt es noch nichts zu regulieren. Weiter zum verläßlichen Journalismus u.a. mit Claus Kleber<sup id="fnref:3"><a href="#fn:3" class="footnote">3</a></sup>. Sozusagen die andere Seite der Daten, hier verantwortungsvoll und sehr rechercheaufwendig erstellt.</p>
<p>Wie wird Framing heutzutage in der Vermittlung von Informationen und so hauptsächlich zur Manipulation der Informationsaufnahme eingesetzt? Wie mächtig sind die primären Sprachmetaphern, indem sie die möglichen Perspektiven auf Ereignisse grundlegend einschränken bzw. das Ausbrechen aus diesen Mustern sehr erschweren?<sup id="fnref:4"><a href="#fn:4" class="footnote">4</a></sup> Diese tiefen Sprachbilder machen die Wichtung in der Struktur des Denkens aus. Und nach dem Vortrag lese, höre ich die Worte anders. Denke über Formulierungen nach. Erst einmal semantisches Verstehen, scheint mir extrem wichtig. Bei all den komplexen Möglichkeiten unseres Denkens sind die <em>einfachen Wege</em>, die unser Hirn <em>gerne</em> geht, so erschreckend einfach, und einfach vorhersehbar und beeinflußbar.</p>
<p>Über den Zugriff auf eine Datenbank mit Meßdaten von Forschungsprojekten weltweit, aktueller und früherer Projekte. Daten haltbar und verfügbar machen, interdisziplinäres Forschen ermöglichen. Ein Projekt mit großer Wirkung, weil so neue Erkenntnisse ermöglicht werden, indem Daten neu verbunden werden können.<sup id="fnref:5"><a href="#fn:5" class="footnote">5</a></sup> Erinnert mich an <a href="/die-vermessung-der-welt-in-potsdam/">Die Vermessung der Welt</a>.</p>
<p><a href="" name="gdueck"></a>Wir stehen heute ständig auf einer Bühne und es ist immer Publikum da, wenn wir kommunizieren. Selbst im Publikum sein heißt heute auf einer Bühne stehen. Beide Seiten bedingen und brauchen sich. Und bestätigen sich ständig gegenseitig ihr Dasein. Phatische, d.b. inhaltsleere, Kommunikation. Die Kommunikationskreise werden so sinnentleerter – im Prinzip sagst man sich nur noch „Ich bin da, und Du bist da“ – und dadurch manipulierbarer. Die Aufmerksamkeitsspanne reicht nicht mehr für inhaltliche Auseinandersetzungen. Nur kurze Hypes zählen noch und das sich Entziehen wird als Defizit gedeutet.<sup id="fnref:6"><a href="#fn:6" class="footnote">6</a></sup></p>
<p>Und dann die Kommunikation wieder mit Sinn anfüllen: Nicht nur dazu gehören ist wichtig, nicht nur an schnell gesehene, gelesene Fakten glauben und sie weitererzählen. Man muß heute die eigenen Gedanke darlegen, jemand versuchen zu überzeugen. So die eigenen Modelle testen, Unsicherheit zeigen, sich verletzbar machen, Informationen aufnehmen, die neben dem eigenen Weltbild liegen, andere zu verstehen versuchen.<sup id="fnref:7"><a href="#fn:7" class="footnote">7</a></sup></p>
<p>Spannendes, kleines Meetup mit spannenden Menschen über Maschinenlernen, AI und Ethik. Algorithmen sind nur so gut, wie die Daten, mit denen sie zum Lernen gefüttert werden. Und weil ein bestimmtes Modell gelernt werden soll, werden bestimmte Daten ausgewählt. Und da alle Daten Tendenzen aufweisen, wird durch sie im System ein Bias erzeugt. Der Bias ist ein Schwellenwert und wird so zu einem systematischen Effekt, der eine Grundtendenz in das lernende System bringt. Wie werden also solche die Daten ausgewählt? Und wer wählt? Wie bringen wir unsere ethischen Konzepte in diesen Prozess als festen evaluierenden Bestandteil ein?<sup id="fnref:8"><a href="#fn:8" class="footnote">8</a></sup></p>
<p>Der Wert der Daten sind die Entscheidungen, die aufgrund der Daten getroffen werden. Damit wir unsere Entscheidungsfreiheit behalten, brauchen wir das Recht auf Transparenz der über uns gesammelten Daten und der Art und Weise der Verarbeitung unserer Daten. Welche Algorithmen verarbeiten wie unsere Daten?<sup id="fnref:9"><a href="#fn:9" class="footnote">9</a></sup></p>
<p>Die Transformation der Struktur des sozialen Zusammenlebens und wie man sie erkennen kann. Wie die Strukturen unsere Entscheidungen beeinflussen und Muster bilden, die uns erkennbar und dadurch manipulierbar machen.
Sind für uns eigentlich diese Prozesse der Strukturbildung noch nachvollziehbar, wenn die Algorithmen selbst die Modelle und Strukturen bauen, die die Muster erkennen? Die erkennbaren Muster hängen ja immer vom erkennenden System ab. Und jetzt sind wir da angekommen, daß wir diese erkennenden Systeme nicht mehr selbst bauen. Die böse Frage ist, wann wir dann zum Fehler in diesem System werden. Na, wenn das nicht Science Fiction ist.<sup id="fnref:10"><a href="#fn:10" class="footnote">10</a></sup></p>
<p>Noch einmal vom Maschinenlernen und Bias und der sozialen Sphere als emotionale Sphere. Wenn die Muster durch Maschinenlernen erkannt werden können, können wir erkannt werden und durch Algorithmen das Angebot an Inhalten für uns gesteuert werden. Wir müssen uns Räume mit einem benutzerdefinierten Level von Sicherheit schaffen können.<sup id="fnref:11"><a href="#fn:11" class="footnote">11</a></sup></p>
<p>Die Geschichte der Schwarzen in den USA als Geschichte der Überwachung. Die Überwachung liegt natürlich auch gewichtiger auf den Schwarzen als den Weißen.<sup id="fnref:12"><a href="#fn:12" class="footnote">12</a></sup></p>
<p><a href="/assets/images/posts/170513-rp17-20170509_180555-04.jpeg" title="re:publica 17: Bryan Duggan - Turn Off Your Mind, Relax And Float Downstream: Exploring Parallels Between Psychedelic Experiences And Virtual Reality (© 2017 Holger Kral, Berlin, All rights reserved.)"><img src="/assets/images/posts/170513-rp17-20170509_180555-04.jpeg" alt="re:publica 17: Bryan Duggan - Turn Off Your Mind, Relax And Float Downstream: Exploring Parallels Between Psychedelic Experiences And Virtual Reality" class="align-left" title="re:publica 17: Bryan Duggan - Turn Off Your Mind, Relax And Float Downstream: Exploring Parallels Between Psychedelic Experiences And Virtual Reality (© 2017 Holger Kral, Berlin, All rights reserved.)" /></a>
Ach, auf der re:publica einen Vortrag zu hören, in dem Timothy Leary, Terence McKenna und Alan Watts auf einmal vorkommen, geht schon runter wie Öl. Haben aber auch lange gebraucht, hier anzukommen. Take a deep breath! Dabei gehören sie ganz besonders hierher, weil sie eine Menge über uns in unserer Zukunft zu erzählen haben. Und dann noch im kuschligen Kühlhaus. Trotzdem es schon wieder mehr Stages geworden sind, ist das Kühlhaus echt ein cooler Ort. Tech meets Sofa. Das Setting würde Leary bestimmt gefallen, denke ich mir.<br />
Jedenfalls: Lesen! Hier geht es eigentlich um Erlebnisse unter Drogen und wie vergleichbar sie sind mit den Bildern aus der VR. Turn on, Tune in, Drop Out!<sup id="fnref:13"><a href="#fn:13" class="footnote">13</a></sup></p>
<p>Von Nnenna Nwakanma von der Open Source Foundation of Africa vorgetragene globale Ziele für eine nachhaltige digitale Entwicklung. Open Data, Open Source, Information, Wissen, Innovation für jede/n. <em>Niemanden zurücklassen!</em> Kein Mauern sondern Brücken bauen. <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Cedric_Price" target="_blank">Cedric Price</a> sagte: „Technology is the answer… but what was the question?“ Und was ist die Antwort? <em>Openness!</em><sup id="fnref:14"><a href="#fn:14" class="footnote">14</a></sup></p>
<p>Die vielleicht <em>wichtigste</em> Session auf der re:publica. Wie bringen wir unseren Kindern das Coden bei? Coden bedeutet nicht nur Code schreiben, also Sprachen und Tools zu benutzen, sondern umfaßt alle Tätigkeiten eines Programmierers. Und hauptsächlich geht es dabei darum, Probleme zu verstehen und zu analysieren, in Strukturen zu bringen, Modelle zu entwickeln und dann erst darum, diese Ansätze in geschriebenen Code zu verwandeln. Zeitmäßig dann der kleinste Teil, wahrscheinlich. Um verantwortungsvoll aufzuwachsen, müssen die Kids verstehen, wie und warum das Digitale funktioniert, um die Vorgänge vor dem Screen zu begreifen. Nachhaltiges Lernen.<sup id="fnref:15"><a href="#fn:15" class="footnote">15</a></sup></p>
<blockquote class="twitter-tweet" data-lang="de"><p lang="en" dir="ltr">first code: make crispbread with butter and marmelade <a href="https://twitter.com/hashtag/teachkidstothink?src=hash&ref_src=twsrc%5Etfw">#teachkidstothink</a> <a href="https://t.co/SThaP5ZDOG">pic.twitter.com/SThaP5ZDOG</a></p>— Holger Kral (@HolgerKral) <a href="https://twitter.com/HolgerKral/status/871460967712006144?ref_src=twsrc%5Etfw">4. Juni 2017</a></blockquote>
<script async="" src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>
<p><a href="/assets/images/posts/170513-rp17-20170510_132111.jpg" title="re:publica 17: Kathleen McClellan, Norman Solomon, John Kiriakou - Why Democracies Need Transparency And Accountability (© 2017 Holger Kral, Berlin, All rights reserved.)"><img src="/assets/images/posts/170513-rp17-20170510_132111.jpg" alt="re:publica 17: Kathleen McClellan, Norman Solomon, John Kiriakou - Why Democracies Need Transparency And Accountability" class="align-right" title="re:publica 17: Kathleen McClellan, Norman Solomon, John Kiriakou - Why Democracies Need Transparency And Accountability (© 2017 Holger Kral, Berlin, All rights reserved.)" /></a>
Transparenz ist unbedingt notwendig. John Kiriakou, der CIA Whistleblower, der die Folterpraktiken der USA nach 9/11 veröffentlichte, meinte das auch. Und hat dafür persönliche Opfer gebracht. Und das in unserer heutigen Welt, in der die Menschen maximal transparent sind und die Regierungen alles geheim halten. Das sollte andersrum sein. Ist es nicht. Deshalb muß gewispert werden.<sup id="fnref:16"><a href="#fn:16" class="footnote">16</a></sup></p>
<p>Noch einmal Statistik über die digitale Öffentlichkeit. Viele Daten und verschiedene Blicke auf die möglichen Verzerrungen – sozusagen Verwerfungen im Datenwahrnehmungskontinuum – da drinnen-draußen. Sehr spannend in der geballten Form: Beeinflussung durch Design, <em>häufig</em> gepostete Inhalte mit wenig Information werden als <em>relevant</em> betrachet, <em>häufige</em>, <em>leicht</em> zu erinnernde Informationen werden als <em>wichtiger</em> angesehen (Verfügbarkeitsheuristik), emotionale Aufladung, kognitive Dissonanz, Filterblasen, Echokammern und vieles mehr.<sup id="fnref:17"><a href="#fn:17" class="footnote">17</a></sup></p>
<p>Über die Geschichte hinter einer Technologie, die eigentlich jeder kennt oder kennen sollte – die der Kryptographie-Erfinder, der Cypherpunks. Internet und Verschlüsselung statt Natur und moralischen Grenzen. Durch Freiheit und Schutz der Privatsphäre die Welt verändern. Politisches in der Technologie, so, wie ich es nicht aus dem Silicon Valley erwartet hätte.<sup id="fnref:18"><a href="#fn:18" class="footnote">18</a></sup></p>
<p>Der Weg von der Software zur Hardware, wie er derzeit über das IoT auch ins normale Leben vordringt. Maschinen stehen bereit und die Programme werden geschrieben. Und Google, früher mal der Anbieter für unser aller Suchmaschine, dann eine Software-Company, wird jetzt zu einer Hardware-Firma. Google stellt einen Deep Learning Prozessor her. Und alle Daten gehen einmal dadurch - der Prozessor auf der ständigen Suche nach sinnvollen Mustern. Erinnerungen an die <a href="https://de.wikipedia.org/wiki/DeepDream" target="_blank">Deep Dream Images</a>. Welche Muster wird die Maschine dann sehen? Gibt es dafür überhaupt eine visuelle Entsprechung, an der wir uns orientieren und vergleichen können? <em>Es wird Science Fiction in den nächsten Jahren. Oder sind wir schon mitten drin?</em><sup id="fnref:19"><a href="#fn:19" class="footnote">19</a></sup></p>
<h2 id="nichts-zu-sagen">Nichts zu sagen?</h2>
<p><a href="/assets/images/posts/170513-rp17-20170509_111139.jpg" title="re:publica 17: Lost in space (© 2017 Holger Kral, Berlin, All rights reserved.)"><img src="/assets/images/posts/170513-rp17-20170509_111139.jpg" alt="re:publica 17: Lost in space" class="full" title="re:publica 17: Eröffnungs-Keynote mit Can Dündar (© 2017 Holger Kral, Berlin, All rights reserved.)" /></a></p>
<p>Ja, verschämte Sprachlosigkeit: Warum wird, bis auf die paar einsamen Rufer nicht darüber gesprochen, was alles sein kann? Welche Ableitungen dieses eine Hier und Jetzt in der Zukunft nehmen kann? Oder – so nannte es Gunter Dueck – treten wir in eine Wattekugel phatischer Kommunikation? Inhaltsfreie Kommunikation? Wir sagen nur noch, es ist jetzt so, wie es jetzt ist. Ich bin da, Du bist da. Und Digital ist da. Und: Schau her, wir machen doch.
Ich teile das ganze in 2 Stimmungen ein. Beide wahrscheinlich Extreme, die einiges vernachlässigen, allerdings wird durch die Superposition extremer Sichtpunkte manchmal etwas klarer.<br />
Einmal diese: In der neuen Technik liegen gute Möglichkeiten, vieles zu erleichtern, vielen Menschen Ungeahntes zu ermöglichen, das Leben zu verbessern. Also gestalten wir die Zukunft mit, indem wir all die neuen Möglichkeiten gestalten und nutzen. Das tun die Gestalter.<br />
Und diese: Diese heutige Gegenwart und der heutige Einsatz der Technik birgt viele Gefahren und wir können Menschen mit dieser Technik viel Schaden zufügen, die Freiheit einschränken, vieles manipulieren. Die Zukunft zu einem gefährlichen Ort für unsere Kinder machen. Davor warnen uns die Warner. <br />
Das sind für mich die 2 Pole der Möglichkeiten, über die gesprochen wird und das Spektrum der sozialen Spheren dazwischen wird versucht, zu gestalten. Weil es das ist, was wir kennen. <br />
Aber mir fehlt da ein dritter, wichtiger Pol: Die Möglichkeiten des Unbekannten. <br />
Und das, was ich am Anfang meinte, ist, daß darüber nicht gesprochen wird. Fast ist eine kollektive Angst vor diesem Unbekannten zu spüren. Zwar machen wir alle mit beim Gestalten oder beim Warnen, aber plötzlich kommen wir alle an einen Punkt, an dem war niemand vor uns da, niemand hat das schon mal gemacht, auch nicht vielleicht oder nur ein bißchen anders. Nein, gar nicht. <em>Das ist alles neu!</em> Früher war wenigstens der Weg ein bißchen ausgetreten. Jetzt ist da kein Weg. <br />
Zu Zeiten unserer Eltern war, wenn vielleicht auch schon nicht mehr der konkrete Weg so doch sehr stark die Struktur der Welt, in die man hineinstolperte, klar. Die Vektoren des Modells, in das das Leben sich entfaltete, vibrierten schon etwas – kleine Strukturen wurden verändert: die verrückten Grünen zogen in den Bundestag ein – aber es wirkte alles sehr stabil. Und unsere Eltern konnten es uns noch ziemlich genau beschreiben, das Modell, das auch wir beleben würden. Am Anfang war das vielleicht noch so. Die alten Regeln galten noch. Doch wir sind heute mit die ersten, die gleichzeitig die Parameter der Vektoren völlig neu definieren und dann sofort die neuen Modelle bewohnen, alle neuen Wege gehen, in alle Richtungen, schneller oder langsam. Unser Leben spult sich in eine Versuchsanordnung ab, die wir selbst berechnen, messen und analysieren, um sie dann sofort wieder zu justieren. Und wieder eine Iteration weiter. <br />
Wir schaffen Technologien, die die Struktur unserer Spheren, in denen wir Leben, so schnell und grundlegend verändern, bevor wir überhaupt die Chance haben, einen Hauch davon zu verstehen. Im Vortrag über <a href="#fbalgo">Facebook’s Algorithmic Empire</a> wurden 2 Jahre alte Facebook-Daten analysiert, um über die Algorithmen etwas herauszufinden. Aber jetzt sind 2 Jahre vergangen. Die Daten sind heute <em>alt</em>. Wenn ich heute ein Aussage mit Hilfe dieser Daten treffe, fließt dabei z.B. nicht ein, daß die Facebook-Nutzer heute 2 Jahre mehr Erfahrung im Umgang mit dem Netzwerk und anderen Internet-Technologien haben. Vielleicht ist das auch ein beachtenswerter Einfluß. <br />
Wir machen alle etwas darin, alle, die auf der re:publica waren. Wir liefern Daten, bauen Algorithmen und daraus Modelle, berechnen die Welten, in denen wir Leben – wir alle schrauben mit an den Parametern, jeder hat seine kleinen Lieblingsvariablen. Und was ich gespürt habe: jeder ist unsicher, den ersten Schritt zu tun, eine Hypothese aufzustellen und dann der eigenen Hypothese zu folgen oder sie zu verwerfen und eine neue aufzustellen. <br />
<em>Vielleicht fehlt bei der Schnelligkeit der Entwicklung ganz einfach die Zeit für Entwicklung.</em> Heute wird nicht mehr eine Hypothese aufgestellt, die dann in eine Theorie entwickelt, diese verwirklicht, ins Leben gebracht und anhand seiner Entwicklung bewertet wird. <em>Nach einer Zeit</em> geschaut wird, was denn geworden ist aus unserer Hypothese. Und wenn es etwas Gutes ist, wird sie weiter entwickelt und wenn nicht, wird die Theorie verworfen. <br />
Heute wird die Theorie einfach dadurch abgelöst, daß es <em>eine neue Theorie gibt</em>. In dem Moment, wenn die neue Theorie da ist, wird die alte abgelöst. Bevor sie überhaupt <em>durch Zeit</em> überprüft werden konnte, ist schon eine neue Theorie da, deren Hypothese noch mehr Gutes verspricht, als die Letzte. <em>Es werden nur noch Fragen in Richtung Zukunft geworfen und nicht die Antworten abgewartet.</em> <br />
Zum Anfang: Gut, bei all der Schwarzmalerei, auf der re:publica wird natürlich darüber gesprochen, über all das Neue, das Unsichtbare, die Gefahren und die jetzt schon spürbaren Auswirkungen. Doch die alte Vision vom Inter-Net ist zu einer Realität geworden, die so viele nicht wollten, scheint mir. Und unsere jetzige Realität hat großen Einfluß darauf, in welche Richtung wir die Vektoren unsere Modells in Zukunft <em>entwickeln können</em>. Und mit dieser Perspektive ist es nicht so leicht, einfach so weiterzurennen. <br />
Die neuen Visionen sind schon berechnet.</p>
<p>Weiter bald im zweiten Teil: <a href="/re-publica17-was-wird-meinungen-sind-wie-daten/">Was wird? Meinungen sind wie Daten.</a></p>
<div class="footnotes">
<ol>
<li id="fn:1">
<p><a href="https://re-publica.com/17/session/mapping-facebooks-algorithmic-empire" target="_blank">Prof. Vladan Joler, Dr. Djordje Krivokapic, Dr. Ben Wagner, Dr. Julia Powles - Mapping Facebook's Algorithmic Empire</a></p>
<p><a href="#fnref:1" class="reversefootnote"> ↸</a></p>
</li>
<li id="fn:2">
<p><a href="https://re-publica.com/17/session/automated-public-sphere" target="_blank">Prof. Dr. Frank Pasquale - The Automated Public Sphere</a></p>
<p><a href="#fnref:2" class="reversefootnote"> ↸</a></p>
</li>
<li id="fn:3">
<p><a href="https://re-publica.com/17/session/fakes-leaks-und-desinformation-verlasslicher-journalismus-im-nachrichtensturm" target="_blank">Ralf Paniczek, Claus Kleber, Eva-Maria Lemke - Fakes, Leaks Und Desinformation - Verlässlicher Journalismus Im Nachrichtensturm</a></p>
<p><a href="#fnref:3" class="reversefootnote"> ↸</a></p>
</li>
<li id="fn:4">
<p><a href="https://re-publica.com/17/session/macht-sprachbilder-politisches-framing-und-neurokognitive-kampagnenfuhrung" target="_blank">Elisabeth Wehling - Die Macht Der Sprachbilder – Politisches Framing Und Neurokognitive Kampagnenführung</a></p>
<p><a href="#fnref:4" class="reversefootnote"> ↸</a></p>
</li>
<li id="fn:5">
<p><a href="https://re-publica.com/17/session/daten-fruher-und-heute-zukunft-nutzen" target="_blank">Ulrike Prange, Uwe Schindler - Daten Von Früher Und Heute Für Die Zukunft Nutzen: Das Informationssystem PANGAEA</a></p>
<p><a href="#fnref:5" class="reversefootnote"> ↸</a></p>
</li>
<li id="fn:6">
<p><a href="https://re-publica.com/17/session/flachsinn-uber-gute-und-schlechte-aufmerksamkeit-man-sie-bekommt-wer-gewinnt-und-wohin" target="_blank">Guter Dueck - Flachsinn - Über Gute Und Schlechte Aufmerksamkeit, Wie Man Sie Bekommt, Wer Gewinnt Und Wohin Alles Führt</a></p>
<p><a href="#fnref:6" class="reversefootnote"> ↸</a></p>
</li>
<li id="fn:7">
<p><a href="https://re-publica.com/en/17/session/data-vis-or-why-you-dont-believe-facts-and-how-fix-it" target="_blank">Lisa Charlotte Rost - Data Vis Or: Why You Don't Believe In Facts, And How To Fix It</a></p>
<p><a href="#fnref:7" class="reversefootnote"> ↸</a></p>
</li>
<li id="fn:8">
<p><a href="https://re-publica.com/17/session/machine-learning-ai-and-ethics-meetup" target="_blank">Frederike Kaltheuner - Machine Learning, Ai And Ethics Meetup</a></p>
<p><a href="#fnref:8" class="reversefootnote"> ↸</a></p>
</li>
<li id="fn:9">
<p><a href="https://re-publica.com/17/session/data-people" target="_blank">Andreas Weigend - Data for the People</a></p>
<p><a href="#fnref:9" class="reversefootnote"> ↸</a></p>
</li>
<li id="fn:10">
<p><a href="https://re-publica.com/17/session/eratosthenes-21st-century-inventing-cyber-social-geography" target="_blank">John W. Kelly - Eratosthenes For The 21st Century: Inventing Cyber-Social Geography</a></p>
<p><a href="#fnref:10" class="reversefootnote"> ↸</a></p>
</li>
<li id="fn:11">
<p><a href="https://re-publica.com/17/session/emotional-trauma-machine-learning-and-internet" target="_blank">Caroline Sinders - Emotional Trauma, Machine Learning And The Internet</a></p>
<p><a href="#fnref:11" class="reversefootnote"> ↸</a></p>
</li>
<li id="fn:12">
<p><a href="https://re-publica.com/17/session/surveillance-black-bodies-united-states-bridging-digital-security-divide" target="_blank">Matt Mitchell - Surveillance & Black Bodies In The United States: Bridging The Digital Security Divide</a></p>
<p><a href="#fnref:12" class="reversefootnote"> ↸</a></p>
</li>
<li id="fn:13">
<p><a href="https://re-publica.com/17/session/turn-your-mind-relax-and-float-downstream-exploring-parallels-between-psychedelic-0" target="_blank">Bryan Duggan - Turn Off Your Mind, Relax And Float Downstream: Exploring Parallels Between Psychedelic Experiences And Virtual Reality</a></p>
<p><a href="#fnref:13" class="reversefootnote"> ↸</a></p>
</li>
<li id="fn:14">
<p><a href="https://re-publica.com/17/session/pull-request-restructuring-global-power-paradigm-through-open-source" target="_blank">Carolyn Florey, Manuela Yamada, Nnenna Nwakanma - Pull Request: Restructuring The Global Power Paradigm Through Open Source</a></p>
<p><a href="#fnref:14" class="reversefootnote"> ↸</a></p>
</li>
<li id="fn:15">
<p><a href="https://re-publica.com/17/session/teach-our-kids-code-no-teach-them-how-think" target="_blank">Karl Beecher - Teach Our Kids To Code? No, Teach Them How To Think</a></p>
<p><a href="#fnref:15" class="reversefootnote"> ↸</a></p>
</li>
<li id="fn:16">
<p><a href="https://re-publica.com/17/session/why-democracies-need-transparency-and-accountability-global-consequences-obama" target="_blank">Kathleen McClellan, Norman Solomon, John Kiriakou - Why Democracies Need Transparency And Accountability: The Global Consequences Of The Obama Administration’s War On Whistleblowers In A Trump Administration.</a></p>
<p><a href="#fnref:16" class="reversefootnote"> ↸</a></p>
</li>
<li id="fn:17">
<p><a href="https://re-publica.com/17/session/etwas-empirie-was-wir-wirklich-uber-filterblasen-fake-news-und-digitale-offentlichkeit" target="_blank">Konrad Lischka, Christian Stöcker - Etwas Empirie: Was Wir Wirklich Über Filterblasen, Fake-News Und Die Digitale Öffentlichkeit Wissen</a></p>
<p><a href="#fnref:17" class="reversefootnote"> ↸</a></p>
</li>
<li id="fn:18">
<p><a href="https://re-publica.com/17/session/cypherpunks-kryptographische-technologien-politisches-projekt" target="_blank">Emanuel Löffler - Cypherpunks - Kryptographische Technologien Als Politisches Projekt</a></p>
<p><a href="#fnref:18" class="reversefootnote"> ↸</a></p>
</li>
<li id="fn:19">
<p><a href="https://re-publica.com/17/session/deep-shit-paradigms-paranoia-and-politics-machine-intelligence" target="_blank">Paul Feigelfeld - Deep Shit: Paradigms, Paranoia and Politics of Machine Intelligence</a></p>
<p><a href="#fnref:19" class="reversefootnote"> ↸</a></p>
</li>
</ol>
</div>dev4223developer4223@ondata.workDie re:publica 17 ist vorbei. Und was habe ich mitgenommen?Regression in R2017-04-25T18:41:22+02:002017-05-03T00:35:37+02:00https://ondata.work/rnb-regression<div class="fluid-row" id="header">
<aside class="sidebar__right">
<nav class="toc flyout-toc">
<header><h4 class="nav__title"><i class="fa fa-file-alt"></i> TOC</h4></header>
<ul class="toc__menu toc_flyout" id="markdown-toc">
<li><a href="#regression">Regression</a></li>
<li><a href="#das-capital-asset-pricing-model">Das Capital Asset Pricing Model</a></li>
<li><a href="#bewertung-der-daten">Bewertung der Daten</a><ul>
<li><a href="#annahme-1-die-residuen-sind-normalverteilt">Annahme 1: Die Residuen sind normalverteilt</a></li>
<li><a href="#annahme-2-die-varianz-der-residuen-andert-sich-nicht-entlang-der-regressionslinie">Annahme 2: Die Varianz der Residuen ändert sich nicht entlang der Regressionslinie</a></li>
</ul></li>
</ul>
</nav>
</aside>
<div class="btn-group pull-right">
<button type="button" class="btn btn-default btn-xs dropdown-toggle" data-toggle="dropdown" aria-haspopup="true" aria-expanded="false"><span>Code</span> <span class="caret"></span></button>
<ul class="dropdown-menu" style="min-width: 50px;">
<li><a id="rmd-download-source" href="#">Download Rmd</a></li>
</ul>
</div>
</div>
<!-- rnb-text-begin -->
<div id="regression" class="section level2">
<h2>Regression</h2>
<p>Statistische Auswertungen drehen sich oft darum, aus den Werten der Vergangenheit ein Model zu erstellen, mit dem man den Verlauf von bestimmten Variablen in der Zukunft voraus sagen kann. Eine Möglichkeit der Modellbildung ist die Lineare Regression.</p>
<p>Ganz vereinfacht gesagt: Für eine gegebene Anzahl von Werten <span class="math inline">\(Y=f(X)\)</span> möchte man dabei die Funktion <span class="math inline">\(f(X)\)</span> herausfinden. Damit können dann zukünftige Werte auf Basis des Vergangenen berechnet werden. <span class="math inline">\(Y\)</span> ist die – von den unabhängigen Variablen in der Funktion <span class="math inline">\(f(X)\)</span> – abhängige Variable. Die Funktion <span class="math inline">\(f(X)\)</span> besteht aus einer liniearen Gleichung unabhängiger Variablen. Bei der Linearen Regression wird eine Gerade durch die Punkte <span class="math inline">\([X,Y]\)</span> gelegt. Für die Gerade gilt <span class="math inline">\(Y=\beta X + \alpha\)</span>. Dabei ist <span class="math inline">\(\alpha\)</span> der Offset, bei dem die Gerade die Y-Achse schneidet (<span class="math inline">\(X=0\)</span>). <span class="math inline">\(\beta\)</span> ist die Steigung der Gerade. Da wir nur die <span class="math inline">\([X,Y]\)</span>-Koordinaten der Punkte haben, muß man eine Möglichkeit der Bewertung der Güte der Geraden haben. Dazu gibt es mehrere Verfahren, eines davon ist, die Abstände der Punkte zur Geraden über alle Punkte zu minimieren, z.B. mit Hilfe der Methode der kleinsten Quadrate. Das alles noch theoretischer nachlesen kann man <a href="https://de.wikipedia.org/wiki/Lineare_Regression#Einfache_lineare_Regression" target="_blank">hier bei Wikipedia</a>.</p>
</div>
<div id="das-capital-asset-pricing-model" class="section level2">
<h2>Das Capital Asset Pricing Model</h2>
<p>In dem Kurs wurde das alles am Beispiel des Capital Asset Pricing Models berechnet. Dabei soll die zukünftige Auschüttung einer Versicherung anhand der Wertentwicklung in der Vergangenheit vorhergesagt werden. Die Formel zur Bewertung einer Versicherung ist wie folgt:</p>
<p><span class="math display">\[
R_i = R_{riskfree} + \beta_i (R_{market} - R_{riskfree})
\]</span></p>
<p>Die Ausschüttung ergibt sich aus dem risikofreien Anteil <span class="math inline">\(R_{riskfree}\)</span> und dem risikobehafteten Anteil, der Ausschüttung des Marktes <span class="math inline">\(R_{market}\)</span> oberhalb dem risikofreien Anteil <span class="math inline">\(R_{riskfree}\)</span> multipliziert mit <span class="math inline">\(\beta_i\)</span>, dem Risiko der Versicherung im Vergleich zum Markt. <span class="math inline">\(\beta_i\)</span> ist gesucht. Umgestellt nach <span class="math inline">\(\beta_i\)</span> zeigt die Gleichung:</p>
<p><span class="math display">\[
\beta_i = \frac{(R_i - R_{riskfree})}{(R_{market} - R_{riskfree})}
\]</span></p>
<p>Um Werte zu erhalten, mit denen man eine Berechnung durchspielen kann, kann man diese bei Yahoo Finance herunterladen. Als Aufgabe sollte das <span class="math inline">\(\beta\)</span> von Google berechnet werden. Dazu werden als erstes die historischen Werte des Google Index (GOOG) für die letzten 5 Jahre in Monatsschritten heruntergeladen. Man erhält eine CSV-Datei, die man in R einlesen kann. Als Market-Werte wird der NASDAQ Composite INdex (^IXIC) verwendet. Für denselben Zeitraum werden hier die historischen Werte herunterladen. Und dann noch als risikofreie Vergleichswerte die Werte von Schatzbriefen nehmen – hier Treasury Yield 5 Years (^FVX). Diese Dateien werden eingelesen und in der Funktion <em>preProcess</em> vorverarbeitet. Dabei werden aus den Werten der Aktien die Ausschüttungen berechnet. Die Ausschüttung ergibt sich aus</p>
<p><span class="math display">\[
R = \frac{Neuer Preis - Alter Preis}{Alter Preis} = \frac{Neuer Preis}{Alter Preis} - 1
\]</span></p>
<p>Am Schluß werden dann die Kennwerte der Regression ausgegeben. Wenn man ein Diagramm mit den Grunddaten anlegt, kann man mit <em>plot(Kennwerte der Regression)</em> die Regressiongerade in das zuletzt erstellte Diagramm zeichnen lassen.</p>
<!-- rnb-text-end -->
<!-- rnb-chunk-begin -->
<!-- rnb-source-begin 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 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="co"># Bewertete Versicherung: Google</span>
googFile <-<span class="st"> '/home/holgre/Data/Kurse/Learn By Example - Statistics and Data Science in R/12 Linear Regression in Excel/goog-100101-170101-table.csv'</span>
<span class="co"># Market-Werte: Nasdaq</span>
nasdaqFile <-<span class="st">'/home/holgre/Data/Kurse/Learn By Example - Statistics and Data Science in R/12 Linear Regression in Excel/ixic-100101-170101-table.csv'</span>
## Risikofreie Schatzbriefe: TBonds
tbondsFile <-<span class="st">'/home/holgre/Data/Kurse/Learn By Example - Statistics and Data Science in R/12 Linear Regression in Excel/fvx-100101-170101-table.csv'</span>
preProcess <-function(googFile,nasdaqFile,tbondsFile){
<span class="co"># Es werden nur die Spalten Datum (Date) und Schlußwert (Adj.Close) verwendet</span>
goog <-<span class="st"> </span><span class="kw">read.table</span>(googFile,<span class="dt">header =</span><span class="ot">TRUE</span>, <span class="dt">sep =</span><span class="st">","</span>)[,<span class="kw">c</span>(<span class="st">"Date"</span>,<span class="st">"Adj.Close"</span>)]
<span class="co"># Die Spalte Adj.Close mit einem eindeutigen Namen versehen</span>
<span class="kw">names</span>(goog)[<span class="dv">2</span>]<-<span class="st">"goog.price"</span>
<span class="co"># Date-Werte sind Strings -> umwandeln in Datumsformat </span>
goog[,<span class="kw">c</span>(<span class="st">"Date"</span>)] <-<span class="kw">as.Date</span>(goog[,<span class="kw">c</span>(<span class="st">"Date"</span>)])
nasdaq <-<span class="st"> </span><span class="kw">read.table</span>(nasdaqFile,<span class="dt">header =</span><span class="ot">TRUE</span>, <span class="dt">sep =</span><span class="st">","</span>)[,<span class="kw">c</span>(<span class="st">"Date"</span>,<span class="st">"Adj.Close"</span>)]
<span class="kw">names</span>(nasdaq)[<span class="dv">2</span>]<-<span class="st">"nasdaq.price"</span>
nasdaq[,<span class="kw">c</span>(<span class="st">"Date"</span>)] <-<span class="kw">as.Date</span>(nasdaq[,<span class="kw">c</span>(<span class="st">"Date"</span>)])
<span class="co"># Tabellen mergen mit dem Datum als Index</span>
goog <-<span class="kw">merge</span>(goog, nasdaq, <span class="dt">by =</span><span class="st">"Date"</span>)
goog[,<span class="kw">c</span>(<span class="st">"Date"</span>)] <-<span class="kw">as.Date</span>(goog[,<span class="kw">c</span>(<span class="st">"Date"</span>)])
<span class="co"># Tabelle ordnen</span>
goog <-goog[<span class="kw">order</span>(goog$Date, <span class="dt">decreasing =</span><span class="ot">TRUE</span>),]
<span class="co"># Aus den Schlußwerten Returns berechnen indem zeilenweise der alte Wert vom neuen abgezogen wird </span>
goog[-<span class="kw">nrow</span>(goog),-<span class="dv">1</span>] <-goog[-<span class="kw">nrow</span>(goog),-<span class="dv">1</span>]/goog[-<span class="dv">1</span>,-<span class="dv">1</span>]-<span class="dv">1</span>
<span class="co"># Spalten neu benennen</span>
<span class="kw">names</span>(goog)[<span class="dv">2</span>:<span class="dv">3</span>]<-<span class="kw">c</span>(<span class="st">"goog.returns"</span>,<span class="st">"nasdaq.returns"</span>)
<span class="co"># letzte Zeile verwerfen, da dafür der Subtrahent fehlt </span>
goog <-goog[-<span class="kw">nrow</span>(goog),]
<span class="co"># Mit den risikofreien Werten dasselbe durchführen</span>
tbonds <-<span class="st"> </span><span class="kw">read.table</span>(tbondsFile,<span class="dt">header =</span><span class="ot">TRUE</span>, <span class="dt">sep =</span><span class="st">","</span>)[,<span class="kw">c</span>(<span class="st">"Date"</span>,<span class="st">"Adj.Close"</span>)]
<span class="kw">names</span>(tbonds)[<span class="dv">2</span>]<-<span class="st">"tbonds.returns"</span>
tbonds[,<span class="kw">c</span>(<span class="st">"Date"</span>)] <-<span class="kw">as.Date</span>(tbonds[,<span class="kw">c</span>(<span class="st">"Date"</span>)])
goog <-<span class="kw">merge</span>(goog, tbonds, <span class="dt">by=</span><span class="st">"Date"</span>)
<span class="co"># Werte in Prozent umrechnen</span>
goog$tbonds.returns <-goog$tbonds.returns/<span class="dv">100</span>
<span class="co"># von beiden Spalten google und nasdaq die tbonds-Werte abziehen.</span>
goog[,<span class="kw">c</span>(<span class="st">"goog.returns"</span>,<span class="st">"nasdaq.returns"</span>)] <-goog[,<span class="kw">c</span>(<span class="st">"goog.returns"</span>,<span class="st">"nasdaq.returns"</span>)]-goog[,<span class="st">"tbonds.returns"</span>]
<span class="co"># NA-Werte: Wenn Werte fehlen, werden sie durch den Mittelwert erwetzt</span>
goog[,<span class="st">"goog.returns"</span>][<span class="kw">is.na</span>(goog[,<span class="st">"goog.returns"</span>])] <-<span class="kw">mean</span>(goog[,<span class="st">"goog.returns"</span>])
<span class="kw">return</span>(goog)
}
<span class="co"># Dateien vorbereiten</span>
goog <-<span class="kw">preProcess</span>(googFile,nasdaqFile,tbondsFile)
<span class="co"># lm - lineares Modell für Regression berechnen </span>
<span class="co"># NA-Werte: na.omit (default), na.exclude, na.fail</span>
googM <-<span class="kw">lm</span>(goog$goog.returns~goog$nasdaq.returns, <span class="dt">na.action =</span> na.omit)
<span class="co"># Ergebnisse des linearen Modells ausgeben</span>
<span class="kw">summary</span>(googM)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin 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 -->
<pre><code>
Call:
lm(formula = goog$goog.returns ~ goog$nasdaq.returns, na.action = na.omit)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.184898 -0.039235 -0.003841 0.028819 0.194899
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 0.003339 0.006397 0.522 0.603
goog$nasdaq.returns 0.994451 0.148751 6.685 2.71e-09 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.05823 on 81 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.3556, Adjusted R-squared: 0.3476
F-statistic: 44.69 on 1 and 81 DF, p-value: 2.712e-09</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxucGxvdChnb29nJGdvb2cucmV0dXJuc35nb29nJG5hc2RhcS5yZXR1cm5zLHhsYWI9XCJOYXNkYXEgUmV0dXJuc1wiLHlsYWI9XCJHb29nbGUgUmV0dXJuc1wiKVxuYWJsaW5lKGdvb2dNKVxuYGBgIn0= -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">plot</span>(goog$goog.returns~goog$nasdaq.returns,<span class="dt">xlab=</span><span class="st">"Nasdaq Returns"</span>,<span class="dt">ylab=</span><span class="st">"Google Returns"</span>)
<span class="kw">abline</span>(googM)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuIyBSb2J1c3RlIFJlZ3Jlc3Npb24sIHVtIGRlbiBFaW5mbHXDnyBkZXIgQXVzcmVpw59lciB6dSB2ZXJyaW5nZXJuXG5nb29nUkxNIDwtcmxtKGdvb2ckZ29vZy5yZXR1cm5zfmdvb2ckbmFzZGFxLnJldHVybnMpXG5hYmxpbmUoZ29vZ1JMTSwgbHR5ID0nZGFzaGVkJyxjb2w9J2RlZXBza3libHVlJylcbmBgYCJ9 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="co"># Robuste Regression, um den Einfluß der Ausreißer zu verringern</span>
googRLM <-<span class="kw">rlm</span>(goog$goog.returns~goog$nasdaq.returns)
<span class="kw">abline</span>(googRLM, <span class="dt">lty =</span><span class="st">'dashed'</span>,<span class="dt">col=</span><span class="st">'deepskyblue'</span>)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-plot-begin eyJjb25kaXRpb25zIjpbXSwiaGVpZ2h0Ijo0MzIuNjMyOSwic2l6ZV9iZWhhdmlvciI6MCwid2lkdGgiOjcwMH0= -->
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<p>Regressionsanalysen, die die Methode der kleinsten Quadrate verwenden, sind nicht robust gegenüber Ausreißern. D.h. Ausreißer können das Ergebnis der Regression stark beeinflußen. Hier kann die Robuste Regression angewendet werden, bei der die Ausreißer das Ergebnis nicht so stark ins Gewicht fallen und so diese Schwäche der klassischen Verfahren umgange wird. Dies kann z.B. über die Berechnung eines M-Schätzers unter Verwendung des IWLS-Algorithmus (iterated re-weighted least squares) wie in der Funktion rlm() geschehen.</p>
</div>
<div id="bewertung-der-daten" class="section level2">
<h2>Bewertung der Daten</h2>
<p>Wie ich finde, ist das eines der wichtigsten Themen: die Bewertung der Daten, die man zur Berechnung der Regression verwendet. Man kann ziemlich viel mit Statistik und der Darstellung von Ergebnissen und Auswertungen anstellen. Man kann Sachverhalte genauso verdeutlichen wie verschleiern oder die Interpretation und Wahrnehmung der Ergebnisse in bestimmte Richtungen lenken. Daher hier ein kurzer Blick auf eine der Möglichkeiten, mit der man die Eignung der Daten für eine Regression bewerten kann. Mit <code>plot()</code> kann man 4 Diagnose-Plots der Residuen der Regressionsdaten ausgeben.</p>
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" /></p>
<!-- rnb-plot-end -->
<!-- rnb-chunk-end -->
<!-- rnb-text-begin -->
<p>Damit die Daten sich für eine Regression eignen, müssen sie folgenden Annahmen genügen.</p>
<div id="annahme-1-die-residuen-sind-normalverteilt" class="section level3">
<h3>Annahme 1: Die Residuen sind normalverteilt</h3>
<p>Um diese Annahme zu überprüfen, kann man sich den Plot <em>Normal Q-Q</em> anschauen, einen Quantil-Quantil-Plot. Quantilen sind Punkte, die den sortierten Datensatz in gleichfroße Gruppen einteilen. Eine Quartile teilt den Datensatz z.B. in vier gleichgroße Gruppen. Die Idee ist, das, wenn die Quantilen zweier Datensätze gleich sind, sie die gleiche Verteilung haben. Wenn sie die gleiche Verteilung haben, dann müßten die Punkte auf der Linie <span class="math inline">\(Y=X\)</span> liegen. Der Q-Q-Plot trägt die Quantilen der Residuen unserer Daten über den Quantilen der Normalverteilung auf. Wie man sieht, liegen die Werte bis auf ein paar Ausreißer ganz gut auf der Linie <span class="math inline">\(Y=X\)</span>. Genaueres über einen Q-Q-Plot kann man <a href="https://de.wikipedia.org/wiki/Quantil-Quantil-Diagramm" target="_blank">hier bei Wikipedia</a> nachlesen.</p>
</div>
<div id="annahme-2-die-varianz-der-residuen-andert-sich-nicht-entlang-der-regressionslinie" class="section level3">
<h3>Annahme 2: Die Varianz der Residuen ändert sich nicht entlang der Regressionslinie</h3>
<p>Zum Einschätzen dienen hier die Plots <em>Residuals vs Fitted</em> und <em>Scale-Location</em>. Im letzteren Plot sind die Residuen standartisiert. Das bedeutet, daß ihre Verteilung der Standardnormalverteilung entspricht (Mittelwert = 0, Standardabweichung = 1). Um die Annahme zu überprüfen, schaut man sich die beiden Plots an und schätzt ein, ob der Bereich, in dem die Werte liegen, konstant bleibt und in seiner Größe nicht variiert. Die beiden Plots zeigen, daß die Bereiche ungefähr konstant bleiben und sich daher die verwendeten Werte gut für die Regression eignen.</p>
<p>Mit Hilfe des letzten Plots <em>Residuals vs Leverage</em> kann man abschätzen, ob einige Punkte – wie z.B. Ausreißer – größeren Einfluß auf das Regressionsergebnis haben als andere. Näheres zu Cook’s Distance wieder <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Cook%27s_distance" target="_blank">hier bei Wikipedia</a>. Liegen Datenpunkte jenseits der mit 0.5 gekennzeichneten gestrichelten Linie, dann müssen diese näher untersucht werden.</p>
<!-- rnb-text-end -->
</div>
</div>
<div id="rmd-source-code">---
title: "Regression in R"
output:
  html_notebook:
    code_folding: none
    df_print: kable
    highlight: pygments
    theme: flatly
    toc: yes
  html_document:
    highlight: pygments
    keep_md: yes
---

## Regression

Statistische Auswertungen drehen sich oft darum, aus den Werten der Vergangenheit ein Model zu erstellen, mit dem man den Verlauf von bestimmten Variablen in der Zukunft voraus sagen kann. Eine Möglichkeit der Modellbildung ist die Lineare Regression. 

Ganz vereinfacht gesagt: Für eine gegebene Anzahl von Werten $Y=f(X)$ möchte man dabei die Funktion $f(X)$ herausfinden. Damit können dann zukünftige Werte auf Basis des Vergangenen berechnet werden. $Y$ ist die -- von den unabhängigen Variablen in der Funktion $f(X)$ -- abhängige Variable. Die Funktion $f(X)$ besteht aus einer liniearen Gleichung unabhängiger Variablen. Bei der Linearen Regression wird eine Gerade durch die Punkte $[X,Y]$ gelegt. Für die Gerade gilt $Y=\beta X + \alpha$. Dabei ist $\alpha$ der Offset, bei dem die Gerade die Y-Achse schneidet ($X=0$). $\beta$ ist die Steigung der Gerade. Da wir nur die $[X,Y]$-Koordinaten der Punkte haben, muß man eine Möglichkeit der Bewertung der Güte der Geraden haben. Dazu gibt es mehrere Verfahren, eines davon ist, die Abstände der Punkte zur Geraden über alle Punkte zu minimieren, z.B. mit Hilfe der Methode der kleinsten Quadrate. Das alles noch theoretischer nachlesen kann man [hier bei Wikipedia](https://de.wikipedia.org/wiki/Lineare_Regression#Einfache_lineare_Regression){:target="_blank"}.  

## Das Capital Asset Pricing Model

In dem Kurs wurde das alles am Beispiel des Capital Asset Pricing Models berechnet. Dabei soll die zukünftige Auschüttung einer Versicherung anhand der Wertentwicklung in der Vergangenheit vorhergesagt werden. Die Formel zur Bewertung einer Versicherung ist wie folgt:

$$
R_i = R_{riskfree} + \beta_i (R_{market} - R_{riskfree})
$$

Die Ausschüttung ergibt sich aus dem risikofreien Anteil $R_{riskfree}$ und dem risikobehafteten Anteil, der Ausschüttung des Marktes $R_{market}$ oberhalb dem risikofreien Anteil $R_{riskfree}$ multipliziert mit $\beta_i$, dem Risiko der Versicherung im Vergleich zum Markt. $\beta_i$ ist gesucht. Umgestellt nach $\beta_i$ zeigt die Gleichung:

$$
\beta_i = \frac{(R_i - R_{riskfree})}{(R_{market} - R_{riskfree})}
$$

Um Werte zu erhalten, mit denen man eine Berechnung durchspielen kann, kann man diese bei Yahoo Finance herunterladen. Als Aufgabe sollte das $\beta$ von Google berechnet werden. Dazu werden als erstes die historischen Werte des Google Index (GOOG) für die letzten 5 Jahre in Monatsschritten heruntergeladen. Man erhält eine CSV-Datei, die man in R einlesen kann. Als Market-Werte wird der NASDAQ Composite INdex (^IXIC) verwendet. Für denselben Zeitraum werden hier die historischen Werte herunterladen. Und dann noch als risikofreie Vergleichswerte die Werte von Schatzbriefen nehmen -- hier Treasury Yield 5 Years (^FVX). Diese Dateien werden eingelesen und in der Funktion *preProcess* vorverarbeitet. Dabei werden aus den Werten der Aktien die Ausschüttungen berechnet. Die Ausschüttung ergibt sich aus 

$$
R = \frac{Neuer Preis - Alter Preis}{Alter Preis} = \frac{Neuer Preis}{Alter Preis} - 1
$$

Am Schluß werden dann die Kennwerte der Regression ausgegeben. Wenn man ein Diagramm mit den Grunddaten anlegt, kann man mit *plot(Kennwerte der Regression)* die Regressiongerade in das zuletzt erstellte Diagramm zeichnen lassen. 

```{r}
# Bewertete Versicherung: Google
googFile <- '/home/holgre/Data/Kurse/Learn By Example - Statistics and Data Science in R/12 Linear Regression in Excel/goog-100101-170101-table.csv'
# Market-Werte: Nasdaq
nasdaqFile <-'/home/holgre/Data/Kurse/Learn By Example - Statistics and Data Science in R/12 Linear Regression in Excel/ixic-100101-170101-table.csv'
## Risikofreie Schatzbriefe: TBonds
tbondsFile <-'/home/holgre/Data/Kurse/Learn By Example - Statistics and Data Science in R/12 Linear Regression in Excel/fvx-100101-170101-table.csv'

preProcess <-function(googFile,nasdaqFile,tbondsFile){
  # Es werden nur die Spalten Datum (Date) und Schlußwert (Adj.Close) verwendet
  goog <- read.table(googFile,header =TRUE, sep =",")[,c("Date","Adj.Close")]
  # Die Spalte Adj.Close mit einem eindeutigen Namen versehen
  names(goog)[2]<-"goog.price"
  # Date-Werte sind Strings -> umwandeln in Datumsformat 
  goog[,c("Date")] <-as.Date(goog[,c("Date")])
  nasdaq <- read.table(nasdaqFile,header =TRUE, sep =",")[,c("Date","Adj.Close")]
  names(nasdaq)[2]<-"nasdaq.price"
  nasdaq[,c("Date")] <-as.Date(nasdaq[,c("Date")])
  # Tabellen mergen mit dem Datum als Index
  goog <-merge(goog, nasdaq, by ="Date")
  goog[,c("Date")] <-as.Date(goog[,c("Date")])
  # Tabelle ordnen
  goog <-goog[order(goog$Date, decreasing =TRUE),]
  # Aus den Schlußwerten Returns berechnen indem zeilenweise der alte Wert vom neuen abgezogen wird 
  goog[-nrow(goog),-1] <-goog[-nrow(goog),-1]/goog[-1,-1]-1
  # Spalten neu benennen
  names(goog)[2:3]<-c("goog.returns","nasdaq.returns")
  # letzte Zeile verwerfen, da dafür der Subtrahent fehlt 
  goog <-goog[-nrow(goog),]
  # Mit den risikofreien Werten dasselbe durchführen
  tbonds <- read.table(tbondsFile,header =TRUE, sep =",")[,c("Date","Adj.Close")]
  names(tbonds)[2]<-"tbonds.returns"
  tbonds[,c("Date")] <-as.Date(tbonds[,c("Date")])
  goog <-merge(goog, tbonds, by="Date")
  # Werte in Prozent umrechnen
  goog$tbonds.returns <-goog$tbonds.returns/100
  # von beiden Spalten google und nasdaq die tbonds-Werte abziehen.
  goog[,c("goog.returns","nasdaq.returns")] <-goog[,c("goog.returns","nasdaq.returns")]-goog[,"tbonds.returns"]
  # NA-Werte: Wenn Werte fehlen, werden sie durch den Mittelwert erwetzt
  goog[,"goog.returns"][is.na(goog[,"goog.returns"])] <-mean(goog[,"goog.returns"])
  return(goog)
}
# Dateien vorbereiten
goog <-preProcess(googFile,nasdaqFile,tbondsFile)
# lm - lineares Modell für Regression berechnen 
# NA-Werte: na.omit (default), na.exclude, na.fail
googM <-lm(goog$goog.returns~goog$nasdaq.returns, na.action = na.omit)
# Ergebnisse des linearen Modells ausgeben
summary(googM)
plot(goog$goog.returns~goog$nasdaq.returns,xlab="Nasdaq Returns",ylab="Google Returns")
abline(googM)
# Robuste Regression, um den Einfluß der Ausreißer zu verringern
googRLM <-rlm(goog$goog.returns~goog$nasdaq.returns)
abline(googRLM, lty ='dashed',col='deepskyblue')
```

Regressionsanalysen, die die Methode der kleinsten Quadrate verwenden, sind nicht robust gegenüber Ausreißern. D.h. Ausreißer können das Ergebnis der Regression stark beeinflußen. Hier kann die Robuste Regression angewendet werden, bei der die Ausreißer das Ergebnis nicht so stark ins Gewicht fallen und so diese Schwäche der klassischen Verfahren umgange wird. Dies kann z.B. über die Berechnung eines M-Schätzers unter Verwendung des IWLS-Algorithmus (iterated re-weighted least squares) wie in der Funktion rlm() geschehen.

## Bewertung der Daten

Wie ich finde, ist das eines der wichtigsten Themen: die Bewertung der Daten, die man zur Berechnung der Regression verwendet. Man kann ziemlich viel mit Statistik und der Darstellung von Ergebnissen und Auswertungen anstellen. Man kann Sachverhalte genauso verdeutlichen wie verschleiern oder die Interpretation und Wahrnehmung der Ergebnisse in bestimmte Richtungen lenken. Daher hier ein kurzer Blick auf eine der Möglichkeiten, mit der man die Eignung der Daten für eine Regression bewerten kann.
Mit `plot()` kann man 4 Diagnose-Plots der Residuen der Regressionsdaten ausgeben.

```{r}
plot(googM)
```

Damit die Daten sich für eine Regression eignen, müssen sie folgenden Annahmen genügen.

### Annahme 1: Die Residuen sind normalverteilt

Um diese Annahme zu überprüfen, kann man sich den Plot _Normal Q-Q_ anschauen, einen Quantil-Quantil-Plot. Quantilen sind Punkte, die den sortierten Datensatz in gleichfroße Gruppen einteilen. Eine Quartile teilt den Datensatz z.B. in vier gleichgroße Gruppen. Die Idee ist, das, wenn die Quantilen zweier Datensätze gleich sind, sie die gleiche Verteilung haben. Wenn sie die gleiche Verteilung haben, dann müßten die Punkte auf der Linie $Y=X$ liegen. Der Q-Q-Plot trägt die Quantilen der Residuen unserer Daten über den Quantilen der Normalverteilung auf. Wie man sieht, liegen die Werte bis auf ein paar Ausreißer ganz gut auf der Linie $Y=X$. Genaueres über einen Q-Q-Plot kann man [hier bei Wikipedia](https://de.wikipedia.org/wiki/Quantil-Quantil-Diagramm){:target="_blank"} nachlesen. 

### Annahme 2: Die Varianz der Residuen ändert sich nicht entlang der Regressionslinie

Zum Einschätzen dienen hier die Plots _Residuals vs Fitted_ und _Scale-Location_. Im letzteren Plot sind die Residuen standartisiert. Das bedeutet, daß ihre Verteilung der Standardnormalverteilung entspricht (Mittelwert = 0, Standardabweichung = 1). Um die Annahme zu überprüfen, schaut man sich die beiden Plots an und schätzt ein, ob der Bereich, in dem die Werte liegen, konstant bleibt und in seiner Größe nicht variiert. Die beiden Plots zeigen, daß die Bereiche ungefähr konstant bleiben und sich daher die verwendeten Werte gut für die Regression eignen.

Mit Hilfe des letzten Plots _Residuals vs Leverage_ kann man abschätzen, ob einige Punkte -- wie z.B. Ausreißer -- größeren Einfluß auf das Regressionsergebnis haben als andere. Näheres zu Cook's Distance wieder [hier bei Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Cook%27s_distance){:target="_blank"}. Liegen Datenpunkte jenseits der mit 0.5 gekennzeichneten gestrichelten Linie, dann müssen diese näher untersucht werden.  



</div>dev4223developer4223@ondata.workRegression am Beispiel des Capital Asset Pricing Models.R: Daten einlesen und analysieren2017-04-22T16:15:35+02:002017-04-22T20:56:26+02:00https://ondata.work/rnb-daten-einlesen-analysieren<div class="fluid-row" id="header">
<aside class="sidebar__right">
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<header><h4 class="nav__title"><i class="fa fa-file-alt"></i> TOC</h4></header>
<ul class="toc__menu toc_flyout" id="markdown-toc">
<li><a href="#daten-einlesen">Daten einlesen</a></li>
<li><a href="#gruppierungen-und-ranges">Gruppierungen und Ranges</a></li>
<li><a href="#intervalle-und-vorkommen">Intervalle und Vorkommen</a></li>
<li><a href="#daten-plotten">Daten plotten</a></li>
<li><a href="#zusammenfassende-statistik-ausgeben">Zusammenfassende Statistik ausgeben</a></li>
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<button type="button" class="btn btn-default btn-xs dropdown-toggle" data-toggle="dropdown" aria-haspopup="true" aria-expanded="false"><span>Code</span> <span class="caret"></span></button>
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<li><a id="rmd-download-source" href="#">Download Rmd</a></li>
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<!-- rnb-text-begin -->
<div id="daten-einlesen" class="section level2">
<h2>Daten einlesen</h2>
<p>Um einmal das Einlesen von Daten zu demonstrieren, wurden in dem R-Kurs die daten von movielens.org verwendet. Kurz dazu ein Auszug aus der README, dann sieht man, wozu die Daten verwendet wurden und werden.</p>
<blockquote><cite>
<p>MovieLens data sets were collected by the GroupLens Research Project at the University of Minnesota.</p>
<p>This data set consists of:</p>
<ul>
<li>100,000 ratings (1-5) from 943 users on 1682 movies.</li>
<li>Each user has rated at least 20 movies.</li>
<li>Simple demographic info for the users (age, gender, occupation, zip)</li>
</ul>
<p>The data was collected through the MovieLens web site (movielens.umn.edu) during the seven-month period from September 19th, 1997 through April 22nd, 1998. This data has been cleaned up - users who had less than 20 ratings or did not have complete demographic information were removed from this data set. Detailed descriptions of the data file can be found at the end of this file.</p>
</cite></blockquote>
<p>Hier wird nur die User-Datei <em>u.user</em> verwendet. Daran kann man einfache statistische Berechnungen durchführen und ein bißchen in R spielen.</p>
<p>Als erstes werden die Daten aus der Datei in einen dataframe eingelesen und, um sie zu untersuchen, verschiedene Kennwerte und Daten aufgerufen.</p>
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<!-- rnb-source-begin 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 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="co"># Dateihandle zuweisen</span>
u.user <-<span class="st"> "/path/to/data/file/u.user"</span>
<span class="co"># Header benennen</span>
header <-<span class="st"> </span><span class="kw">c</span>(<span class="st">"userId"</span>,<span class="st">"age"</span>,<span class="st">"gender"</span>,<span class="st">"occupation"</span>,<span class="st">"zipCode"</span>)
<span class="co"># Daten in eine Tabelle einlesen</span>
userInfo <-<span class="st"> </span><span class="kw">read.table</span>(u.user,<span class="dt">header =</span> <span class="ot">FALSE</span>, <span class="dt">sep =</span><span class="st">"|"</span>, <span class="dt">quote =</span> <span class="st">"</span><span class="ch">\"</span><span class="st">'"</span>,<span class="dt">col.names =</span> header)
<span class="co"># Die Tabelle ist ein dataframe</span>
<span class="kw">class</span>(userInfo)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIFwiZGF0YS5mcmFtZVwiXG4ifQ== -->
<pre><code>[1] "data.frame"</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
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<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">head</span>(userInfo,<span class="dv">10</span>)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-frame-begin 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<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">userInfo$age[<span class="dv">1</span>:<span class="dv">10</span>]</code></pre></div>
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<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiIFsxXSAyNCA1MyAyMyAyNCAzMyA0MiA1NyAzNiAyOSA1M1xuIn0= -->
<pre><code> [1] 24 53 23 24 33 42 57 36 29 53</code></pre>
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<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuY2xhc3ModXNlckluZm8kZ2VuZGVyKVxuYGBgIn0= -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">class</span>(userInfo$gender)</code></pre></div>
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<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIFwiZmFjdG9yXCJcbiJ9 -->
<pre><code>[1] "factor"</code></pre>
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<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxubGVuZ3RoKGxldmVscyh1c2VySW5mbyRvY2N1cGF0aW9uKSlcbmBgYCJ9 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">length</span>(<span class="kw">levels</span>(userInfo$occupation))</code></pre></div>
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<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIDIxXG4ifQ== -->
<pre><code>[1] 21</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxubGV2ZWxzKHVzZXJJbmZvJG9jY3VwYXRpb24pXG5gYGAifQ== -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">levels</span>(userInfo$occupation)</code></pre></div>
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<!-- rnb-output-begin 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 -->
<pre><code> [1] "administrator" "artist" "doctor" "educator" "engineer" "entertainment" "executive"
[8] "healthcare" "homemaker" "lawyer" "librarian" "marketing" "none" "other"
[15] "programmer" "retired" "salesman" "scientist" "student" "technician" "writer" </code></pre>
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<!-- rnb-chunk-end -->
<!-- rnb-text-begin -->
</div>
<div id="gruppierungen-und-ranges" class="section level2">
<h2>Gruppierungen und Ranges</h2>
<p>Um zu bestimmen, in welchen Bereichen die Daten liegen, werden sie summiert oder gruppiert. Um sie später nach Altersgruppern zu clustern, werden Intervalle angelegt.</p>
<!-- rnb-text-end -->
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<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">table</span>(userInfo$occupation)</code></pre></div>
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<!-- rnb-output-begin 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 -->
<pre><code>
administrator artist doctor educator engineer entertainment executive healthcare homemaker
79 28 7 95 67 18 32 16 7
lawyer librarian marketing none other programmer retired salesman scientist
12 51 26 9 105 66 14 12 31
student technician writer
196 27 45 </code></pre>
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<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxudGFibGUodXNlckluZm8kZ2VuZGVyKVxuYGBgIn0= -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">table</span>(userInfo$gender)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiXG4gIEYgICBNIFxuMjczIDY3MCBcbiJ9 -->
<pre><code>
F M
273 670 </code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxucmFuZ2UodXNlckluZm8kYWdlKVxuYGBgIn0= -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">range</span>(userInfo$age)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdICA3IDczXG4ifQ== -->
<pre><code>[1] 7 73</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuIyBUYWJlbGxlIG5hY2ggQWx0ZXJzYmVyZWljaGVuIGNsdXN0ZXJuXG5iaW5zIDwtIHNlcSg1LDc1LGJ5PTEwKVxuaW50ZXJ2YWxzIDwtIGN1dCh1c2VySW5mbyRhZ2UsYmlucyxyaWdodD1GQUxTRSlcbmBgYCJ9 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="co"># Tabelle nach Altersbereichen clustern</span>
bins <-<span class="st"> </span><span class="kw">seq</span>(<span class="dv">5</span>,<span class="dv">75</span>,<span class="dt">by=</span><span class="dv">10</span>)
intervals <-<span class="st"> </span><span class="kw">cut</span>(userInfo$age,bins,<span class="dt">right=</span><span class="ot">FALSE</span>)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-chunk-end -->
<!-- rnb-text-begin -->
</div>
<div id="intervalle-und-vorkommen" class="section level2">
<h2>Intervalle und Vorkommen</h2>
<p>Hier werden die in den Intervallen liegenden Daten untersucht.</p>
<!-- rnb-text-end -->
<!-- rnb-chunk-begin -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuIyBWb3Jrb21tZW4gaW4gZGVuIEludGVydmFsbGVuIGlzdCBoaWVyIG1hbCBhdXNnZWtsYW1tZXJ0XG4jaW50ZXJ2YWxzXG50YWJsZShpbnRlcnZhbHMpXG5gYGAifQ== -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="co"># Vorkommen in den Intervallen ist hier mal ausgeklammert</span>
<span class="co">#intervals</span>
<span class="kw">table</span>(intervals)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiaW50ZXJ2YWxzXG4gWzUsMTUpIFsxNSwyNSkgWzI1LDM1KSBbMzUsNDUpIFs0NSw1NSkgWzU1LDY1KSBbNjUsNzUpIFxuICAgICAxMSAgICAgMjIzICAgICAzMTAgICAgIDE5NCAgICAgMTQyICAgICAgNTEgICAgICAxMiBcbiJ9 -->
<pre><code>intervals
[5,15) [15,25) [25,35) [35,45) [45,55) [55,65) [65,75)
11 223 310 194 142 51 12 </code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuY2xhc3MoaW50ZXJ2YWxzKVxuYGBgIn0= -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">class</span>(intervals)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIFwiZmFjdG9yXCJcbiJ9 -->
<pre><code>[1] "factor"</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuIyBMZWdlbmRlIGbDvHIgZGllIERhdGVuaW50ZXJ2YWxsZVxubmFtZXNJbnQgPC0gcGFzdGUoXCJJXCIsIGMoMTo3KSwgc2VwPVwiXCIpXG5sZWdlbmRJbnQgPC0gZGF0YS5mcmFtZShuYW1lcyh0YWJsZShpbnRlcnZhbHMpKSxuYW1lc0ludClcbm5hbWVzKGxlZ2VuZEludCkgPC0gYyhcImludGVydmFsXCIsXCJuYW1lXCIpXG5pbnRlcnZhbHMgPC0gY3V0KHVzZXJJbmZvJGFnZSxiaW5zLGxhYmVscz1uYW1lc0ludCxyaWdodD1GQUxTRSlcbiMgVm9ya29tbWVuIGRlcyBBbHRlcnMgaW4gZGVuIEludGVydmFsbGVuXG5hZ2VGcmFtZSA8LSBkYXRhLmZyYW1lKGludGVydmFscyx1c2VySW5mbyRhZ2UpXG5hZ2VGcmFtZVxuYGBgIn0= -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="co"># Legende für die Datenintervalle</span>
namesInt <-<span class="st"> </span><span class="kw">paste</span>(<span class="st">"I"</span>, <span class="kw">c</span>(<span class="dv">1</span>:<span class="dv">7</span>), <span class="dt">sep=</span><span class="st">""</span>)
legendInt <-<span class="st"> </span><span class="kw">data.frame</span>(<span class="kw">names</span>(<span class="kw">table</span>(intervals)),namesInt)
<span class="kw">names</span>(legendInt) <-<span class="st"> </span><span class="kw">c</span>(<span class="st">"interval"</span>,<span class="st">"name"</span>)
intervals <-<span class="st"> </span><span class="kw">cut</span>(userInfo$age,bins,<span class="dt">labels=</span>namesInt,<span class="dt">right=</span><span class="ot">FALSE</span>)
<span class="co"># Vorkommen des Alters in den Intervallen</span>
ageFrame <-<span class="st"> </span><span class="kw">data.frame</span>(intervals,userInfo$age)
ageFrame</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-frame-begin 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 -->
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<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="co"># mal schauen, was der Table-Befehl hier macht</span>
<span class="co"># Schon eine spannende Ausgabe: Vorkommen des einzelnen Alters in den Intervallen</span>
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<pre><code> Gender
I F M
I1 5 6
I2 63 160
I3 79 231
I4 69 125
I5 48 94
I6 8 43
I7 1 11</code></pre>
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</div>
<div id="daten-plotten" class="section level2">
<h2>Daten plotten</h2>
<p>In R gibt es ziemlich viele Möglichkeiten, Daten grafisch auszugeben, wie ich beim Ausprobieren gesehen habe. Hier kann man einmal die Verteilung in den Altersintervallen nach Geschlecht sehen. Dann einmal einen Box-Plot der Verteilung des Alters der Teilnehmer in den Altersintervallen, was wahrscheinlich weniger sinnvoll ist. Und einen Box-Plot der Verteilung des Alters für Frauen und Männer.</p>
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<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="co"># Legende für</span>
legendInt</code></pre></div>
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<h2>Zusammenfassende Statistik ausgeben</h2>
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das Einlesen von Daten aus einer Datei und das Analysieren der Daten.R: Starter 22017-04-20T22:44:31+02:002017-04-21T00:05:15+02:00https://ondata.work/rnb-r-starter-2<div class="fluid-row" id="header">
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<div id="listen" class="section level2">
<h2>Listen</h2>
<p>Listen sind so etwas wie eine Vektor, nur das eine Liste Daten verschiedener Datentypen aufnehmen kann. Die folgende Liste besteht aus Strings, Zahlen und Vektoren. Der Liste kann ein Namens-Vektor zugeordnet werden, dessen Daten als Schlüssel der einzelnen Datenfelder verwendet werden kann.</p>
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<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">familie <-<span class="st"> </span><span class="kw">list</span>(<span class="st">"Mama"</span>,<span class="st">"Papa"</span>, <span class="kw">c</span>(<span class="st">"Kid1"</span>,<span class="st">"Kid2"</span>,<span class="st">"Kid3"</span>),<span class="dv">3</span>,<span class="kw">c</span>(<span class="dv">4</span>,<span class="dv">5</span>,<span class="dv">7</span>))
<span class="kw">names</span>(familie) <-<span class="st"> </span><span class="kw">c</span>(<span class="st">"Mutter"</span>,<span class="st">"Vater"</span>,<span class="st">"Kinder"</span>,<span class="st">"Wieviele Kinder"</span>,<span class="st">"Alter der Kinder"</span>)
familie[<span class="dv">1</span>]</code></pre></div>
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<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">familie[[<span class="dv">1</span>]]</code></pre></div>
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<pre><code>[1] "Mama"</code></pre>
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<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">familie$Mutter</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIFwiTWFtYVwiXG4ifQ== -->
<pre><code>[1] "Mama"</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-chunk-end -->
<!-- rnb-text-begin -->
</div>
<div id="dataframes" class="section level2">
<h2>Dataframes</h2>
<p>Dataframes sind so ähnlich wie Matrizen und bestehen aus Vektoren mit Daten verschiedener Datentypen. Dataframes können über eine Variable zusammengeführt – gemerged – werden. Das entspricht in etwa einem JOIN in SQL.</p>
<!-- rnb-text-end -->
<!-- rnb-chunk-begin -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxucGFydGljbGVOYW1lcyA8LSBjKFwiQWxpY2VcIixcIkJvYlwiLFwiQ29yYVwiLFwiRGF2ZVwiLFwiRW1tYVwiLFwiRnJhbmtcIilcbnR5cGVzIDwtIGMoXCJQaG90b25cIixcIlBob3RvblwiLFwiTmV1dHJvblwiLFwiUHJvdG9uXCIsXCJFbGVrdHJvblwiLFwiUGhvdG9uXCIpXG5zcGlucyA8LSBjKDEyMCwgMTA4LCA5OCwgNDUsIDExNSwgMTAwKVxucGFydGljbGVJbmZvIDwtIGRhdGEuZnJhbWUocGFydGljbGVOYW1lcywgdHlwZXMsIHNwaW5zKVxucGFydGljbGVJbmZvXG5gYGAifQ== -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">particleNames <-<span class="st"> </span><span class="kw">c</span>(<span class="st">"Alice"</span>,<span class="st">"Bob"</span>,<span class="st">"Cora"</span>,<span class="st">"Dave"</span>,<span class="st">"Emma"</span>,<span class="st">"Frank"</span>)
types <-<span class="st"> </span><span class="kw">c</span>(<span class="st">"Photon"</span>,<span class="st">"Photon"</span>,<span class="st">"Neutron"</span>,<span class="st">"Proton"</span>,<span class="st">"Elektron"</span>,<span class="st">"Photon"</span>)
spins <-<span class="st"> </span><span class="kw">c</span>(<span class="dv">120</span>, <span class="dv">108</span>, <span class="dv">98</span>, <span class="dv">45</span>, <span class="dv">115</span>, <span class="dv">100</span>)
particleInfo <-<span class="st"> </span><span class="kw">data.frame</span>(particleNames, types, spins)
particleInfo</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-frame-begin 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 -->
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</div>
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<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">head</span>(particleInfo,<span class="dv">3</span>)</code></pre></div>
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<!-- rnb-frame-begin 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 -->
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<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">nrow</span>(particleInfo)</code></pre></div>
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<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIDZcbiJ9 -->
<pre><code>[1] 6</code></pre>
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<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">ncol</span>(particleInfo)</code></pre></div>
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<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIDNcbiJ9 -->
<pre><code>[1] 3</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxubmFtZXMocGFydGljbGVJbmZvKVxuYGBgIn0= -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">names</span>(particleInfo)</code></pre></div>
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<pre><code>[1] "particleNames" "types" "spins" </code></pre>
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<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxucm93bmFtZXMocGFydGljbGVJbmZvKVxuYGBgIn0= -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">rownames</span>(particleInfo)</code></pre></div>
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<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIFwiMVwiIFwiMlwiIFwiM1wiIFwiNFwiIFwiNVwiIFwiNlwiXG4ifQ== -->
<pre><code>[1] "1" "2" "3" "4" "5" "6"</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuY29sbmFtZXMocGFydGljbGVJbmZvKVxuYGBgIn0= -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">colnames</span>(particleInfo)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIFwicGFydGljbGVOYW1lc1wiIFwidHlwZXNcIiAgICAgICAgIFwic3BpbnNcIiAgICAgICAgXG4ifQ== -->
<pre><code>[1] "particleNames" "types" "spins" </code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuZGltKHBhcnRpY2xlSW5mbylcbmBgYCJ9 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">dim</span>(particleInfo)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIDYgM1xuIn0= -->
<pre><code>[1] 6 3</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuIyBNZXJnZSBEYXRhZnJhbWVzXG5kZjEgPC0gZGF0YS5mcmFtZShjdXN0SWQgPSAxOjMsIGN1c3ROYW1lID0gYyhcIkpvaG5cIixcIkphbmlzXCIsXCJKYW1lc1wiKSlcbmRmMVxuYGBgIn0= -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="co"># Merge Dataframes</span>
df1 <-<span class="st"> </span><span class="kw">data.frame</span>(<span class="dt">custId =</span> <span class="dv">1</span>:<span class="dv">3</span>, <span class="dt">custName =</span> <span class="kw">c</span>(<span class="st">"John"</span>,<span class="st">"Janis"</span>,<span class="st">"James"</span>))
df1</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-frame-begin 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 -->
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{"columns":[{"label":["custId"],"name":[1],"type":["int"],"align":["right"]},{"label":["custName"],"name":[2],"type":["fctr"],"align":["left"]}],"data":[{"1":"1","2":"John"},{"1":"2","2":"Janis"},{"1":"3","2":"James"}],"options":{"columns":{"min":{},"max":[10],"total":[2]},"rows":{"min":[10],"max":[10],"total":[3]},"pages":{}}}
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<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">df2 <-<span class="st"> </span><span class="kw">data.frame</span>(<span class="dt">custId =</span> <span class="dv">1</span>:<span class="dv">3</span>, <span class="dt">custAge =</span> <span class="kw">c</span>(<span class="dv">36</span>,<span class="dv">36</span>,<span class="dv">26</span>))
df2</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-frame-begin 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 -->
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</script>
</div>
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<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">df3 <-<span class="st"> </span><span class="kw">merge</span>(df1, df2, <span class="dt">by=</span><span class="st">"custId"</span>)
df3</code></pre></div>
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{"columns":[{"label":["custId"],"name":[1],"type":["int"],"align":["right"]},{"label":["custName"],"name":[2],"type":["fctr"],"align":["left"]},{"label":["custAge"],"name":[3],"type":["dbl"],"align":["right"]}],"data":[{"1":"1","2":"John","3":"36"},{"1":"2","2":"Janis","3":"36"},{"1":"3","2":"James","3":"26"}],"options":{"columns":{"min":{},"max":[10],"total":[3]},"rows":{"min":[10],"max":[10],"total":[3]},"pages":{}}}
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<div id="rmd-source-code">LS0tCnRpdGxlOiAiUjogU3RhcnRlciAyIgpvdXRwdXQ6CiAgaHRtbF9ub3RlYm9vazoKICAgIGNvZGVfZm9sZGluZzogbm9uZQogICAgZGZfcHJpbnQ6IGthYmxlCiAgICBoaWdobGlnaHQ6IHB5Z21lbnRzCiAgICB0aGVtZTogZmxhdGx5CiAgICB0b2M6IHllcwogIGh0bWxfZG9jdW1lbnQ6CiAgICBoaWdobGlnaHQ6IHB5Z21lbnRzCiAgICBrZWVwX21kOiB5ZXMKLS0tCgojIyBMaXN0ZW4KCkxpc3RlbiBzaW5kIHNvIGV0d2FzIHdpZSBlaW5lIFZla3RvciwgbnVyIGRhcyBlaW5lIExpc3RlIERhdGVuIHZlcnNjaGllZGVuZXIgRGF0ZW50eXBlbiBhdWZuZWhtZW4ga2Fubi4gRGllIGZvbGdlbmRlIExpc3RlIGJlc3RlaHQgYXVzIFN0cmluZ3MsIFphaGxlbiB1bmQgVmVrdG9yZW4uIERlciBMaXN0ZSBrYW5uIGVpbiBOYW1lbnMtVmVrdG9yIHp1Z2VvcmRuZXQgd2VyZGVuLCBkZXNzZW4gRGF0ZW4gYWxzIFNjaGzDvHNzZWwgZGVyIGVpbnplbG5lbiBEYXRlbmZlbGRlciB2ZXJ3ZW5kZXQgd2VyZGVuIGthbm4uCgpgYGB7cn0KZmFtaWxpZSA8LSBsaXN0KCJNYW1hIiwiUGFwYSIsIGMoIktpZDEiLCJLaWQyIiwiS2lkMyIpLDMsYyg0LDUsNykpCm5hbWVzKGZhbWlsaWUpIDwtIGMoIk11dHRlciIsIlZhdGVyIiwiS2luZGVyIiwiV2lldmllbGUgS2luZGVyIiwiQWx0ZXIgZGVyIEtpbmRlciIpCmZhbWlsaWVbMV0KZmFtaWxpZVtbMV1dCmZhbWlsaWUkTXV0dGVyCmBgYAoKIyMgRGF0YWZyYW1lcwoKRGF0YWZyYW1lcyBzaW5kIHNvIMOkaG5saWNoIHdpZSBNYXRyaXplbiB1bmQgYmVzdGVoZW4gYXVzIFZla3RvcmVuIG1pdCBEYXRlbiB2ZXJzY2hpZWRlbmVyIERhdGVudHlwZW4uIERhdGFmcmFtZXMga8O2bm5lbiDDvGJlciBlaW5lIFZhcmlhYmxlIHp1c2FtbWVuZ2Vmw7xocnQgLS0gZ2VtZXJnZWQgLS0gd2VyZGVuLiBEYXMgZW50c3ByaWNodCBpbiBldHdhIGVpbmVtIEpPSU4gaW4gU1FMLgoKYGBge3J9CnBhcnRpY2xlTmFtZXMgPC0gYygiQWxpY2UiLCJCb2IiLCJDb3JhIiwiRGF2ZSIsIkVtbWEiLCJGcmFuayIpCnR5cGVzIDwtIGMoIlBob3RvbiIsIlBob3RvbiIsIk5ldXRyb24iLCJQcm90b24iLCJFbGVrdHJvbiIsIlBob3RvbiIpCnNwaW5zIDwtIGMoMTIwLCAxMDgsIDk4LCA0NSwgMTE1LCAxMDApCnBhcnRpY2xlSW5mbyA8LSBkYXRhLmZyYW1lKHBhcnRpY2xlTmFtZXMsIHR5cGVzLCBzcGlucykKcGFydGljbGVJbmZvCmhlYWQocGFydGljbGVJbmZvLDMpCm5yb3cocGFydGljbGVJbmZvKQpuY29sKHBhcnRpY2xlSW5mbykKbmFtZXMocGFydGljbGVJbmZvKQpyb3duYW1lcyhwYXJ0aWNsZUluZm8pCmNvbG5hbWVzKHBhcnRpY2xlSW5mbykKZGltKHBhcnRpY2xlSW5mbykKCiMgTWVyZ2UgRGF0YWZyYW1lcwpkZjEgPC0gZGF0YS5mcmFtZShjdXN0SWQgPSAxOjMsIGN1c3ROYW1lID0gYygiSm9obiIsIkphbmlzIiwiSmFtZXMiKSkKZGYxCmRmMiA8LSBkYXRhLmZyYW1lKGN1c3RJZCA9IDE6MywgY3VzdEFnZSA9IGMoMzYsMzYsMjYpKQpkZjIKZGYzIDwtIG1lcmdlKGRmMSwgZGYyLCBieT0iY3VzdElkIikKZGYzCmBgYAoK</div>dev4223developer4223@ondata.workKleine Beispiele zu Listen und Dataframes in RDie Daten von Früher: Die Vermessung der Welt2017-04-13T18:17:32+02:002017-04-18T13:01:14+02:00https://ondata.work/die-vermessung-der-welt<h2 id="geodäsie-in-potsdam">Geodäsie in Potsdam</h2>
<p><a href="https://www.gfz-potsdam.de/uploads/pics/FokusErde.png" title="FOKUS: ERDE - Von der Vermessung unserer Welt"><img src="https://www.gfz-potsdam.de/uploads/pics/FokusErde.png" alt="FOKUS: ERDE - Von der Vermessung unserer Welt" class="align-left" style="width:150px;" title="FOKUS: ERDE - Von der Vermessung unserer Welt" /></a></p>
<p>Die aktuelle <strong>Ausstellung zur Geschichte</strong> der Geodäsie in Potsdam. 1870 wird das Königlich-Preußische Geodätische Institut in Berlin gegründet und später auf den Telegrafenberg nach Potsdam zieht. Geodäsie ist die Wissenschaft von der Vermessung und Abbildung der Erde. Seit damals werden hier also Daten über die Welt gesammelt. Ausgestellt sind viele der wissenschaftlichen Präzissionsapparate, mit denen damals versucht wurde, so genau wie mögliche die Erde zu vermessen. Am beeindruckendsten zu sehen an den verschiedenen Pendelinstrumenten zur Messung der Fallbeschleunigung der Schwerkraft auf der Erde und den Basisinstrumenten zur genauen Vermessung großer Landflächen.</p>
<h2 id="die-vermessene-welt">Die vermessene Welt</h2>
<p><a href="/assets/images/posts/170413-fokus-erde-15_Vermessen1924_pr.jpg" title="Vermessung mit Basisapparat des Geodätischen Instituts Potsdam, 1924 (© Helmholtz-Zentrum Potsdam - Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ)"><img src="/assets/images/posts/170413-fokus-erde-15_Vermessen1924_pr.jpg" alt="Vermessung mit Basisapparat des Geodätischen Instituts Potsdam, 1924" class="align-right" title="Vermessung mit Basisapparat des Geodätischen Instituts Potsdam, 1924 (© Helmholtz-Zentrum Potsdam - Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ)" /></a></p>
<p>Die vielen Instrumente sind interessant, auf jeden Fall. Mit hoher Präzission gebaut und dadurch mit hoher Meßgenauigkeit ausgestattet, geniale Ideen, um die Fehlereinflüsse auf die Messungen zu minimieren. Und das alles vor über 150 Jahren. <br />
Aber das eigentlich Beeindruckende waren für mich zwei andere Gedanken. Einmal, das schon damals ohne Rücksicht auf Zeit und Raum Daten gesammelt und ausgetauscht wurden. Ländergrenzen und selbst politische und kriegerische Auseinandersetzungen spielten keine Rolle, wenn es darum ging Daten zu sammeln und Meßreihen zu vervollständigen. Und der zweite war, daß die komplexen Berechnungen zur Herstellung der Meßinstrumente und die eigentlichen Berechnungen der Meßreihen ohne Rechentechnik durchgeführt und trotzdem hochgenaue Ergebnisse erzielt wurden. Von damals zu heute hat sich nur die Geschwindigkeit der Datenanhäufung und -verarbeitung extrem erhöht.</p>
<h2 id="daten-ohne-grenzen">Daten ohne Grenzen</h2>
<p>Nach der Erkenntnis, das die großen Ziele der Erdvermessung nur gemeinsam erreicht werden konnten, gründete sich 1864 die europäische Gradmessung als Wissenschaftsorganisation mit dem Ziel einer international koordinierten Vermessung Mitteleuropas, angeregt durch Johann Jacob Baeyer (1794-1885). <br />
Das Projekt kam trotz der zeitgleichen kriegerischen Auseinandersetzung zwischen Preußen und Österreich zustande und die Organisation wurde sogar 1867 zum Netzwerk zur Europäischen Gradmessung erweitert. Und daraus folgte wiederum die Einführung des Urmeters – druch die Unterzeichnung der internationalen Meterkonvention 1875 durch 12 europäische Staaten, gefordert durch die Wissenschaftler des Netzwerks.</p>
<p>Ich finde das sehr erstaunlich, daß das damals so möglich war und hier das Interesse an einer gemeinsamen Vereinheitlichung den Beteiligten als so vorteilhaft erschien, daß sie das Abkommen unterzeichneten. Wie auch in der Ausstellung zu erfahren ist, gab es damals sehr viele verschiedene Maßeinheiten. Um 1800 gab es im Großherzogtum Baden noch 112 verschiedene Ellenmaße. Und die Ellen waren natürlich noch dazu in den Ländern unterschiedlich lang. Eine Vereinheitlichung der Längenmaße brachte wahrscheinlich so auch eine Vereinfachung von länderübergreifendem Handel mit sich, was zu Beginn der Industrialisierung auch eine Rolle gespielt haben kann. Das gemeinsame Interesse, die Maße zu vereinheitlichen, ist so vielleicht nicht nur der schönen Idee eines einheitlichen Systems zu verdanken. Aber wie auch immer es zustande kam, schließlich haben wir seitdem ein einheitliches und noch dazu einfaches Längensystem, welches auf dem Dezimalsystem beruht und nicht in Füßen und Ellen zählt. Obwohl das schon einen gewissen Unterhaltungswert hat, wie Randall Munroe in der Einleitung zu “what if” schreibt. <br />
Wie man heute an den mehr oder minder scheiternden Vereinheitlichungen im technischen Bereich sieht, scheinen dann doch die wirtschaftlichen Interessen wieder zu überwiegen. Wie ich gerade feststellen mußte, nachdem meine neu bestellten USB-Micro-Kabel dann USB-3-Kabel waren, die nicht in meine USB-Micro Buchsen paßten, kommen jetzt also wieder ein paar Jahre mit 2 Arten von USB-Micro-Kabeln, bis die alten Geräte ausgestorben sind.</p>
<h2 id="datenreihen-in-der-zeit">Datenreihen in der Zeit</h2>
<p>Sehr beeindruckt hat mich die Energie und extreme Langsichtigkeit, wenn es um die Aufnahme von langen Datenmeßreihen geht. Hier scheinen Wissenschaftler die einzigen zu sein, die ihren Projekten eine Langfristigkeit mitgeben, einfach weil sie wissen, daß Zeit, lange Zeiträume, ein relevanter Faktor in der Natur ist. <br />
Reinhard Süring führte am Neujahrstag 1893 am Potsdamer Observatorium erstmals Wetterbeobachtungen durch, die die Säkulare Reihe begründeten. Das ist eine der weltweit bedeutendsten, ununterbrochenen Klimameßreihen. Nach dem 2. Weltkrieg führte Süring sie 80jährig allein weiter, um sie nicht abreißen zu lassen. <br />
Der Zusatz “…seit Beginn der Wettermessung”, wenn heute von Klimaextremen berichtet wird, bezieht sich auf solche Meßreihen. Ob Reinhard Süring damals erkannt hat, das sich Muster in den Wetterabläufen nur durch langfristige Beobachtungen erkennen lassen, daß man viele Daten brauche würde, um Wetter erklärbar zu machen? Was war sein Antrieb, sich an diesem Neuhjahrsmorgen auf den Potsdamer Telegrafenberg zu stellen und Temperaturen abzulesen und Windgeschwindigkeiten zu messen und irgendwie schon den Gedanken in sich zu tragen, das knapp 53 Jahre später immer noch zu tun?</p>
<h2 id="faktor-zeit">Faktor Zeit</h2>
<p>Natürlich war das ein bedeutender, wenn nicht der bedeutendste Faktor damals. Bei der Planung von Projekten, der Erforschung und der Dauer des Baus von Meßinstrumenten, der Dauer des Nachrichtenaustauschs, der Dauer von Expeditionen und schließlich der Zeit für die Auswertung der Meßergebnisse. Was im Vergleich zu damals wahrscheinlich um den größten Faktor schneller geworden ist: die Verarbeitung der Daten. Und die einzige Konstante auch heute noch? Die Dauer für die Aufnahme der Meßwerte, die Länge der Meßreihe ist so lang, wie gemessen wird. Und in allem leben die Daten, die natürlich von ihrer Natur her auch gleich geblieben sind. Und so eine ziemlich starke, verbindende Komponente in unsere Welt bringen. Sie werde heute wie damals gemessen und ausgewertet, gemeinsam, über Grenzen hinweg.</p>
<h2 id="in-die-ausstellung">In die Ausstellung</h2>
<p>Die Ausstellung ist auf jeden Fall sehenswert. Man bekommt einen sehr guten Eindruck der Arbeit der Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler von damals und mit welcher Energie sie ihre großartigen Ideen und Visionen umgesetzt und so neue Sichtweisen auf unsere Welt ermöglicht haben.</p>dev4223developer4223@ondata.workDie Ausstellung **[FOKUS: ERDE - Von der Vermessung unserer Welt](http://www.hbpg.de/Ausstellung_Fokus-Erde.html)** in Potsdam. Mindestens seit den astronomischen Berechnungen der Maya wird die Welt vermessen und Daten aufgezeichnet und analysiert. Und nicht erst Computer machen aufwendige und genaue Berechnungen möglich. Daten gibt es also schon sehr lange.Auf der Suche nach einem guten Deployment Workflow2017-04-10T09:34:35+02:002017-04-16T16:12:57+02:00https://ondata.work/deployment-jekyll-github-netlify<aside class="sidebar__right">
<nav class="toc accordion-toc">
<input id="ac-toc" name="accordion-toc" type="checkbox" checked="checked" />
<label for="ac-toc" class="collapsed" data-toggle="collapse"><h4 class="nav__title"><i class="fas fa-plus"></i> TOC</h4></label>
<div class="toc__menu">
<ul id="markdown-toc">
<li><a href="#am-anfang" id="markdown-toc-am-anfang">Am Anfang</a></li>
<li><a href="#workflow-1" id="markdown-toc-workflow-1">Workflow #1</a></li>
<li><a href="#git" id="markdown-toc-git">Git</a></li>
<li><a href="#github-pages" id="markdown-toc-github-pages">Github Pages</a></li>
<li><a href="#workflow-2" id="markdown-toc-workflow-2">Workflow #2</a></li>
<li><a href="#eigene-domain-und-ssl" id="markdown-toc-eigene-domain-und-ssl">Eigene Domain, und SSL</a></li>
<li><a href="#einsatz-eines-cdn-cloudflare" id="markdown-toc-einsatz-eines-cdn-cloudflare">Einsatz eines CDN: Cloudflare</a></li>
<li><a href="#die-lösung-netlify" id="markdown-toc-die-lösung-netlify">Die Lösung: netlify</a> <ul>
<li><a href="#vorschau" id="markdown-toc-vorschau">Vorschau</a></li>
<li><a href="#deploy-kontexte" id="markdown-toc-deploy-kontexte">Deploy Kontexte</a></li>
</ul>
</li>
<li><a href="#workflow-3" id="markdown-toc-workflow-3">Workflow #3</a></li>
<li><a href="#und-mobiles-deployment" id="markdown-toc-und-mobiles-deployment">Und mobiles Deployment?</a></li>
<li><a href="#ergebnis" id="markdown-toc-ergebnis">Ergebnis</a></li>
</ul>
</div>
</nav>
</aside>
<h2 id="am-anfang">Am Anfang</h2>
<p>Darauf gebracht hat mich dieser Artikel <a href="http://t3n.de/news/13-kompakte-cms-im-vergleich-461933/" target="_blank">So geht Publishing heute: 13 kompakte CMS im Vergleich</a>. Dazu die in den vergangenen Jahren gesammelten Erfahrungen mit Wordpress und die Suche nach einer einfachen Möglichkeit, eine Webseite zu veröffentlichen. In dem Artikel ist <a href="https://jekyllrb.com/docs/home" target="_blank">Jekyll</a> nicht mal genannt, aber beim Lesen über und der Recherche nach <a href="https://getkirby.com/" target="_blank">Kirby</a>, <a href="http://picocms.org/" target="_blank">Pico</a>, <a href="https://getgrav.org/" target="_blank">Grav</a> und Co. kommt man unweigerlich auch an Jekyll vorbei.</p>
<p>Nein, eigentlich ging ich auf die Suche nach einem schönen einfachen und minimalistischen Foto-Theme für Wordpress und kam dabei an <a href="https://mmistakes._github.io_/minimal-mistakes/" target="_blank">Minimal Mistakes</a> vorbei, diesem schlichten Jekyll Theme, und es sah gut aus. Einfach, gut zu gestalten. Hätte ich gern für Wordpress, aber habe ich nicht gefunden. Also erstmal nix Foto-Theme. Daß wollte ich selber ausprobieren. Aber es lief auf Jekyll, unbekannterweise. Hörte sich jedoch nach einem von den ‘Neuen’ aus dem t3n-Artikel an. Ich war gespannt.</p>
<p>Ein paar Dokus und Howtos später läuft der erste Build von Minimal Mistakes auf Jekyll als Ruby Gem erfolgreich lokal auf meiner Linux Box. Schön. Einen vHost dazu und das sah doch schon sehr gut aus.
Ein bißchen Styling, CSS und das ganze mit Lieblingsschriften abgerundet, Bilder zurechtgeschnitten und ab als statische Seite auf den Server.</p>
<p>Guter Gedanke, der von statischen Seiten, editiert in jedem Texteditor in Markdown, ohne Datenbank und großes Backend und mit einem schlanken Deployment Workflow. Also als nächstes ausprobieren, ob alles so einfach geht, wie vorgestellt.</p>
<h2 id="workflow-1">Workflow #1</h2>
<p>Der erste Ablauf also wie oben beschrieben: Lokaler Build, mit lokalem vHost zur Kontrolle und dann Upload der Dateien per FTP zu meinem Hoster.
Die Vorteile: komplette Kontrolle über den Build Prozess und die Build Tools. Und die Nachteile? Wenn ich ich einen neuen Post online stellen möchte, benötige ich meine lokale Maschine und mehrere Schritte, bis der neue Post endlich online ist. Außerdem muß ich die Build Tools selber aktuell und funktionsfähig halten. So keine Möglichkeit zu haben, unterwegs etwas online zu stellen, stört mich dabei am meisten.</p>
<p>Der erste Workflow ging so:</p>
<ul>
<li>lokale Änderungen, Dateien hinzufügen oder löschen</li>
<li><code class="highlighter-rouge">bundle exec jekyll b</code>, um die statischen Seiten zu bauen</li>
<li>Kontrolle über lokalen vHost</li>
<li>wenn alles gut ist, in der <em>_config.yml</em> die Variable <code class="highlighter-rouge">url</code> umstellen</li>
<li>nochmal <code class="highlighter-rouge">bundle exec jekyll b</code>, um die statischen Dateien mit der richtigen URL für Online zu erzeugen</li>
<li><code class="highlighter-rouge">url</code> in der <em>_config.yml</em> wieder zurückstellen auf lokal (besser gleich, sondern vergißt man es)</li>
<li>Statische Seiten aus dem Ordner /_site per FTP in den Webroot auf den Server laden</li>
</ul>
<h2 id="git">Git</h2>
<p>Die Seite muß natürlich ins Git, weil: Minimal Mistakes liegt ja auch da und überhaupt. Da in meinem ersten Setup das Theme als Ruby Gem installiert ist, wird es auch über <code class="highlighter-rouge">bundle update</code> aktualisiert. Für die eigenen Theme-Anpassungen einfach das Datei-Paket bei Github als ZIP runterladen und entpacken oder <code class="highlighter-rouge">git clone</code> und dann den .git-Ordner löschen und alles ‘überflüssige’ (ist in der Installationsanleitung beschrieben, was das ist) dazu und dann per CSS schön anstreichen. Dann bei Github ein Repository erstellt und <code class="highlighter-rouge">push</code>.</p>
<h2 id="github-pages">Github Pages</h2>
<p>Gut, da ich schon bei Github bin, liegt da auch das Repository. Und dann stolpert man unweigerlich über die Github Pages. Man kann bei Github entweder einen Branchen des gesamten Repositorys oder eines Projekts per Github Pages ausliefern lassen, also als statische Webseite zur Verfügung stellen. Das ganze geht standardmäßig über eine Subdomain von <em>github.io</em>. Sogar über HTTPS (wenn über die Github-Subdomain ausgeliefert wird, darüber werde ich weiter unten stolpern). Großartig. Man kann sogar seine eigene Domain hinterlegen. Allerdings mit dem Nachteil, daß man dann kein HTTPS dafür aktivieren kann. Aber eins nach dem anderen.
Ein weiterer Vorteil - und weshalb Github Pages überhaupt hier interessant sind - Github Pages unterstützen auch die Auslieferung von Jekyll Projekten.</p>
<p>Jekyll auf Github Pages unterstützt eine Reihe von Themen, nicht alle. Das hier - Minimal Mistakes - wird erstmal nicht unterstützt. Aber Minimal Mistakes kann so konfiguriert werden, daß es auch unter Github Pages läuft. Das ist alles schon vorbereitet und im Quickstart Guide beschrieben. Dazu muß dann doch das ganze Theme gecloned werden. Die Anpassungen von vorher - Theme als Ruby Gem, das die Default Theme Dateien mit den lokalen überschreibt - sind nicht umsonst. Einfach die angepaßten Dateien in die entsprechenden Theme Ordner kopieren. Dann alles commiten und pushen. Im Github-Repository in die Settings gehen und die Github Pages aktivieren und dabei angeben, welcher Branche ausgeliefert werden soll. Und voilà, fertig ist die Webseite, über Github Pages deployed und gebaut und per HTTPS ausgeliefert. Wen man sich nicht an der <em>github.io</em>-Subdomain stört ist man schon fertig. Wie folgt wäre damit der</p>
<h2 id="workflow-2">Workflow #2</h2>
<ul>
<li>lokale Änderungen, Dateien hinzufügen oder löschen</li>
<li><code class="highlighter-rouge">bundle exec jekyll b</code>, um die statischen Seiten zu bauen, um sie über den lokalen vHost kontrollieren zu können</li>
<li>wenn alles gut ist, in der <em>_config.yml</em> die Variable <code class="highlighter-rouge">url</code> umstellen</li>
<li><code class="highlighter-rouge">git commit</code> und <code class="highlighter-rouge">git push</code></li>
<li><code class="highlighter-rouge">url</code> in der <em>_config.yml</em> wieder zurückstellen auf lokal (besser gleich, sondern vergißt man es)</li>
<li>kurz warten und dann sind die Änderungen unter der <em>github.io</em>-Adresse online</li>
</ul>
<p>Das ganze kann man natürlich auch noch in Branches organisieren und nach der lokalen Kontrolle den Branch in den Branch mergen, den man den Github Pages zugewiesen hat.</p>
<h2 id="eigene-domain-und-ssl">Eigene Domain, und SSL</h2>
<p>Jetzt möchte ich natürlich die Github Pages unter meiner eigenen Domain ausliefern lassen. Dazu muß man, je nachdem was für eine Domain das ist, verschiedene DNS Einträge beim Hosting Provider der Domain anpassen (können).
Ich möchte die Subdomain nutzen und muß dafür für die Subdomain einen CNAME Eintrag anlegen, der auf die entsprechende <em>github.io</em>-Subdomain zeigt. Und im ROOT des Repository eine Datei namens CNAME anlegen, die ebenfalls den Domain-Namen enthält. Die Einträge sind schnell angelegt und dann stelle ich fest, das unter Github Pages für die Auslieferung über eine eigene Domain das HTTPS Protokoll nicht unterstützt wird. Github bietet leider keinen Service an, z.B. ein kostenloses Let’s-encrypt-Zertifikat für die eigene Domain zu zertifizieren oder auch nicht die Möglichkeit, eigene Zertifikate einzubinden.</p>
<p>Ich finde das verständlich für einen kostenlosen Service. Da ich die Auslieferung über HTTPS für sehr wichtig halte, sehe ich mich nach weiteren Möglichkeiten um.</p>
<p>Bei der Suche nach anderen Wegen, die HTTPS unterstützen, wird hier immer wieder die Auslieferung über ein CDN genannt und dabei auf Cloudflare verwiesen. Cloudflare bietet auch ein kostenloses Paket an.</p>
<h2 id="einsatz-eines-cdn-cloudflare">Einsatz eines CDN: Cloudflare</h2>
<p>Der Account bei Cloudflare ist schnell angelegt. Dann muß man die Top Level Domain, die umgeleitet werden soll angeben und beim Hoster der TLD die Nameserver von Cloudflare eintragen. Die Nameserver-Einträge werden dann bei Cloudflare geprüft und bei Erfolg wird der Account bestätigt.</p>
<p>Damit sind auch schon die Hauptprobleme dieser Lösung genannt. Wenn man bei seinem Hoster die Nameserver-Einträge einer Domain nicht ändern darf, funktioniert diese Lösung nicht. Das war bei mir der Fall. Auf der Hauptdomain läuft mein <a href="https://yourls.org/" target="_blank">YOURLS</a> und ich möchte nur eine Subdomain über das CDN ausliefern.</p>
<p>Die Möglichkeiten, die man mit Cloudflare hat, sehen sehr gut aus bis hin zu einem SSL Zertifikat bei Cloudflare für die Domain, aber mit den Voraussetzungen die Domain betreffend ist das keine Möglichkeit für mich.</p>
<p>Also weiter auf der Suche nach einer Möglichkeit, eine Subdomain über ein CDN incl. HTTPS auszuliefern. Erstaunlicherweise habe ich die Lösung dann erst nach langem Suchen und quasi per Zufall gefunden. Sie wurde in einem Beitrag eher nebenher erwähnt.</p>
<h2 id="die-lösung-netlify">Die Lösung: netlify</h2>
<p>Netlify vereint die Vorteile eines continuous deployment mit der Auslieferung über ein CDN und der Einbindung eines <a href="https://letsencrypt.org/" target="_blank">Let’s-encrypt</a>-Zertifikats für die eigene Domain.
Der kostenfreie Account beinhaltet alles, was ich brauche und ist schnell angelegt und mit Github verbunden. Dabei wird auch hier der Branch ausgewählt, der über die Domain ausgeliefert werden soll. Und damit auch der erst Build angestoßen. Die Github-Pages-Konfiguration des Minimal-Mistakes-Themes funktioniert anscheinend auch hier bei netlify ohne Probleme. Jekyll und alle Gems werden installiert und dann meine Seite gebaut.
Meine Subdomain zeigt per CNAME-Eintrag auf das netlify-CDN. Dann noch per Klick das Let’s-encrypt-Zertifikat aktivieren und nach etwas warten kann ich mir meine Seite anschauen.</p>
<h3 id="vorschau">Vorschau</h3>
<p>Lokal kann ich mir natürlich meine Seite immernoch bauen, aber da ich ja auch von unterwegs deployen will, brauche ich die Möglichkeit der Vorschau eines Builds. Dazu kommt noch, daß ich den Master als <em>protected branch</em> gesetzt habe.
Weil: um eine kleine Sicherheit gegen einen Push in den Master einzubauen, habe ich den Master bei Github geschützt, so daß er nur noch mit Pull Requests incl. vorherigem Review aktualisiert werden kann. Ich schreibe und pushe in anderen Branches und wenn eine neuer Release ansteht, erstelle ich auf Github einen Pull Request und merge dann. Wenn man Git Admin ist, darf man für den eigenen Pull Request auch den Review schreiben ;-)
Und die Vorschau? Dafür gibt es ganz einfach die Deploy Preview bei netlify. Für jeden Pull Request in den Master bei Github erstellt netlify automatisch eine Deploy Preview unter einer <em>netlify.com</em>-Subdomain. Somit kann man alle Änderungen, bevor sie in den Master gemerged werden, noch einmal kontrollieren. Sehr gutes Feature.
Nur ein kleines Problem dabei: in der <em>_config.yml</em> ist ja die <code class="highlighter-rouge">url</code> der Seite hinterlegt, mit der natürlich alle Links der Seite gebaut werden. Das heißt für die Vorschau, daß die erste Seite zwar funktioniert, aber die Links von der Seite wegführen und die Assets können auf den Unterseiten nicht eingebunden werden (die Same-Origin-Policy verhindert die Einbindung von Ressourcen, die von einer anderen Domain kommen). Nicht so schön für eine Vorschau. Nach kurzem Suchen finde ich schnell die Abhilfe dafür, nämlich</p>
<h3 id="deploy-kontexte">Deploy Kontexte</h3>
<p>Es gibt 3 <a href="https://www.netlify.com/docs/continuous-deployment/" target="_blank">Deploy Kontexte</a>: <em>production</em>, <em>deploy-preview</em> und <em>branch-preview</em>. Jeden kann man einzeln konfigurieren. Dazu wir die Datei <em>netlify.toml</em> ins Repository-Root gelegt. Um underschiedliche URLs für die Kontexte zu verwenden, sind meine Jekyll-Konfigurationen aufgeteilt. Eine für <em>production</em>, eine für die <em>previews</em> und eine für <em>local</em>. Da man bei den <em>previews</em> die URL vorher nicht kennt, habe ich die <code class="highlighter-rouge">url</code> hier ein einfach leergelassen. Dadurch werden die Links relativ gesetzt.</p>
<p>Sieht so aus als hätte ich jetzt alles zusammen für den</p>
<h2 id="workflow-3">Workflow #3</h2>
<ul>
<li>lokale Änderungen, Dateien hinzufügen oder löschen
<ul>
<li><code class="highlighter-rouge">bundle exec jekyll b</code>, falls man die Änderungen nochmal lokal überprüfen möchte</li>
</ul>
</li>
<li><code class="highlighter-rouge">git add</code>, <code class="highlighter-rouge">git commit</code> und <code class="highlighter-rouge">git push</code>, um die lokalen Änderungen in den Entwicklungsbranch zu pushen</li>
<li>falls netlify-Branch-Previews zur Verfügung stehen, kann man nach kurzem warten die Seite unter der netlify-Branch-URL anschauen</li>
<li>sonst bei Github einen Pull Request in den Branch erstellen, der bei netlify unter der Live-URL deployed wird</li>
<li>kurz warten, dann kann man die Seite unter der netlify-Preview-URL bei anschauen</li>
<li>wenn alles gut ist, den Pull Request mergen und nach kurzem warten ist die Seite live</li>
</ul>
<h2 id="und-mobiles-deployment">Und mobiles Deployment?</h2>
<p>Dafür benutze ich diese Apps auf einem Android Smartphone:</p>
<ul>
<li><a href="https://play.google.com/store/apps/details?id=com.manichord.mgit" target="_blank">MGit</a> als Git Client</li>
<li><a href="https://play.google.com/store/apps/details?id=com.fastaccess.github" target="_blank">FastHub</a> für Github – hier können auch Pull Requests freigegeben werden</li>
<li>einen guten Text Editor, z.B. <a href="https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.sblo.pandora.jota.plus" target="_blank">Jota+</a> oder <a href="https://play.google.com/store/apps/details?id=com.aor.droidedit" target="_blank">DroidEdit</a>.</li>
</ul>
<h2 id="ergebnis">Ergebnis</h2>
<p>Ich hab mir einen statisches Seiten Deployment mit Github und CDN für eine Jekyll-Seite zusammenkonfiguriert. Der Workflow erlaubt ein mobiles Deployment inklusive Seitenvorschau. Alles was man braucht, um konfortabel eine kleine Blog-Seite zu pflegen. Die Einrichtung von zusätzlichen Funktionalitäten wie eine Kommentarfunktion über <a href="https://staticman.net/" target="_blank">Staticman</a>, reCaptcha für die Kommentare, die einfachen Theme-Anpassungen haben mich schon soweit überzeugt. Ich bin gespannt, wie alles im benutzen funktionieren wird.</p>dev4223developer4223@ondata.workNeben den großen und kleinen CMS gibt es da auch noch die 'flat file cms'. Generatoren für statische HTML-Seiten. Bei der Suche nach einem Wordpress Theme bin ich darauf gestoßen und bei Jekyll hängengeblieben. Nach Installation und Anpassungen eines Themes versuche ich, den Veröffentlichungsworkflow für mich zu optimieren und zu vereinfachen. Er soll wenige Schritte lang und vor allem auch mobil begehbar sein.Warum? Einen Blog schreiben?2017-04-09T16:33:09+02:002017-04-20T01:12:58+02:00https://ondata.work/warum-einen-blog-schreiben<h2 id="daten">Daten</h2>
<p>Daten. Unser Leben wird durch Daten bestimmt. Das hören wir mittlerweile überall und von jedem, nicht mehr nur von ein paar Nerds, diue auch ansonsten niemand versteht. Mittlerweile und und spätestens seit den Enthüllungen von Edward Snowden sind Daten wirklich oder zumindest ein kleiner Blick dafür in unserem Leben angekommen. Es hat ein paar Jahre gedauert, bis wir alle gelernt haben, daß man uns nicht erst eine Nummer geben muß, damit wir zu einer Date werden, nein, unser Name, unser Geburtsdatum – das ist leichter zu verstehen, weil Zahlen dürfen eher Daten heißen, als Buchstaben – Noten in der Schule, unsere Adresse, das sind alles Daten. Das sind unsere Daten. Unsere Eckpunkte, die unser Leben in der digitalen Welt abbilden. <br />
Dazu kommt, das wir auch – noch etwas langsamer – lernen, daß aus allem, was wir tun, Daten gemacht werden können. So gibt es immer mehr Daten von uns. Das Abbild von uns, das erst ziemlich grob gerastert war, wird mit der Zeit und ohne das wir es merken, immer feinpixeliger, nuancierter.</p>
<h2 id="leben">Leben</h2>
<p>Und all diese Daten können dann noch miteinander verbunden werden. Das Abbild, vorher grau und langweilig, bekommt jetzt Grautöne, Schattierungen, vielleicht sogar Farbtöne. Am Schluß dieses Prozesses gibt es dann etwas buntes, lebendiges in der digitalen Welt, ein Abbild, unsere Projektion. Und jetzt bitte nicht an ein Farbbild von uns denken, weil dieses Abbild von wird nicht durch einen physischen Spiegel in die digitale Welt geworfen, sondern durch eine mathematische Projektion. Ein gutes Bild dafür ist vielleicht eine Formel oder ein Algorithmus, die jeden Sein-Punkt in der physischen Welt in den zugehörigen Digital-Punkt umrechnet.</p>
<h2 id="lernen">Lernen</h2>
<p>Es geht also darum, die Meßwerte zu bestimmen, Meßreihen aufzunehmen, Daten zu erhalten, das wie des Datensammelns zu erforschen, die Daten an sich zu erforschen und natürlich die Algorithmen zu erkunden. Die Algorithmen zu bestimmen, so, daß alle Aspekte ihren Weg in die digitale Welt finden, das Abbild alle Farben enthält und nicht schwarz-weiß bleibt. <br />
Wir können bestimmen, wie die Daten aussehen, die unser Abbild bestimmmen, wir können bestimmen, wie die Algorithmen aussehen, die das Abbild berechnen, wir können lernen, sie selbst zu erschaffen. Und solange wir vieles von dem noch nciht wissen, können wir bestimmen, welche Daten wir preisgeben und wie wir sie preisgeben. <br />
Also das zum Lernen. Und hier darüber berichten.</p>dev4223developer4223@ondata.workEine kurze Überlegung. Unsere Daten, digitale Abbilder und viel zu lernen. Und hier darüber schreiben.R: Starter2017-04-08T01:12:46+02:002017-04-14T13:30:39+02:00https://ondata.work/rnb-r-starter<div class="fluid-row" id="header">
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<nav class="toc flyout-toc">
<header><h4 class="nav__title"><i class="fa fa-file-alt"></i> TOC</h4></header>
<ul class="toc__menu toc_flyout" id="markdown-toc">
<li><a href="#r-lernen">R lernen</a></li>
<li><a href="#variablen-zuweisung-und-ausgabe">Variablen: Zuweisung und Ausgabe</a></li>
<li><a href="#datentypen">Datentypen</a></li>
<li><a href="#vektoren-zuweisung-arithmetik-und-indizierung">Vektoren: Zuweisung¸ Arithmetik und Indizierung</a></li>
<li><a href="#arrays">Arrays</a></li>
<li><a href="#matrizen">Matrizen</a></li>
<li><a href="#faktoren">Faktoren</a></li>
</ul>
</nav>
</aside>
<div class="btn-group pull-right">
<button type="button" class="btn btn-default btn-xs dropdown-toggle" data-toggle="dropdown" aria-haspopup="true" aria-expanded="false"><span>Code</span> <span class="caret"></span></button>
<ul class="dropdown-menu" style="min-width: 50px;">
<li><a id="rmd-download-source" href="#">Download Rmd</a></li>
</ul>
</div>
</div>
<!-- rnb-text-begin -->
<div id="r-lernen" class="section level2">
<h2>R lernen</h2>
<p>Ich bin bei <a href="https://depot.xda-developers.com/" target="_blank">XDA Developers</a> auf einige Online Kurse über Machine Learning gestoßen. Und da ich darüber schon immer mehr wissen wollte und neuer Kopf-Input gerade anstand, habe ich angefangen den Kurs zu schauen. Ich erinnerte mich außerdem, während des US Wahlkampfs diesen spannenden Artikel <a href="http://varianceexplained.org/r/trump-tweets/" target="_blank">Text analysis of Trump’s tweets confirms he writes only the (angrier) Android half</a> von <em>David Robinson von Stack Overflow</em> gelesen zu haben. Das wollte ich auch können. Also war es an der Zeit, das ganz alte Statistik-Wissen zu reanimieren und einzusteigen. Der Artikel ist nur eine Sammlung der ersten Tutorials über die Grundlagen von R – Variablen, Ein- und Ausgabe, Operationen. Eigentlich eher für mich als Wiederholung geschrieben. Und: Fast alles wird heute mit Torten und Balken begründet und wir <em>glauben</em>, sobald wir eine begründete Grafik sehen. Ich denke mal, da sollte man sie auch selbst herstellen können.</p>
</div>
<div id="variablen-zuweisung-und-ausgabe" class="section level2">
<h2>Variablen: Zuweisung und Ausgabe</h2>
<p>Die ersten Schritte im Umgang mit etwas Neuem sollten immer beginnen mit: Wie mache ich es an, wie mache ich es aus. Bei einer Programmiersprache wäre das dann: Wie gebe ich etwas ein, wie gebe ich etwas aus. Und zum Ausgeben braucht man ein Ding genannt Variable. Daher fange ich damit an. Wie werden Variablen initialisiert, wie weise ich ihnen einen Wert zu und wie gebe ich sie dann aus. Als erstes die Initialisierung von Variablen und die Wertezuweisung mit =, -> oder <-. Und natürlich deren Ausgabe.</p>
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<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">eineVariable =<span class="st"> </span><span class="dv">32</span>
andereVariable <-<span class="st"> </span><span class="dv">27</span>
<span class="fl">18.7</span> -><span class="st"> </span>dritteVariable
eineVariable</code></pre></div>
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<pre><code>[1] 32</code></pre>
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<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">andereVariable</code></pre></div>
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<pre><code>[1] 27</code></pre>
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<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">dritteVariable</code></pre></div>
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<pre><code>[1] 18.7</code></pre>
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<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">eineVariable</code></pre></div>
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<pre><code>[1] 32</code></pre>
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<pre><code>[1] 59</code></pre>
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<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">print</span>(dritteVariable)</code></pre></div>
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<pre><code>[1] 18.7</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuZmlyc3RWYXIgPC0gc2Vjb25kVmFyIDwtIFwia29taXNjaFwiXG5jYXQoZmlyc3RWYXIsIFwiLFwiLCBzZWNvbmRWYXIsIFwiIC0gc2luZCBiZWlkZSBnbGVpY2ggLVwiLCBzZXAgPSBcIiBcIilcbmBgYCJ9 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">firstVar <-<span class="st"> </span>secondVar <-<span class="st"> "komisch"</span>
<span class="kw">cat</span>(firstVar, <span class="st">","</span>, secondVar, <span class="st">" - sind beide gleich -"</span>, <span class="dt">sep =</span> <span class="st">" "</span>)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoia29taXNjaCAsIGtvbWlzY2ggIC0gc2luZCBiZWlkZSBnbGVpY2ggLVxuIn0= -->
<pre><code>komisch , komisch - sind beide gleich -</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuYU1lc3NhZ2UgPSBwYXN0ZShmaXJzdFZhciwgXCItXCIsXCJkYXMgaXN0IGRhc3NlbGJlIHdpZVwiLCBzZWNvbmRWYXIsIHNlcCA9IFwiIFwiKVxubWVzc2FnZShhTWVzc2FnZSlcbmBgYCJ9 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">aMessage =<span class="st"> </span><span class="kw">paste</span>(firstVar, <span class="st">"-"</span>,<span class="st">"das ist dasselbe wie"</span>, secondVar, <span class="dt">sep =</span> <span class="st">" "</span>)
<span class="kw">message</span>(aMessage)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoia29taXNjaCAtIGRhcyBpc3QgZGFzc2VsYmUgd2llIGtvbWlzY2hcbiJ9 -->
<pre><code>komisch - das ist dasselbe wie komisch</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-chunk-end -->
<!-- rnb-text-begin -->
</div>
<div id="datentypen" class="section level2">
<h2>Datentypen</h2>
<p>Integer und Long, Character und String, Datum und Bool.</p>
<!-- rnb-text-end -->
<!-- rnb-chunk-begin -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuaWNoQmluSW50ZWdlciA8LSA0TFxuaXMuaW50ZWdlcihpY2hCaW5JbnRlZ2VyKVxuYGBgIn0= -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">ichBinInteger <-<span class="st"> </span>4L
<span class="kw">is.integer</span>(ichBinInteger)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIFRSVUVcbiJ9 -->
<pre><code>[1] TRUE</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuaWNoQmluQXVjaEludGVnZXIgPC0gYXMuaW50ZWdlcigzKzUpXG5jbGFzcyhpY2hCaW5BdWNoSW50ZWdlcilcbmBgYCJ9 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">ichBinAuchInteger <-<span class="st"> </span><span class="kw">as.integer</span>(<span class="dv">3+5</span>)
<span class="kw">class</span>(ichBinAuchInteger)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIFwiaW50ZWdlclwiXG4ifQ== -->
<pre><code>[1] "integer"</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuaXMubnVtZXJpYyhpY2hCaW5JbnRlZ2VyKVxuYGBgIn0= -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">is.numeric</span>(ichBinInteger)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIFRSVUVcbiJ9 -->
<pre><code>[1] TRUE</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuaXMuaW50ZWdlcihpY2hCaW5BdWNoSW50ZWdlcilcbmBgYCJ9 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">is.integer</span>(ichBinAuchInteger)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIFRSVUVcbiJ9 -->
<pre><code>[1] TRUE</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuaWNoQmluQnVjaHN0YWJlIDwtIFwiYW55IHN0cmluZ1wiXG5jbGFzcyhpY2hCaW5CdWNoc3RhYmUpXG5gYGAifQ== -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">ichBinBuchstabe <-<span class="st"> "any string"</span>
<span class="kw">class</span>(ichBinBuchstabe)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIFwiY2hhcmFjdGVyXCJcbiJ9 -->
<pre><code>[1] "character"</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxubmNoYXIoaWNoQmluQnVjaHN0YWJlKVxuYGBgIn0= -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">nchar</span>(ichBinBuchstabe)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIDEwXG4ifQ== -->
<pre><code>[1] 10</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuaWNoQmluRGF0dW0gPC0gYXMuRGF0ZShcIjIwMTYtMDItMTcgMDA6MjlcIilcbmljaEJpbkRhdHVtXG5gYGAifQ== -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">ichBinDatum <-<span class="st"> </span><span class="kw">as.Date</span>(<span class="st">"2016-02-17 00:29"</span>)
ichBinDatum</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIFwiMjAxNi0wMi0xN1wiXG4ifQ== -->
<pre><code>[1] "2016-02-17"</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuY2xhc3MoaWNoQmluRGF0dW0pXG5gYGAifQ== -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">class</span>(ichBinDatum)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIFwiRGF0ZVwiXG4ifQ== -->
<pre><code>[1] "Date"</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuYXMubnVtZXJpYyhpY2hCaW5EYXR1bSlcbmBgYCJ9 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">as.numeric</span>(ichBinDatum)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIDE2ODQ4XG4ifQ== -->
<pre><code>[1] 16848</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuaWNoQmluQXVjaERhdHVtIDwtIGFzLkRhdGUoXCIyMDE2LTAyLTE0IDAwOjI5XCIpXG5pY2hCaW5EYXR1bS1pY2hCaW5BdWNoRGF0dW1cbmBgYCJ9 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">ichBinAuchDatum <-<span class="st"> </span><span class="kw">as.Date</span>(<span class="st">"2016-02-14 00:29"</span>)
ichBinDatum-ichBinAuchDatum</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiVGltZSBkaWZmZXJlbmNlIG9mIDMgZGF5c1xuIn0= -->
<pre><code>Time difference of 3 days</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuY2xhc3MoaWNoQmluRGF0dW0taWNoQmluQXVjaERhdHVtKVxuYGBgIn0= -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">class</span>(ichBinDatum-ichBinAuchDatum)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIFwiZGlmZnRpbWVcIlxuIn0= -->
<pre><code>[1] "difftime"</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuYXMubnVtZXJpYyhpY2hCaW5EYXR1bS1pY2hCaW5BdWNoRGF0dW0pXG5gYGAifQ== -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">as.numeric</span>(ichBinDatum-ichBinAuchDatum)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIDNcbiJ9 -->
<pre><code>[1] 3</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuaUFtVHJ1ZSA8LSBUUlVFXG5jbGFzcyhpQW1UcnVlKVxuYGBgIn0= -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">iAmTrue <-<span class="st"> </span><span class="ot">TRUE</span>
<span class="kw">class</span>(iAmTrue)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIFwibG9naWNhbFwiXG4ifQ== -->
<pre><code>[1] "logical"</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuaUFtTG9naWNhbCA8LSAyICE9IDNcbmlBbUxvZ2ljYWxcbmBgYCJ9 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">iAmLogical <-<span class="st"> </span><span class="dv">2</span> !=<span class="st"> </span><span class="dv">3</span>
iAmLogical</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIFRSVUVcbiJ9 -->
<pre><code>[1] TRUE</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuaUNvbXBhcmVDaGFyYWN0ZXJzIDwtIFwiUmVkXCIgPiBcIkJsdWVcIlxuaUNvbXBhcmVDaGFyYWN0ZXJzXG5gYGAifQ== -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">iCompareCharacters <-<span class="st"> "Red"</span> ><span class="st"> "Blue"</span>
iCompareCharacters</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIFRSVUVcbiJ9 -->
<pre><code>[1] TRUE</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-chunk-end -->
<!-- rnb-text-begin -->
</div>
<div id="vektoren-zuweisung-arithmetik-und-indizierung" class="section level2">
<h2>Vektoren: Zuweisung¸ Arithmetik und Indizierung</h2>
<p>Alles in R ist in gewisser Weise eine Liste, eine Reihe von Daten. Ein Vektor kann Elemente unterschiedlicher Datentypen beinhalten. Und ganz wichtig: Die Indizierung der Elemente beginnt bei 1.</p>
<!-- rnb-text-end -->
<!-- rnb-chunk-begin -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuc2ltcGxlU2VxdWVuY2UgPC0gMToxMlxuc2ltcGxlU2VxdWVuY2VcbmBgYCJ9 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">simpleSequence <-<span class="st"> </span><span class="dv">1</span>:<span class="dv">12</span>
simpleSequence</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiIFsxXSAgMSAgMiAgMyAgNCAgNSAgNiAgNyAgOCAgOSAxMCAxMSAxMlxuIn0= -->
<pre><code> [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuZXZlbk51bWJlclNlcXVlbmNlIDwtIDIqMTo2XG5ldmVuTnVtYmVyU2VxdWVuY2VcbmBgYCJ9 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">evenNumberSequence <-<span class="st"> </span><span class="dv">2</span>*<span class="dv">1</span>:<span class="dv">6</span>
evenNumberSequence</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdICAyICA0ICA2ICA4IDEwIDEyXG4ifQ== -->
<pre><code>[1] 2 4 6 8 10 12</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxucmVwZWF0U2VxdWVuY2UgPC0gcmVwKGV2ZW5OdW1iZXJTZXF1ZW5jZSwgdGltZXMgPSAyLCBsZW5ndGgub3V0ID0gMjAsIGVhY2ggPSAzKVxucmVwZWF0U2VxdWVuY2VcbmBgYCJ9 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">repeatSequence <-<span class="st"> </span><span class="kw">rep</span>(evenNumberSequence, <span class="dt">times =</span> <span class="dv">2</span>, <span class="dt">length.out =</span> <span class="dv">20</span>, <span class="dt">each =</span> <span class="dv">3</span>)
repeatSequence</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiIFsxXSAgMiAgMiAgMiAgNCAgNCAgNCAgNiAgNiAgNiAgOCAgOCAgOCAxMCAxMCAxMCAxMiAxMiAxMiAgMiAgMlxuIn0= -->
<pre><code> [1] 2 2 2 4 4 4 6 6 6 8 8 8 10 10 10 12 12 12 2 2</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuZ2VuZXJhbFNlcXVlbmNlIDwtIHNlcShmcm9tID0gLTUsIHRvID0gMTAsIGJ5ID0gMC4yKVxuZ2VuZXJhbFNlcXVlbmNlXG5gYGAifQ== -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">generalSequence <-<span class="st"> </span><span class="kw">seq</span>(<span class="dt">from =</span> -<span class="dv">5</span>, <span class="dt">to =</span> <span class="dv">10</span>, <span class="dt">by =</span> <span class="fl">0.2</span>)
generalSequence</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin 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 -->
<pre><code> [1] -5.0 -4.8 -4.6 -4.4 -4.2 -4.0 -3.8 -3.6 -3.4 -3.2 -3.0 -2.8 -2.6 -2.4 -2.2 -2.0 -1.8 -1.6 -1.4 -1.2 -1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2
[26] 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2 2.4 2.6 2.8 3.0 3.2 3.4 3.6 3.8 4.0 4.2 4.4 4.6 4.8
[51] 5.0 5.2 5.4 5.6 5.8 6.0 6.2 6.4 6.6 6.8 7.0 7.2 7.4 7.6 7.8 8.0 8.2 8.4 8.6 8.8 9.0 9.2 9.4 9.6 9.8
[76] 10.0</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxudmVjMSA8LSBjKDI0NywgMzUwLCBcIlRlc3RcIiwgVFJVRSwgNjAwKVxubW9kZSh2ZWMxKVxuYGBgIn0= -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">vec1 <-<span class="st"> </span><span class="kw">c</span>(<span class="dv">247</span>, <span class="dv">350</span>, <span class="st">"Test"</span>, <span class="ot">TRUE</span>, <span class="dv">600</span>)
<span class="kw">mode</span>(vec1)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIFwiY2hhcmFjdGVyXCJcbiJ9 -->
<pre><code>[1] "character"</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxudHlwZW9mKHZlYzEpXG5gYGAifQ== -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">typeof</span>(vec1)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIFwiY2hhcmFjdGVyXCJcbiJ9 -->
<pre><code>[1] "character"</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxudmVjMiA8LSBudW1lcmljKDUpXG52ZWMyXG5gYGAifQ== -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">vec2 <-<span class="st"> </span><span class="kw">numeric</span>(<span class="dv">5</span>)
vec2</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIDAgMCAwIDAgMFxuIn0= -->
<pre><code>[1] 0 0 0 0 0</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxudmVjMyA8LSBjKHZlYzIsIHZlYzEpXG52ZWMzXG5gYGAifQ== -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">vec3 <-<span class="st"> </span><span class="kw">c</span>(vec2, vec1)
vec3</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiIFsxXSBcIjBcIiAgICBcIjBcIiAgICBcIjBcIiAgICBcIjBcIiAgICBcIjBcIiAgICBcIjI0N1wiICBcIjM1MFwiICBcIlRlc3RcIiBcIlRSVUVcIiBcIjYwMFwiIFxuIn0= -->
<pre><code> [1] "0" "0" "0" "0" "0" "247" "350" "Test" "TRUE" "600" </code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxudmVjMTAgPC0gYygxLCA1LCAxMCwgMjAsIDUwLCAxMDAsIDUwMClcbnZlYzIwIDwtIGMoMCwgMzApXG5mb3IoaSBpbiB2ZWMxMCkge1xuICB2ZWMyMCA8LSBjKHZlYzIwICwgaSozMClcbn1cbnZlYzIwXG5gYGAifQ== -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">vec10 <-<span class="st"> </span><span class="kw">c</span>(<span class="dv">1</span>, <span class="dv">5</span>, <span class="dv">10</span>, <span class="dv">20</span>, <span class="dv">50</span>, <span class="dv">100</span>, <span class="dv">500</span>)
vec20 <-<span class="st"> </span><span class="kw">c</span>(<span class="dv">0</span>, <span class="dv">30</span>)
for(i in vec10) {
vec20 <-<span class="st"> </span><span class="kw">c</span>(vec20 , i*<span class="dv">30</span>)
}
vec20</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdICAgICAwICAgIDMwICAgIDMwICAgMTUwICAgMzAwICAgNjAwICAxNTAwICAzMDAwIDE1MDAwXG4ifQ== -->
<pre><code>[1] 0 30 30 150 300 600 1500 3000 15000</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxudmVjMzAgPC0gYyg1LCA1LCA1LCA2LCAyLCAyLCAyKVxudmVjNDAgPC0gdmVjMzAgKiB2ZWMxMFxudmVjNDBcbmBgYCJ9 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">vec30 <-<span class="st"> </span><span class="kw">c</span>(<span class="dv">5</span>, <span class="dv">5</span>, <span class="dv">5</span>, <span class="dv">6</span>, <span class="dv">2</span>, <span class="dv">2</span>, <span class="dv">2</span>)
vec40 <-<span class="st"> </span>vec30 *<span class="st"> </span>vec10
vec40</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdICAgIDUgICAyNSAgIDUwICAxMjAgIDEwMCAgMjAwIDEwMDBcbiJ9 -->
<pre><code>[1] 5 25 50 120 100 200 1000</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxudmVjNTAgPC0gdmVjNDAgKyBjKDEwMCwwKVxuYGBgIn0= -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">vec50 <-<span class="st"> </span>vec40 +<span class="st"> </span><span class="kw">c</span>(<span class="dv">100</span>,<span class="dv">0</span>)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiTMOkbmdlIGRlcyBsw6RuZ2VyZW4gT2JqZWt0ZXNcbiBcdCBpc3Qga2VpbiBWaWVsZmFjaGVzIGRlciBMw6RuZ2UgZGVzIGvDvHJ6ZXJlbiBPYmpla3Rlc1xuIn0= -->
<pre><code>Länge des längeren Objektes
ist kein Vielfaches der Länge des kürzeren Objektes</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxudmVjNTBcbmBgYCJ9 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">vec50</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdICAxMDUgICAyNSAgMTUwICAxMjAgIDIwMCAgMjAwIDExMDBcbiJ9 -->
<pre><code>[1] 105 25 150 120 200 200 1100</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuc2VxMSA8LSAxOjRcbnNlcTEgPT0gMlxuYGBgIn0= -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">seq1 <-<span class="st"> </span><span class="dv">1</span>:<span class="dv">4</span>
seq1 ==<span class="st"> </span><span class="dv">2</span></code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIEZBTFNFICBUUlVFIEZBTFNFIEZBTFNFXG4ifQ== -->
<pre><code>[1] FALSE TRUE FALSE FALSE</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuc3RyaW5nU2VxIDwtIGMoXCJBXCIsIFwiQlwiLCBcIkNcIiwgXCJEXCIsIFwiRVwiLCBcIkZcIiwgXCJHXCIsIFwiSFwiKVxuZnVua3lTZXEgPC0gcGFzdGUoc3RyaW5nU2VxLCBzZXExLCBzZXA9XCJcIilcbmZ1bmt5U2VxXG5gYGAifQ== -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">stringSeq <-<span class="st"> </span><span class="kw">c</span>(<span class="st">"A"</span>, <span class="st">"B"</span>, <span class="st">"C"</span>, <span class="st">"D"</span>, <span class="st">"E"</span>, <span class="st">"F"</span>, <span class="st">"G"</span>, <span class="st">"H"</span>)
funkySeq <-<span class="st"> </span><span class="kw">paste</span>(stringSeq, seq1, <span class="dt">sep=</span><span class="st">""</span>)
funkySeq</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIFwiQTFcIiBcIkIyXCIgXCJDM1wiIFwiRDRcIiBcIkUxXCIgXCJGMlwiIFwiRzNcIiBcIkg0XCJcbiJ9 -->
<pre><code>[1] "A1" "B2" "C3" "D4" "E1" "F2" "G3" "H4"</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxubWVpbmVTZXEgPC0gMyoxOjVcbm1laW5lU2VxW3JlcChjKDEsMyksIHRpbWVzID0gNSldXG5gYGAifQ== -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">meineSeq <-<span class="st"> </span><span class="dv">3</span>*<span class="dv">1</span>:<span class="dv">5</span>
meineSeq[<span class="kw">rep</span>(<span class="kw">c</span>(<span class="dv">1</span>,<span class="dv">3</span>), <span class="dt">times =</span> <span class="dv">5</span>)]</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiIFsxXSAzIDkgMyA5IDMgOSAzIDkgMyA5XG4ifQ== -->
<pre><code> [1] 3 9 3 9 3 9 3 9 3 9</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxubWVpbmVTZXFbYygtMywgLTQpXVxuYGBgIn0= -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">meineSeq[<span class="kw">c</span>(-<span class="dv">3</span>, -<span class="dv">4</span>)]</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdICAzICA2IDE1XG4ifQ== -->
<pre><code>[1] 3 6 15</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxubmFtZXMobWVpbmVTZXEpIDwtIGMoXCJBXCIsXCJCXCIsXCJDXCIsXCJEXCIsXCJFXCIpXG5tZWluZVNlcVtjKFwiQVwiLFwiQ1wiKV1cbmBgYCJ9 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">names</span>(meineSeq) <-<span class="st"> </span><span class="kw">c</span>(<span class="st">"A"</span>,<span class="st">"B"</span>,<span class="st">"C"</span>,<span class="st">"D"</span>,<span class="st">"E"</span>)
meineSeq[<span class="kw">c</span>(<span class="st">"A"</span>,<span class="st">"C"</span>)]</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiQSBDIFxuMyA5IFxuIn0= -->
<pre><code>A C
3 9 </code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-chunk-end -->
<!-- rnb-text-begin -->
</div>
<div id="arrays" class="section level2">
<h2>Arrays</h2>
<p>Ein Array ist eine Vektor, dessen Werte in den Dimensionen des Arrays angeordnet sind. Das kann man sich so vorstellen, das z.B. bei einem 2-dimensionalen Array dieses mit den Werten des Vektors beginnend bei dem Element <em>links oben</em> zuerst die Zeilen (row) nach unten gefüllt werden und dann in die nächste Spalte (col) nach oben gesprungen wird und diese zeilenweise aufgefüllt wird.</p>
<!-- rnb-text-end -->
<!-- rnb-chunk-begin -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuYXJyMSA8LSBhcnJheShjKDE6MTIpLCBkaW0gPSBjKDMsMiwyKSlcbmFycjFcbmBgYCJ9 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">arr1 <-<span class="st"> </span><span class="kw">array</span>(<span class="kw">c</span>(<span class="dv">1</span>:<span class="dv">12</span>), <span class="dt">dim =</span> <span class="kw">c</span>(<span class="dv">3</span>,<span class="dv">2</span>,<span class="dv">2</span>))
arr1</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiLCAsIDFcblxuICAgICBbLDFdIFssMl1cblsxLF0gICAgMSAgICA0XG5bMixdICAgIDIgICAgNVxuWzMsXSAgICAzICAgIDZcblxuLCAsIDJcblxuICAgICBbLDFdIFssMl1cblsxLF0gICAgNyAgIDEwXG5bMixdICAgIDggICAxMVxuWzMsXSAgICA5ICAgMTJcbiJ9 -->
<pre><code>, , 1
[,1] [,2]
[1,] 1 4
[2,] 2 5
[3,] 3 6
, , 2
[,1] [,2]
[1,] 7 10
[2,] 8 11
[3,] 9 12</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuYXJyMiA8LSBhcnJheShjKDEsMCkgLCBkaW0gPSBjKDIsMykpXG5hcnIyXG5gYGAifQ== -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">arr2 <-<span class="st"> </span><span class="kw">array</span>(<span class="kw">c</span>(<span class="dv">1</span>,<span class="dv">0</span>) , <span class="dt">dim =</span> <span class="kw">c</span>(<span class="dv">2</span>,<span class="dv">3</span>))
arr2</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiICAgICBbLDFdIFssMl0gWywzXVxuWzEsXSAgICAxICAgIDEgICAgMVxuWzIsXSAgICAwICAgIDAgICAgMFxuIn0= -->
<pre><code> [,1] [,2] [,3]
[1,] 1 1 1
[2,] 0 0 0</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuYXJyMVsyLDIsMV1cbmBgYCJ9 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">arr1[<span class="dv">2</span>,<span class="dv">2</span>,<span class="dv">1</span>]</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIDVcbiJ9 -->
<pre><code>[1] 5</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuYXJyMVsyOjMsLDFdXG5gYGAifQ== -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">arr1[<span class="dv">2</span>:<span class="dv">3</span>,,<span class="dv">1</span>]</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiICAgICBbLDFdIFssMl1cblsxLF0gICAgMiAgICA1XG5bMixdICAgIDMgICAgNlxuIn0= -->
<pre><code> [,1] [,2]
[1,] 2 5
[2,] 3 6</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuaW5kZXhBcnJheSA8LSBhcnJheSAoYygxOjIpLCBkaW09YygyLDMpKVxuaW5kZXhBcnJheVxuYGBgIn0= -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">indexArray <-<span class="st"> </span><span class="kw">array</span> (<span class="kw">c</span>(<span class="dv">1</span>:<span class="dv">2</span>), <span class="dt">dim=</span><span class="kw">c</span>(<span class="dv">2</span>,<span class="dv">3</span>))
indexArray</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiICAgICBbLDFdIFssMl0gWywzXVxuWzEsXSAgICAxICAgIDEgICAgMVxuWzIsXSAgICAyICAgIDIgICAgMlxuIn0= -->
<pre><code> [,1] [,2] [,3]
[1,] 1 1 1
[2,] 2 2 2</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuYXJyMVtpbmRleEFycmF5XVxuYGBgIn0= -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">arr1[indexArray]</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdICAxIDExXG4ifQ== -->
<pre><code>[1] 1 11</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuaW5kZXgyQXJyYXkgPC0gYXJyYXkgKGMoMiwzLDIsMSwxLDIpLCBkaW09YygyLDMpKVxuaW5kZXgyQXJyYXlcbmBgYCJ9 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">index2Array <-<span class="st"> </span><span class="kw">array</span> (<span class="kw">c</span>(<span class="dv">2</span>,<span class="dv">3</span>,<span class="dv">2</span>,<span class="dv">1</span>,<span class="dv">1</span>,<span class="dv">2</span>), <span class="dt">dim=</span><span class="kw">c</span>(<span class="dv">2</span>,<span class="dv">3</span>))
index2Array</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiICAgICBbLDFdIFssMl0gWywzXVxuWzEsXSAgICAyICAgIDIgICAgMVxuWzIsXSAgICAzICAgIDEgICAgMlxuIn0= -->
<pre><code> [,1] [,2] [,3]
[1,] 2 2 1
[2,] 3 1 2</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuYXJyMVtpbmRleDJBcnJheV1cbmBgYCJ9 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">arr1[index2Array]</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIDUgOVxuIn0= -->
<pre><code>[1] 5 9</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuYSA8LSBhcnJheSgxOjYsIGRpbSA9IGMoMiwzKSlcbmIgPC0gYXJyYXkoNzoxMiwgZGltID0gYygyLDMpKVxuYSAqIGJcbmBgYCJ9 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">a <-<span class="st"> </span><span class="kw">array</span>(<span class="dv">1</span>:<span class="dv">6</span>, <span class="dt">dim =</span> <span class="kw">c</span>(<span class="dv">2</span>,<span class="dv">3</span>))
b <-<span class="st"> </span><span class="kw">array</span>(<span class="dv">7</span>:<span class="dv">12</span>, <span class="dt">dim =</span> <span class="kw">c</span>(<span class="dv">2</span>,<span class="dv">3</span>))
a *<span class="st"> </span>b</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiICAgICBbLDFdIFssMl0gWywzXVxuWzEsXSAgICA3ICAgMjcgICA1NVxuWzIsXSAgIDE2ICAgNDAgICA3MlxuIn0= -->
<pre><code> [,1] [,2] [,3]
[1,] 7 27 55
[2,] 16 40 72</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuIyBvdXRlciBwcm9kdWN0XG5BIDwtIGFycmF5KDE6MTgsIGRpbSA9IGMoMywyLDMpKVxuQiA8LSBhcnJheSgxOTozNiwgZGltID0gYygyLDMsMykpXG5BXG5gYGAifQ== -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="co"># outer product</span>
A <-<span class="st"> </span><span class="kw">array</span>(<span class="dv">1</span>:<span class="dv">18</span>, <span class="dt">dim =</span> <span class="kw">c</span>(<span class="dv">3</span>,<span class="dv">2</span>,<span class="dv">3</span>))
B <-<span class="st"> </span><span class="kw">array</span>(<span class="dv">19</span>:<span class="dv">36</span>, <span class="dt">dim =</span> <span class="kw">c</span>(<span class="dv">2</span>,<span class="dv">3</span>,<span class="dv">3</span>))
A</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiLCAsIDFcblxuICAgICBbLDFdIFssMl1cblsxLF0gICAgMSAgICA0XG5bMixdICAgIDIgICAgNVxuWzMsXSAgICAzICAgIDZcblxuLCAsIDJcblxuICAgICBbLDFdIFssMl1cblsxLF0gICAgNyAgIDEwXG5bMixdICAgIDggICAxMVxuWzMsXSAgICA5ICAgMTJcblxuLCAsIDNcblxuICAgICBbLDFdIFssMl1cblsxLF0gICAxMyAgIDE2XG5bMixdICAgMTQgICAxN1xuWzMsXSAgIDE1ICAgMThcbiJ9 -->
<pre><code>, , 1
[,1] [,2]
[1,] 1 4
[2,] 2 5
[3,] 3 6
, , 2
[,1] [,2]
[1,] 7 10
[2,] 8 11
[3,] 9 12
, , 3
[,1] [,2]
[1,] 13 16
[2,] 14 17
[3,] 15 18</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuQlxuYGBgIn0= -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">B</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiLCAsIDFcblxuICAgICBbLDFdIFssMl0gWywzXVxuWzEsXSAgIDE5ICAgMjEgICAyM1xuWzIsXSAgIDIwICAgMjIgICAyNFxuXG4sICwgMlxuXG4gICAgIFssMV0gWywyXSBbLDNdXG5bMSxdICAgMjUgICAyNyAgIDI5XG5bMixdICAgMjYgICAyOCAgIDMwXG5cbiwgLCAzXG5cbiAgICAgWywxXSBbLDJdIFssM11cblsxLF0gICAzMSAgIDMzICAgMzVcblsyLF0gICAzMiAgIDM0ICAgMzZcbiJ9 -->
<pre><code>, , 1
[,1] [,2] [,3]
[1,] 19 21 23
[2,] 20 22 24
, , 2
[,1] [,2] [,3]
[1,] 25 27 29
[2,] 26 28 30
, , 3
[,1] [,2] [,3]
[1,] 31 33 35
[2,] 32 34 36</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuQUIgPC0gQSAlbyUgQlxuZGltKEFCKVxuYGBgIn0= -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">AB <-<span class="st"> </span>A %o%<span class="st"> </span>B
<span class="kw">dim</span>(AB)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIDMgMiAzIDIgMyAzXG4ifQ== -->
<pre><code>[1] 3 2 3 2 3 3</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-chunk-end -->
<!-- rnb-text-begin -->
</div>
<div id="matrizen" class="section level2">
<h2>Matrizen</h2>
<p>Matrizen sind 2-dimensionale Arrays mit besonderen Möglichkeiten. Lineare Gleichungen lassen sich z.B. mit Matrizenarithmetik lösen.</p>
<!-- rnb-text-end -->
<!-- rnb-chunk-begin -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuYU1hdHJpeCA8LSBtYXRyaXgoYygyKjE6MywgMyoxOjMpLCBucm93ID0gMiwgbmNvbCA9IDMpXG5hTWF0cml4XG5gYGAifQ== -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">aMatrix <-<span class="st"> </span><span class="kw">matrix</span>(<span class="kw">c</span>(<span class="dv">2</span>*<span class="dv">1</span>:<span class="dv">3</span>, <span class="dv">3</span>*<span class="dv">1</span>:<span class="dv">3</span>), <span class="dt">nrow =</span> <span class="dv">2</span>, <span class="dt">ncol =</span> <span class="dv">3</span>)
aMatrix</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiICAgICBbLDFdIFssMl0gWywzXVxuWzEsXSAgICAyICAgIDYgICAgNlxuWzIsXSAgICA0ICAgIDMgICAgOVxuIn0= -->
<pre><code> [,1] [,2] [,3]
[1,] 2 6 6
[2,] 4 3 9</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuIyBUcmFuc3BvbmllcmVuXG5hbm90aGVyTWF0cml4IDwtIHQoYU1hdHJpeClcbiMgTWF0cml6ZW5tdWx0aXBsaWthdGlvblxuYU1hdHJpeCAlKiUgYW5vdGhlck1hdHJpeCBcbmBgYCJ9 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="co"># Transponieren</span>
anotherMatrix <-<span class="st"> </span><span class="kw">t</span>(aMatrix)
<span class="co"># Matrizenmultiplikation</span>
aMatrix %*%<span class="st"> </span>anotherMatrix </code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiICAgICBbLDFdIFssMl1cblsxLF0gICA3NiAgIDgwXG5bMixdICAgODAgIDEwNlxuIn0= -->
<pre><code> [,1] [,2]
[1,] 76 80
[2,] 80 106</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuIyBLcmV1enByb2R1a3Qgdm9uIEEsIEIgPT0gdChBKSAlKiUgQlxuY3Jvc3Nwcm9kKGFNYXRyaXgsMioxOjIpXG5gYGAifQ== -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="co"># Kreuzprodukt von A, B == t(A) %*% B</span>
<span class="kw">crossprod</span>(aMatrix,<span class="dv">2</span>*<span class="dv">1</span>:<span class="dv">2</span>)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiICAgICBbLDFdXG5bMSxdICAgMjBcblsyLF0gICAyNFxuWzMsXSAgIDQ4XG4ifQ== -->
<pre><code> [,1]
[1,] 20
[2,] 24
[3,] 48</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-chunk-end -->
<!-- rnb-text-begin -->
</div>
<div id="faktoren" class="section level2">
<h2>Faktoren</h2>
<p>Ein Vektor kann in Faktoren, den Gruppen gleicher Werte, zerlegt werden. Das ist vergleichbar einem <code>GROUP BY</code> in SQL.</p>
<!-- rnb-text-end -->
<!-- rnb-chunk-begin -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuc3RhZHQgPC0gYyhcIkJlcmxpblwiLCBcIkRyZXNkZW5cIiwgXCJIYW1idXJnXCIsIFwiQmVybGluXCIsIFwiQmVybGluXCIsIFwiSGFtYnVyZ1wiLCBcIkRyZXNkZW5cIilcbmthdGVnb3JpZSA8LSBjKFwiQmVrbGVpZHVuZ1wiLCBcIlNjaHVoZVwiLCBcIktvc21ldGlrXCIsIFwiS29zbWV0aWtcIiwgXCJTY2h1aGVcIiwgXCJCZWtsZWlkdW5nXCIsIFwiQmVrbGVpZHVuZ1wiKVxuYmV0cmFnIDwtIGMoNTAwMCwgNDUwMCwgMzUwMCwgMjUwMCwgMTAwMCwgMjAwMCwgNTUwMClcbnN0YWR0QXNGYWt0b3IgPC0gZmFjdG9yKHN0YWR0KVxucHJpbnQoc3RhZHRBc0Zha3RvcilcbmBgYCJ9 -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r">stadt <-<span class="st"> </span><span class="kw">c</span>(<span class="st">"Berlin"</span>, <span class="st">"Dresden"</span>, <span class="st">"Hamburg"</span>, <span class="st">"Berlin"</span>, <span class="st">"Berlin"</span>, <span class="st">"Hamburg"</span>, <span class="st">"Dresden"</span>)
kategorie <-<span class="st"> </span><span class="kw">c</span>(<span class="st">"Bekleidung"</span>, <span class="st">"Schuhe"</span>, <span class="st">"Kosmetik"</span>, <span class="st">"Kosmetik"</span>, <span class="st">"Schuhe"</span>, <span class="st">"Bekleidung"</span>, <span class="st">"Bekleidung"</span>)
betrag <-<span class="st"> </span><span class="kw">c</span>(<span class="dv">5000</span>, <span class="dv">4500</span>, <span class="dv">3500</span>, <span class="dv">2500</span>, <span class="dv">1000</span>, <span class="dv">2000</span>, <span class="dv">5500</span>)
stadtAsFaktor <-<span class="st"> </span><span class="kw">factor</span>(stadt)
<span class="kw">print</span>(stadtAsFaktor)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIEJlcmxpbiAgRHJlc2RlbiBIYW1idXJnIEJlcmxpbiAgQmVybGluICBIYW1idXJnIERyZXNkZW5cbkxldmVsczogQmVybGluIERyZXNkZW4gSGFtYnVyZ1xuIn0= -->
<pre><code>[1] Berlin Dresden Hamburg Berlin Berlin Hamburg Dresden
Levels: Berlin Dresden Hamburg</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxuYXMubnVtZXJpYyhzdGFkdEFzRmFrdG9yKVxuYGBgIn0= -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">as.numeric</span>(stadtAsFaktor)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIDEgMiAzIDEgMSAzIDJcbiJ9 -->
<pre><code>[1] 1 2 3 1 1 3 2</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxubGV2ZWxzKHN0YWR0QXNGYWt0b3IpXG5gYGAifQ== -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">levels</span>(stadtAsFaktor)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIFwiQmVybGluXCIgIFwiRHJlc2RlblwiIFwiSGFtYnVyZ1wiXG4ifQ== -->
<pre><code>[1] "Berlin" "Dresden" "Hamburg"</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxubGV2ZWxzKHN0YWR0QXNGYWt0b3IpIDwtIGMoXCJCRVJcIiwgXCJEUkVcIiwgXCJIQU1cIilcbnN0YWR0Q29kZUZha3RvciA8LSBmYWN0b3Ioc3RhZHRBc0Zha3RvciwgbGFiZWxzPWMoXCJCXCIsIFwiRFwiLCBcIkhcIikpXG5wcmludChzdGFkdENvZGVGYWt0b3IpXG5gYGAifQ== -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">levels</span>(stadtAsFaktor) <-<span class="st"> </span><span class="kw">c</span>(<span class="st">"BER"</span>, <span class="st">"DRE"</span>, <span class="st">"HAM"</span>)
stadtCodeFaktor <-<span class="st"> </span><span class="kw">factor</span>(stadtAsFaktor, <span class="dt">labels=</span><span class="kw">c</span>(<span class="st">"B"</span>, <span class="st">"D"</span>, <span class="st">"H"</span>))
<span class="kw">print</span>(stadtCodeFaktor)</code></pre></div>
<!-- rnb-source-end -->
<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiWzFdIEIgRCBIIEIgQiBIIERcbkxldmVsczogQiBEIEhcbiJ9 -->
<pre><code>[1] B D H B B H D
Levels: B D H</code></pre>
<!-- rnb-output-end -->
<!-- rnb-source-begin eyJkYXRhIjoiYGBgclxudGFibGUoc3RhZHQpXG5gYGAifQ== -->
<div class="highlight"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r language-r"><span class="kw">table</span>(stadt)</code></pre></div>
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waren einmal Zahlen und die lebten in R. Ein kleiner Überblick über Typen, Zuweisung, Ausgabe, Operationen und Indizierung in R. Und ein Test für die Formatierung von R Notebooks - angelegt in RStudio - zur Darstellung mit Jekyll.