Daten laden

Laden Sie die Data Frames auf vom IPS-Server:

library(tidyverse)
url <- "https://www.phonetik.uni-muenchen.de/studium_lehre/lehrmaterialien/R_speech_processing/Rdf/"
auf.df = read.table(file.path(url, "auf.txt"))

Q & A’s

1. Basics

  • Q1.1: Erstellen Sie einen Vektor namens num, der diese Elemente enthält: 3, 10.15, -39.

  • Q1.2: Summieren Sie mittels einer Funktion alle Elemente des Vektors num.

  • Q1.3: Multiplizieren Sie jedes Element des Vektors num mit 10 und speichern Sie das Ergebnis in einer Variable namens x.

  • Q1.4: Erstellen Sie die Schriftzeichen-Variable name, die Ihren Namen enthält.

  • Q1.5: Nutzen Sie eine Funktion, um den Inhalt der Variable name drei Mal auszugeben.

  • Q1.6: Erstellen Sie mit den Funktionen c() und rep() einen Vektor namens buchstaben mit dem Inhalt: “a” “a” “a” “b” “b” “b” “c” “c” “c” “d” “d” “d” “e” “e” “e”.

  • Q1.7: Lassen Sie sich mittels einer Funktion nur die einzigartigen Elemente des Vektors buchstaben ausgeben (d.h. entfernen Sie die Duplikate).

  • Q1.8: Erstellen Sie einen Vektor mit Ganzzahlen zwischen -3 und +7. Berechnen Sie die Summe der quadrierten Werte davon; dividieren Sie zusätzlich diese Summe durch die Anzahl der Elemente im Vektor.

  • Q1.9: Erstellen Sie mittels einer Funktion einen Vektor mit dem Inhalt: “10.Z” “11.Z” “12.Z” “13.Z” “14.Z” “15.Z” “16.Z” “17.Z” “18.Z” “19.Z” “20.Z”.

  • Q1.10: Erstellen Sie mittels einer Funktion einen Vektor namens z, der folgende Elemente enthält: 1 1 3 3 6 6 1 1 3 3 6 6 1 1 3 3 6 6 1 1 3 3 6 6.

  • Q1.11: Überprüfen Sie, wie häufig die Zahlen 1, 3, und 6 im Vektor z vorkommen.

  • Q1.12: Erstellen Sie mittels einer Funktion eine Zahlensequenz aus 15 Zahlen, die bei 1 beginnen und bei 35 aufhören.

  • Q1.13: Erstellen Sie mittels einer Funktion eine Zahlensequenz von 100 beginnend rückwärts bis 50, wobei die Zahlen jeweils einen Abstand von 3.5 haben sollen. Speichern Sie das Ergebnis in der Variable zahlen ab.

  • Q1.14: Ziehen Sie die Quadratwurzel aus allen Zahlen im Vektor zahlen.

2. Arbeit mit Data Frames

  • Q2.1: Lassen Sie sich die Dimensionen (Zeilen- und Spaltenzahl) des Data Frames auf.df ausgeben.

  • Q2.2: Lassen Sie die ersten paar Beobachtungen von dem Data Frame auf.df auf dem Bildschirm erscheinen.

  • Q2.3: 10 Sprecher, 5 aus München und 5 aus Wien hatten diese F1-Werte (in Hz) in der Produktion von [I]-Vokalen (die ersten 5 Werte sind von den Münchnern): 546, 304, 435, 461, 473, 318, 337, 340, 432, 426. Erzeugen Sie dafür einen Data Frame mit Namen f.df und mit Variablen F1, Dialekt (um zwischen M und W für München und Wien zu unterscheiden) und um den Sprecher zu identifizieren (verwenden Sie dafür S1, S2, … S10).

  • Q2.4: Legen Sie den oben erzeugten Data Frame auf Ihrer Festplatte ab.

  • Q2.5: Ergänzen Sie Ihren auf der Festplatte abgelegten Data Frame mit einem neuen Sprecher aus Wien und mit einem F1 Wert von 288 Hz, indem Sie den Data Frame in einem Text-Editor öffnen.

  • Q2.6: Lesen Sie den von Ihnen modifizierten Data Frame in R ein mit Objektnamen d2.df.

  • Q2.7: Verifizieren Sie, dass Ihr Date Frame aus 11 Beobachtungen und 3 Variablen besteht.