# pfadu = "http://www.phonetik.uni-muenchen.de/~jmh/lehre/Rdf"
nm = "Ihr_Name"

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(ez)
library(lmerTest)
library(emmeans)
source(file.path(pfadu, "phoc.txt"))
source(file.path(pfadu, "sig.fn.R"))

proben <- function(unten = 1,
                   oben = 6,
                   k = 10,
                   N = 50)
{
  # default: wir werfen 10 Wuerfel 50 Mal
  alle <- NULL
  for (j in 1:N) {
    ergebnis = mean(sample(unten:oben, k, replace = T))
    alle = c(alle, ergebnis)
  }
  alle
}


#Dann die benoetigten data.frames:
ai = read.table(file.path(pfadu, "aiclean.txt")) 
amdat = read.table(file.path(pfadu, "amp.df.txt")) 
ga = read.table(file.path(pfadu, "gavowel.txt"))
kj = read.delim(file.path(pfadu, "kj.txt"))
pfric.df = read.table(file.path(pfadu, "pfric.df.txt"))

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# 1. Pruefen Sie fuer den Dataframe 
ai 
# durch eine Abbildung und einen 
# statistischen Test, ob F1 aus der Kieferposition vorhergesagt werden kann. 
# Was waere die Vorhersage fuer F1 fuer eine Kieferposition von -25?

#######################################################################################################
# 2 Fuer
dim(amdat)
# pruefen Sie durch eine Abbildung und einen statistischen Test, 
# ob die Vokalkategorie (Faktor V) aus der Amplitude (Faktor amp) 
# vorhergesagt werden kann. 
# Zu welchem Amplituden-Wert ist der Umkipppunkt zu finden?
# Markieren Sie diesen bitte in Ihrer Abbildung!


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# 3
# Wenn ich 6 Lose aus einem Hut mit den Zahlen 1 bis 49 ziehe, 
# a) wie hoch ist dann die Wahrscheinlichkeit, dass der Mittelwert ueber 30 liegt?
# b) fuehren Sie den obigen Vorgang (6 Lose aus einem Hut mit den Zahlen 1 bis 49 zu ziehen
# und daraus je einen Mittelwert zu bilden)
# 100 Mal mit der proben()-Funktion durch; erstellen Sie ein Histogramm, 
# dass die Wahrscheinlichkeitsdichte ihrer 100 Versuche abbildet.
# Ueberlagern Sie die Normalverteilungsfunktion! (Sie sollen NICHT den Bereich ueber 
# x = 30 markieren!)



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# 4. Fuer diese Daten:
dim(ga)
# wurde fuer 20 verschiedene Sprecher (Vpn) der zweite Formant (F2) 
# in zwei Vokalen (Faktor V) (einem gespannten /i/ und einem ungespannten /I/)
# und in zwei Dialekten (Faktor Dialekt: A (Oesterreich) vs. D (Dtl.)) erhoben. 
# Pruefen Sie durch eine Abbildung und statistischen Test, 
# ob F2 vom Vokal und/oder vom Dialekt beeinflusst wird.



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# 5. Pruefen Sie fuer diese Daten mit einer Abbildung und einem statistischen Test:
dim(kj)

# inwiefern die Wahl des Frikatives (Faktor fric) als 's' oder 'S'
# von der Emphase (Faktor emphatic) beeinflusst wird.


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# 6.

# 10 Sprecher produzierten /a/-Vokale mit 
# 1. Knarrstimme, 
# 2. in einer gefluesterten und 
# 3. in einer modalen Stimme. 

# Die dB-Werte sind wie folgt:
# Knarrstimme: 10 Werte, ein Wert pro Sprecher
knarr = c(49.5, 37.5, 51.8, 38.0, 41.6, 50.2, 50.7, 42.0, 48.6, 35.0)
# Gefluesterte Stimme: 10 Werte, ein Wert pro Sprecher
gefl = c(32.2, 27.3, 43.2, 14.0, 28.5, 26.6, 35.6, 31.1, 38.8, 36.7)
# Modale Stimme: 10 Werte, ein Wert pro Sprecher
modal = c(43.0, 44.8, 45.1, 46.1, 46.6, 52.9, 47.1, 46.8, 52.5, 37.2)
# Pruefen Sie fuer diese Daten mit 
# a.) einer Abbildung und 
# b.) einem statistischen Test, 
# inwiefern die dB-Werte von der Stimmqualitaet 
# (knarr vs. gefluestert vs. modal) beeinflusst werden.
# Fuehren Sie KEINE paarweisen Vergleiche fuer Stimmqualitaet durch!



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# 7. Fuer diese Daten:
dim(pfric.df)
head(pfric.df)
# Erzeugen Sie - OHNE einen statistischen Test durchzufuehren - folgende Abbildung:
# - k2 in Abhaengigkeit von k3
# - ein Panel pro Vokalstufe (Spalte "V": 'a', 'o', 'e')
# - farblich getrennt nach Konsonant (Spalte "K") 'C', 's', und 'S' (mit Legende, die die 
#   farbliche Kodierung der Konsonanten aufschluesselt)


# ENDE ################################################################################################