“Es liegt wesentlich in der ursprünglichen Zweckbestimmung des Computers als Rechenmaschine begründet, daß seine Verwendung in den Geisteswissenschaften noch vielfach auf gefühlsmäßige Ablehnung stößt. Daneben mag die Sorge eine Rolle spielen, den Geist von der Maschine beherrscht zu sehen.” (Ankel/Gundlach 1969)

Keine Scheu vor großen Zahlen (und kleinen), denn Archäologie schafft Datenmassen, also brauchen Archäologen auch die dafür geeigneten Grob- und Feinwerkzeuge. Sie verfügen über große Datenmengen und fragen sich, wie man die Daten effektiv auswertet? Wir ändern das mit Rchaeology, der Einführung in die statistische Auswertung mit R – ganz speziell, aber nicht nur, für Archäologen.
Wir sorgen dafür, daß der Geist die Maschine im Griff hält!

Die Autoren dieses Blogs boten im Rahmen des 3. Workshops der AG-CAA (Computer-Anwendungen und Quantitative Methoden in der Archäologie) in Bamberg am 21.01.2012 ein Tutorium an. Die zwei je anderthalbstündigen Sitzungen umfassten einmal Grundlagen für R-Anfänger und sodann Anregungen zur Benutzung von R für Fortgeschrittene in der Statistik. Im Folgenden steht für  Sie das kommentierte Skript zu dieser Veranstaltung sowie die Kurs-Ankündigung zum Download bereit. Das Skript enthält erläuterten R-Code zu den einführenden Verfahrensweisen und den weiterführenden Methodenanwendungen sowie Literatur zu den Methoden bzw. zu den Methoden und ihrer Umsetzung in R. Wir, die Autoren Georg Roth und Jörg Wicke, würden uns freuen, wenn Sie bei der Verwendung von R-Code aus dem Skript auf diesen Blog und unsere Autorenschaft hinweisen. Für Studierende weisen wir darauf hin, dass bei der Verwendung einer der Methoden eines der am Skript-Ende stehenden Lehrbücher zitiert werden sollte – unser Skript ist eine Anleitung und ersetzt kein Lehrbuch. Wir wünschen Ihnen viel Erfolg beim Erforschen Ihrer Datenstrukturen!

Links:

• Skript zum R-Kurs (15-seitiges PDF mit kommentiertem R-Code und Literatur; Stand 2012-02-07)
• Angekündigtes Programm zum R-Tutorium (2-seitiges PDF des Kursprogrammes mit Kursinhalt und Literatur; 2011-10-31)

Der Kurs fand im Rahmen des jährlichen Workshops der AG-CAA statt. Bei den Organisatoren bedanken wir uns herzlich für die Möglichkeit, den Kurs zu veranstalten. Die AG-CAA erreichen Sie unter:

• Homepage der AG-CAA
• Programm des AG-CAA-Workshops in Bamberg am 20./21.01.2012

Dieser Artikel beschreibt das Anwendungsfeld, die Berechnung und die Eigenschaften der sog. Chord-Distanz, im Folgenden  Chorddistanz geschrieben. Zahlreiche multivariate Verfahren, u. a. Gruppenbildungsverfahren (Clusteranalysen), basieren auf der Messung der Unähnlichkeit zwischen den Objekten eines multivariaten Datensatzes.  In der Archäologie haben solche Datensätze häufig … [Weiterlesen]

Häufig genutzte Codeschnipsel lassen sich in selbst erstellten Funktionen unterbringen. Ich zeige Euch, wie Ihr Gefäßumrisse anhand der aufgenommenen Maße darstellt, diese Gefäßskizzen z.B. in Diagrammen unterbringt – und wie Ihr dieses kleine Paket in einer einzigen Programmzeile unterbringen könnt.

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Der Artikel beschreibt die Funktionsweise der Korrespondenzanalyse, im Folgenden kurz CA, und ihre Anwendung mit dem Paket ‚ca’ in R anhand von simulierten Daten und Beispieldaten sowie die Ausgabe der Ergebnisgrafiken und Ergebnisdaten in externe Dateien. Eine .pdf-Version des Artikels ist hier erhältlich. … [Weiterlesen]

Ein Histogramm zeigt auf einen Blick die Verteilung eines stetigen, rationalskalierten (metrischen) Merkmals. Beschreibt man eine Messserie, bildet das Histogramm die sinnvolle grafische Darstellung der Verteilung.
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Wir haben eine ganze Menge Gefäße, haben Maße abgenommen und sehen nun, daß sich keine “natürlichen” Gruppen absetzen, sondern alles irgendwie mit allem zusammenhängt. Dabei wollen wir doch eine Typologie erstellen! Wir brauchen also ein Werkzeug, daß Ähnliches zueinander sammelt und Verschiedenes trennt. Clustern kann uns dabei helfen. Im Folgenden skizziere ich eine (von vielen) Möglichkeiten – das Modellbasierte Clustern.

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Standardfarben

Die Standardfarben, z.B. für den Parameter col=Farbcode, sind auf neun Werte begrenzt. … [Weiterlesen]

Nachstehend sind alle in R integrierte Punktsymbole aufgelistet. Links das Symbol, dahinter der Zahlencode. Mittels pch=ZAHLENCODE kann das gewählte Symbol in eine Graphikfunktion integriert werden. … [Weiterlesen]

Hier sammeln wir unsere Beispiele. Die Kommentare verraten, um welche Art Daten es sich handelt – so kannst Du Dir für eigene Übungen etwas passendes heraussuchen. … [Weiterlesen]