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	<title>Rchaeology</title>
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	<description>Statistik mit R (nicht nur) für Archäologen.</description>
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		<title>Willkommen!</title>
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		<pubDate>Wed, 07 Mar 2012 10:17:51 +0000</pubDate>
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				<category><![CDATA[ohne]]></category>

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		<description><![CDATA[&#8220;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.&#8221; (Ankel/Gundlach 1969) Keine Scheu vor großen Zahlen (und kleinen), denn Archäologie schafft Datenmassen, also brauchen Archäologen [&#8230;]]]></description>
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		<title>R-Tutorium für Archäologen beim 3. Workshop der AG-CAA Jan. 2012 (mit R-Code Skript)</title>
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		<pubDate>Sun, 04 Dec 2011 17:24:00 +0000</pubDate>
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				<category><![CDATA[Allgemeines]]></category>
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		<category><![CDATA[Literaturzitat zu R]]></category>

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		<description><![CDATA[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 [&#8230;]]]></description>
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		<title>Die Chord-Distanz: ein Distanzmaß zur Messung der Unähnlichkeit von Typenvergesellschaftungen</title>
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		<pubDate>Thu, 18 Aug 2011 22:49:03 +0000</pubDate>
		<dc:creator><![CDATA[Roth]]></dc:creator>
				<category><![CDATA[Klassifizierung]]></category>
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		<description><![CDATA[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 die Form von Typenvergesellschaftungstabellen oder sog. Kontingenztabellen. In den Zeilen solcher Tabellen [&#8230;]]]></description>
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		<title>Funktionen selbst gebaut &#8211; Potplot</title>
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		<pubDate>Tue, 22 Feb 2011 18:12:45 +0000</pubDate>
		<dc:creator><![CDATA[jöwi]]></dc:creator>
				<category><![CDATA[Grundlagen]]></category>
		<category><![CDATA[DIY]]></category>
		<category><![CDATA[Funktion]]></category>
		<category><![CDATA[Graphik]]></category>
		<category><![CDATA[Programmierung]]></category>

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		<description><![CDATA[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 &#8211; und wie Ihr dieses kleine Paket in einer einzigen Programmzeile unterbringen könnt. Die Idee kam mir beim Schreiben des Cluster-Artikels. Es wäre doch praktisch, wenn man, anstatt [&#8230;]]]></description>
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		<title>Korrespondenzanalyse in R mit dem Paket „ca“</title>
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		<pubDate>Sat, 22 Jan 2011 00:25:05 +0000</pubDate>
		<dc:creator><![CDATA[Roth]]></dc:creator>
				<category><![CDATA[Ordination]]></category>
		<category><![CDATA[Korrespondenzanalyse]]></category>
		<category><![CDATA[Multivariate Analyse]]></category>

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		<description><![CDATA[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. 1. Einführung: die CA als multivariates Verfahren 2. Ziel und Ausgangsdaten 3. [&#8230;]]]></description>
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		<title>Ein Histogramm mit R</title>
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		<pubDate>Mon, 27 Dec 2010 15:55:51 +0000</pubDate>
		<dc:creator><![CDATA[Roth]]></dc:creator>
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		<category><![CDATA[Graphik]]></category>
		<category><![CDATA[Histogramm]]></category>

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		<description><![CDATA[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. Rationalskaliert sind etwa Maße und die meisten in Maßeinheiten ausgedrückten Messungen. Ihre Verteilung wird in einem Histogramm durch &#8220;Säulen&#8221; dargestellt. Ein Histogramm ist aber nicht mit einem  Säulendiagramm zu [&#8230;]]]></description>
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		<title>Klassifizierung leicht gemacht &#8211; Modellbasiertes Clustern</title>
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		<pubDate>Sat, 18 Dec 2010 21:21:01 +0000</pubDate>
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				<category><![CDATA[Klassifizierung]]></category>
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		<category><![CDATA[Typologie]]></category>

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		<description><![CDATA[Wir haben eine ganze Menge Gefäße, haben Maße abgenommen und sehen nun, daß sich keine &#8220;natürlichen&#8221; 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) [&#8230;]]]></description>
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		<title>Übersicht Farben</title>
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		<pubDate>Tue, 30 Nov 2010 17:28:56 +0000</pubDate>
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		<description><![CDATA[Standardfarben Die Standardfarben, z.B. für den Parameter col=Farbcode, sind auf neun Werte begrenzt. col=0 bedeutet farblos. 1 ist schwarz 2 ist rot 3 ist grün 4 ist dunkelblau 5 ist hellblau 6 ist magenta 7 ist gelb 8 ist grau 9 ist wieder schwarz&#8230; Bei Werten größer als acht wiederholen sich die Farben wieder in [&#8230;]]]></description>
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		<title>Übersicht Punktsymbole</title>
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		<pubDate>Tue, 30 Nov 2010 17:17:24 +0000</pubDate>
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		<description><![CDATA[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.]]></description>
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		<title>Beispieldatensätze</title>
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		<pubDate>Tue, 30 Nov 2010 17:06:50 +0000</pubDate>
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		<description><![CDATA[Hier sammeln wir unsere Beispiele. Die Kommentare verraten, um welche Art Daten es sich handelt &#8211; so kannst Du Dir für eigene Übungen etwas passendes heraussuchen. Die Dateien sind im ASCII-Format, also als einfache Textdateien hinterlegt. Du kannst sie Dir entweder herunterladen und dann in R importieren oder über den Zwischenspeicher einfügen. Näheres zum Datenimport [&#8230;]]]></description>
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