Antwort mit KI erzeugt
Problembehebung
Der Fehler, den Sie sehen (
Fehler in data$einkommen : Objekt des Typs 'closure' ist nicht indizierbar
), deutet darauf hin, dass Sie versuchen, auf eine Komponente oder Spalte mit dem Namen 'einkommen' in einem Datensatz (vermutlich
data
) zuzugreifen, aber R interpretiert
data
als eine Funktion oder einen Befehl, weil
data
in R eine eingebaute Funktion ist, die benutzt wird, um Datensätze zu laden. Wenn Sie also einen Dataframe mit dem Namen
data
haben, sorgt dies für Konflikte.
1. Umgang mit dem Fehler:
Um das Problem zu lösen, sollten Sie Ihrem Datenrahmen einen anderen Namen geben, der nicht mit einer eingebauten Funktion in R kollidiert. Zum Beispiel:
R
meineDaten <- data.frame(einkommen = c(500, 1500, 2500, 3500, 4500, 7500, 150, 8300))
2. R-Befehl zur Lösung der Aufgabe:
Die Aufgabe ist, die Anzahl der Personen (Stichprobenelemente) in verschiedenen Einkommensintervallen zu bestimmen. Hier können Sie die Funktion
cut
zusammen mit
table
verwenden, um diese Anzahl zu ermitteln:
R
# Angenommen, meineDaten ist Ihr Dataframe und einkommen ist die Spalte mit den Einkommensdaten.
einkommensIntervalle <- cut(meineDaten$einkommen, breaks=c(0, 1000, 2000, 4000, 7000, 10000), right=FALSE, labels=c("[0,1000)", "[1000,2000)", "[2000,4000)", "[4000,7000)", "[7000,10000)"))
intervallAnzahl <- table(einkommensIntervalle)
print(intervallAnzahl)
Erläuterung:
-
cut
wird verwendet, um die Einkommensdaten in die spezifizierten Intervalle einzuteilen. Der Parameter
breaks
definiert die Grenzen dieser Intervalle, und
right=FALSE
gibt an, dass das linke Intervallende inklusive ist, während das rechte exklusiv ist (was den angegebenen Bedingungen entspricht).
-
table
wird genutzt, um die Anzahl der Einkommen in jedem Intervall zu zählen.
-
labels
gibt jedem Intervall eine Bezeichnung für bessere Lesbarkeit.
Stellen Sie sicher, dass Sie Ihren realen Datensatz in
meineDaten$einkommen
entsprechend ersetzen.
Dieser Ansatz sollte Ihnen dabei helfen, sowohl das anfängliche Problem mit dem Datenrahmen-Namen zu beheben als auch die Anzahl der Stichprobenelemente in den jeweiligen Einkommensintervallen effektiv zu ermitteln.