#### Aufg 11

# Datenvektor
dat <- c(20, 27, 22, 20, 22, 20, 19, 20,
         17, 27, 23, 27, 22, 27, 25)
datsort <- sort(dat)
n <- length(dat)

# a
mean(dat); sum(dat)/n
median(dat); (datsort[n/2] + datsort[n/2+1])/2 
quantile(dat, c(.25,.5,.75), type = 2) # Typ!
(datsort[n*.25] + datsort[n*.25+1])/2 ; (datsort[n*.75] + datsort[n*.75+1])/2 

# b
hist(dat,breaks = c(16,19,22,25,28), right=FALSE)

# c
boxplot(dat, ylab = "PM10-Konzentration")

# e
table(dat)      # absolute Haeufigkeiten
table(dat)/n    # relative Haeufigkeiten
cumsum(table(dat)/n) # kumulierte relative H?ufigkeiten

plot(ecdf(dat)) # empirische Verteilungsfunktion