download.file(url = "https://rstats.kamapu.net/Ressourcen/Dateien/KursDateien.zip",
              destfile = "KursDateien.zip")
unzip("KursDateien.zip", overwrite = TRUE)
unlink("KursDateien.zip")

# Jellybeans Einschätzungen
jellybeans <- as.integer(readLines("jb-counts.csv"))

summary(jellybeans)

# Graphisches Überblick ----
dotchart(jellybeans)

# Sortieren nach zufall
jellybeans <- sample(jellybeans, size = length(jellybeans))

# Cleveland Dotchart
dotchart(jellybeans) # Etwa 3 Beobachtungen als Ausreiser

# Box and Wiskers Plot
boxplot(jellybeans, horizontal = TRUE)

# Histogram
hist(jellybeans)

# Änderung der Auflösung bei Histogramme
hist(jellybeans, breaks = 21)
hist(jellybeans, breaks = 70)

# High- und Low-Level Funktionen in graphics ----

dotchart(jellybeans)
axis(side = 2) # Achse auf die linke Seite
axis(side = 4) # Achse auf die rechte Seite
abline(v = mean(jellybeans, na.rm = TRUE), lty = "dashed", col = "red",
       lwd = 4) # Mittelwert als senkrechte Linie
abline(v = median(jellybeans, na.rm = TRUE), lty = "dashed", col = "blue",
       lwd = 4) # Median als senkrechte Linie

# Vergleiche mit Einschätzungen von Kursteilnehmer*innen
summary(jellybeans)
summary(as.integer(readLines("jb.txt")))

# Graphische Parameter ----

par(las = 1) # Alle Achsen-Schriften waagerecht

dotchart(jellybeans)
axis(side = 2, at = c(0, 500, 1000)) # Y-Achse mit definierten Ticks
abline(v = mean(jellybeans, na.rm = TRUE), lty = "dashed", col = "red",
       lwd = 4) # Mittelwert als senkrechte Linie
abline(v = median(jellybeans, na.rm = TRUE), lty = "dashed", col = "blue",
       lwd = 4) # Median als senkrechte Linie

# Lösung des Problems
abline(v = 1616, col = "orange", lwd = 4)