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Elektronisches Supplement 1. Ein kurzer ?berblick zum R-Paket knitrDas R-Paket knitrDas Paket knitr (Xie, 2011-2016, 2015) ist für die Statistiksoftware und Programmiersprache R (R Development Core Team, 2016) mit der Zielsetzung geschrieben worden, die Erstellung dynamischer Dokumente zu erm?glichen. Es orientiert sich dabei am R-Paket Sweave (Leisch, 2002), ist allerdings anders aufgebaut und beinhaltet bereits die Funktionalit?t einiger Sweave-Erg?nzungspakete (Xie, 2011-2016). Zudem weist knitr eine h?here Flexibilit?t hinsichtlich der Verarbeitung verschiedener Dateiformate auf (Xie, 2011-2016).Mit Hilfe von knitr kann R-Code (aber auch Code anderer Programmiersprachen wie etwa Python oder awk) in ein dynamisches Quelldokument integriert werden (z.?B.? RMarkdown-, LaTeX-, LyX-Dokument). Bei der Verarbeitung mit Hilfe von knitr wird die zugeh?rige R-Ausgabe dann in das dynamische Dokument eingefügt und von knitr mit Hilfe des Dateikonverters pandoc (MacFarlane, 2006-2016) gemeinsam in ein vorab definiertes Format wie etwa .pdf, .docx, .odt oder .html exportiert. Ist eine Aktualisierung des Zieldokuments notwendig (z.?B.? bei ge?ndertem Text, beim Einlesen neuer Daten oder der Berechnung anderer statistischer Ma?e) wird wieder knitr verwendet, um ein neues Zieldokument zu erstellen. Abbildung?1?zeigt ein Ablaufschema zur Erzeugung dynamischer Dokumente mit knitr und RMarkdown (Dateikürzel .Rmd). Zudem lassen sich auch Literaturverzeichnisse und Abbildungen in den workflow integrieren (Xie, 2011-2016, 2015).Die Verwendung von knitr wird durch verschiedene (Text-)Editoren unterstützt, unter anderem RStudio (RStudio Team, 2015), LyX (The Lyx Team, 2009) und Emacs Speaks Statistics (Rossini et?al., 2002-2016). Eine umfassende Einführung in das R-Paket knitr und seine Funktionalit?t liefert Xie (2015) in seinem Buch und der knitr-Website (Xie, 2011-2016). Abbildung?1. Ablaufschema zur Erzeugung dynamischer Dokumente mit R Markdown und knitrLiteraturLeisch, F. (2002). Sweave: Dynamic generation of statistical reports using literate data analysis. In W. H?rdle?& B. R?nz (Hrsg.), Compstat 2002?- Proceedings in Computational Statistics (S. 575-580). Heidelberg: Physica.MacFarlane, J. (2006-2016). Pandoc: a universal document converter [Computer Software]. Zugriff am 07.10.2016. Verfügbar unter R Development Core Team (2016). R: A language and environment for statistical computing [Computer Software]. Wien, ?sterreich: R Foundation for Statistical Computing. Zugriff am 07.10.2016. Verfügbar unter: , A.J., Heiberger, R.M., Hornik, K., Maechler, M., Sparapani, R.A., Eglen, S.J., Luque, S.P., Redestig, H., Spinu, V.?& Henry, L. (2002–2016). ESS?- Emacs Speaks Statistics?– Manual. Zugriff am 07.10.2016. Verfügbar unter: RStudio Team (2015). RStudio: Integrated Development for R [Computer Software]. Boston, MA: RStudio Inc. Verfügbar unter: The Lyx Team (2009). LyX?- The Document Processor [Computer Software]. Zugriff am 07.10.2016. Verfügbar unter: , Y. (2011-2016). knitr?- elegant, flexible and fast dynamic report generation with R. Zugriff am 07.10.2016. Verfügbar unter: Xie, Y. (2015). Dynamic documents with R and knitr (The R series, 2nd ed.). Boca Raton, FL: Chapman?& Hall/CRC. ................
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