########################## Aufgabe 1 ###########################

## Daten einlesen:
t.url <- "http://stat.ethz.ch/Teaching/Datasets/NDK/hagel.dat"
d.hagel <- read.table(t.url, header = TRUE)

## a)

## Randomisierungstest:
t.g <- c(0,1,0,0,1,1,1,0)
r.eng <- f.RandTest(d.hagel$eng, ...)
r.logeng <- f.RandTest(d.hagel$logeng, ...)


## b)

## Erzeugen der 01-Folgen:
## Alle moeglichen 01-Folgen der Laenge 8
t.01folge <- expand.grid(rep(list(0:1), 8))
## oder "von Hand"
t.01folge <- mapply(function(n) {rep(rep(0:1, each = n), 2^7/n)}, n = 2^(0:7))
t.01 <- t.01folge[apply(t.01folge, 1, sum) == 4,]

## Auswahl der Folgen mit 4 Einern
t.anzEiner <- apply(t.01Folge, 1, sum)
t.01 <- t.01Folge[t.anzEiner == 4, ]

## Funktion für die Berechnung der Teststatistik
f.TestStat <- function(object, code, funkt){
        funkt(object[code == 0]) - funkt(object[code == 1])
      }
#   Berechnung der Teststatistik-Werte
r.Teng    <- apply(t.01, 1, f.TestStat, object = d.hagel$eng, funkt = mean)
r.Tlogeng <- apply(t.01, 1, f.TestStat, object = d.hagel$logeng, funkt = mean)


########################## Aufgabe 2 ###########################

## a)

t.url <- "http://stat.ethz.ch/Teaching/Datasets/NDK/spatial.dat"
d.spat <- read.table(t.url, header = TRUE)

t.y <- d.spat$A - d.spat$B  # Differenzen berechnen
t.y <- t.y[t.y != 0]        # Da der Null kein Vorzeichen zugeordnet werden 
                            # kann, wird sie auch nicht beruecksichtigt.

f.Teststat <- function(ranks, g) {...}
...
R <- 1000
replicate(R, f.TestStat(..., sample(c(0.1), replace = TRUE, size = ...)))
...

########################## Aufgabe 3 ###########################

## a)

## Berechnen der Walsh averages
t.ys <- sort(t.y)
t.l <- length(t.ys)
for (i in 1:t.l) {
  ...
} 
## oder eleganter mit
outer(...)[outer(...)]