FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_fitdistrnorm.wasp
Title produced by softwareMaximum-likelihood Fitting - Normal Distribution
Date of computationSun, 09 Nov 2008 13:21:32 -0700
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/Nov/09/t12262621549u91kj460xynl5g.htm/, Retrieved Wed, 15 May 2024 16:23:06 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=22863, Retrieved Wed, 15 May 2024 16:23:06 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsVan Dooren Leen
Estimated Impact174

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Maximum-likelihood Fitting - Normal Distribution] [Normal distribution] [2007-11-05 10:10:07] [76acd2a07599dda8f6e62381bea67e8b]
F    D  [Maximum-likelihood Fitting - Normal Distribution] [Various EDA Topic...] [2008-11-09 19:06:54] [57850c80fd59ccfb28f882be994e814e]
F    D      [Maximum-likelihood Fitting - Normal Distribution] [Various EDA topic...] [2008-11-09 20:21:32] [d175f84d503eb4f2a43145d5e67795b5] [Current]
Feedback Forum
2008-11-16 16:01:02 [Steven Vercammen] [reply] 
Er wordt niet uitgelegd waarvoor deze berekening dient. Met de Maximum-likelihood Fitting - Normal distribution kan men nagaan of de normaalverdeling een goede benadering is van de onderzochte tijdreeks. Er wordt een histogram geplot met daarop een lijn die de normaalverdeling voorstelt. Als het histogram deze lijn volgt is de tijdreeks (min of meer) normaal verdeelt. Er wordt ook een standaarddeviatie en een gemiddelde weergegeven. Bij een normaalverdeling is de standaardafwijking 1. Als deze dus ook dicht bij 1 ligt vormt de normaalverdeling een goede benadering van de verdeling van de tijdreeks. In dit geval zijn de gegevens eerder U-vormig verdeeld.
2008-11-16 16:06:53 [074508d5a5a3592082de3e836d27af7d] [reply] 
Je conclusie is juist. Er is geen normaalverdeling
2008-11-16 16:45:10 [006ad2c49b6a7c2ad6ab685cfc1dae56] [reply] 
Het is waar dat er geen normaalverdeling wordt bereikt. De gegevns zijn eerder U-vormig verdeeld. Met deze grafiek wordt er nagegaan hoe de gegevens verdeeld zijn. Deze verdeling wordt dan vergeleken met een normaalverdeling. De lijn op de grafiek stelt de normaalverdeling voor.
2008-11-19 11:04:54 [Toon Wouters] [reply] 
Juiste conclusie. De histogram volgt zeker de lijn niet. Er zijn veel uitschieters waar te nemen. Indien de histogram de lijn wel volgt kunnen we spreken van normaal verdeling
2008-11-24 11:57:48 [Anouk Greeve] [reply] 
De histogram is inderdaad niet normaal verdeeld. Er zijn dan ook wel wat outliers.

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
392
394
392
396
392
396
419
421
420
418
410
418
426
428
430
424
423
427
441
449
452
462
455
461
461
463
462
456
455
456
472
472
471
465
459
465
468
467
463
460
462
461
476
476
471
453
443
442
444
438
427
424
416
406
431
434
418
412
404
409
412
406
398
397
385
390
413
413
401
397

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=22863&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]3 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=22863&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=22863&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001






ParameterEstimated ValueStandard Deviation
mean433.1428571428573.22131204821162
standard deviation26.95143023731272.27781159360836

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Parameter & Estimated Value & Standard Deviation \tabularnewline
mean & 433.142857142857 & 3.22131204821162 \tabularnewline
standard deviation & 26.9514302373127 & 2.27781159360836 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=22863&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Parameter[/C][C]Estimated Value[/C][C]Standard Deviation[/C][/ROW]
[ROW][C]mean[/C][C]433.142857142857[/C][C]3.22131204821162[/C][/ROW]
[ROW][C]standard deviation[/C][C]26.9514302373127[/C][C]2.27781159360836[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=22863&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=22863&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

ParameterEstimated ValueStandard Deviation
mean433.1428571428573.22131204821162
standard deviation26.95143023731272.27781159360836


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
par1 = 8 ; par2 = 0 ;
Parameters (R input):
par1 = 8 ; par2 = 0 ;
R code (references can be found in the software module):
library(MASS)
par1 <- as.numeric(par1)
if (par2 == '0') par2 = 'Sturges' else par2 <- as.numeric(par2)
x <- as.ts(x) #otherwise the fitdistr function does not work properly
r <- fitdistr(x,'normal')
r
bitmap(file='test1.png')
myhist<-hist(x,col=par1,breaks=par2,main=main,ylab=ylab,xlab=xlab,freq=F)
curve(1/(r$estimate[2]*sqrt(2*pi))*exp(-1/2*((x-r$estimate[1])/r$estimate[2])^2),min(x),max(x),add=T)
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Parameter',1,TRUE)
a<-table.element(a,'Estimated Value',1,TRUE)
a<-table.element(a,'Standard Deviation',1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'mean',header=TRUE)
a<-table.element(a,r$estimate[1])
a<-table.element(a,r$sd[1])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'standard deviation',header=TRUE)
a<-table.element(a,r$estimate[2])
a<-table.element(a,r$sd[2])
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')