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of Irreproducible Research!

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Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_cloud.wasp
Title produced by softwareTrivariate Scatterplots
Date of computationTue, 13 Nov 2007 03:16:23 -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/2007/Nov/13/t11949487651zjymoqlcujo0ye.htm/, Retrieved Tue, 30 Apr 2024 05:30:49 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=5376, Retrieved Tue, 30 Apr 2024 05:30:49 +0000
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IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsIk heb de intermediaire goederen, de consumptie goederen en de duurzame consumptiegoederen gebruikt bij mijn assimulatie.
Estimated Impact256
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Trivariate Scatterplots] [23. Trivial scatt...] [2007-11-13 10:16:23] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
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Dataseries X:
115,9
112,9
126,3
116,8
112
129,7
113,6
115,7
119,5
125,8
129,6
128
112,8
101,6
123,9
118,8
109,1
130,6
112,4
111
116,2
119,8
117,2
127,3
107,7
97,5
120,1
110,6
111,3
119,8
105,5
108,7
128,7
119,5
121,1
128,4
108,8
107,5
125,6
102,9
107,5
120,4
104,3
100,6
121,9
112,7
124,9
123,9
102,2
104,9
109,8
98,9
107,3
112,6
104
110,6
100,8
103,8
117
108,4
95,5
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103,9
101,1
100,6
104,3
98
99,5
97,4
105,6
117,5
107,4
97,8
91,5
107,7
100,1
96,6
106,8
98
98,6
Dataseries Y:
100,6
96,1
110
108,2
106,9
117,2
105,2
106,3
95,9
107,5
113
111,4
95,5
90,3
110,8
107,1
101,4
112,9
98,5
100,1
93,4
104,4
101,8
107,9
91,3
86,6
111,4
98,4
102,2
103
95,8
96
95,7
106,4
112
116,2
93,9
100,5
112,5
101,2
107,8
114,3
99,6
98,6
93,6
99,6
113,1
110,7
88,1
93,1
107,4
99,5
105,6
108,3
99,2
99,3
107,1
106,9
115,4
99
100,1
96,2
96,9
96,2
91
99
99
107,2
110,8
111,1
104,6
94,3
90,7
88,8
90,9
90,5
95,5
103,1
100,6
103,1
Dataseries Z:
59,7
58,2
75,3
69
66,1
77,5
69,3
70,2
70,2
78,2
85,4
82,4
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52,2
85,3
79,9
72,2
85,7
75,5
69,2
77,6
85,3
77
89,9
60
54,3
84
69,9
75,1
81,7
69,9
68,3
77,3
77,4
85,3
91
60,6
57,6
93,8
78,7
80,3
89,8
77,5
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100,7
100,8
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79,7
80,3
92,4
91,8
85,8
84,2
93,1
101,2
100,6
106,7
64
67,5
101
95,5
97
103,8
95,2
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93,5
102,5
112,3
105,5
75,4
70,4
108
100
93,3
111,1
101,1
98,1




Summary of compuational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of compuational 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 & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=5376&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of compuational 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]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=5376&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=5376&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  

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

Summary of compuational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135



Parameters (Session):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = Y ; par4 = Y ; par5 = Variable X ; par6 = Variable Y ; par7 = Variable Z ;
Parameters (R input):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = Y ; par4 = Y ; par5 = Variable X ; par6 = Variable Y ; par7 = Variable Z ;
R code (references can be found in the software module):
x <- array(x,dim=c(length(x),1))
colnames(x) <- par5
y <- array(y,dim=c(length(y),1))
colnames(y) <- par6
z <- array(z,dim=c(length(z),1))
colnames(z) <- par7
d <- data.frame(cbind(z,y,x))
colnames(d) <- list(par7,par6,par5)
par1 <- as.numeric(par1)
par2 <- as.numeric(par2)
if (par1>500) par1 <- 500
if (par2>500) par2 <- 500
if (par1<10) par1 <- 10
if (par2<10) par2 <- 10
library(GenKern)
library(lattice)
panel.hist <- function(x, ...)
{
usr <- par('usr'); on.exit(par(usr))
par(usr = c(usr[1:2], 0, 1.5) )
h <- hist(x, plot = FALSE)
breaks <- h$breaks; nB <- length(breaks)
y <- h$counts; y <- y/max(y)
rect(breaks[-nB], 0, breaks[-1], y, col='black', ...)
}
bitmap(file='cloud1.png')
cloud(z~x*y, screen = list(x=-45, y=45, z=35),xlab=par5,ylab=par6,zlab=par7)
dev.off()
bitmap(file='cloud2.png')
cloud(z~x*y, screen = list(x=35, y=45, z=25),xlab=par5,ylab=par6,zlab=par7)
dev.off()
bitmap(file='cloud3.png')
cloud(z~x*y, screen = list(x=35, y=-25, z=90),xlab=par5,ylab=par6,zlab=par7)
dev.off()
bitmap(file='pairs.png')
pairs(d,diag.panel=panel.hist)
dev.off()
x <- as.vector(x)
y <- as.vector(y)
z <- as.vector(z)
bitmap(file='bidensity1.png')
op <- KernSur(x,y, xgridsize=par1, ygridsize=par2, correlation=cor(x,y), xbandwidth=dpik(x), ybandwidth=dpik(y))
image(op$xords, op$yords, op$zden, col=terrain.colors(100), axes=TRUE,main='Bivariate Kernel Density Plot (x,y)',xlab=par5,ylab=par6)
if (par3=='Y') contour(op$xords, op$yords, op$zden, add=TRUE)
if (par4=='Y') points(x,y)
(r<-lm(y ~ x))
abline(r)
box()
dev.off()
bitmap(file='bidensity2.png')
op <- KernSur(y,z, xgridsize=par1, ygridsize=par2, correlation=cor(y,z), xbandwidth=dpik(y), ybandwidth=dpik(z))
op
image(op$xords, op$yords, op$zden, col=terrain.colors(100), axes=TRUE,main='Bivariate Kernel Density Plot (y,z)',xlab=par6,ylab=par7)
if (par3=='Y') contour(op$xords, op$yords, op$zden, add=TRUE)
if (par4=='Y') points(y,z)
(r<-lm(z ~ y))
abline(r)
box()
dev.off()
bitmap(file='bidensity3.png')
op <- KernSur(x,z, xgridsize=par1, ygridsize=par2, correlation=cor(x,z), xbandwidth=dpik(x), ybandwidth=dpik(z))
op
image(op$xords, op$yords, op$zden, col=terrain.colors(100), axes=TRUE,main='Bivariate Kernel Density Plot (x,z)',xlab=par5,ylab=par7)
if (par3=='Y') contour(op$xords, op$yords, op$zden, add=TRUE)
if (par4=='Y') points(x,z)
(r<-lm(z ~ x))
abline(r)
box()
dev.off()