Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*The author of this computation has been verified*

R Software Module

rwasp_notchedbox1.wasp

Title produced by software

Notched Boxplots

Date of computation

Tue, 04 Nov 2008 11:27:20 -0700

Cite this page as follows

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/Nov/04/t12258234536a3a9htln9e0nkl.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 06:31:21 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=21616, Retrieved Sun, 19 May 2024 06:31:21 +0000

QR Codes:

Paste this QR Code to cite your computation.

Original text written by user:

IsPrivate?

No (this computation is public)

User-defined keywords

Estimated Impact

170

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)

F     [Notched Boxplots] [workshop 3] [2007-10-26 13:31:48] [e9ffc5de6f8a7be62f22b142b5b6b1a8]
F R PD    [Notched Boxplots] [Task 1] [2008-11-04 18:27:20] [0458bd763b171003ec052ce63099d477] [Current]

Feedback Forum

2008-11-10 07:04:05 [Jasmine Hendrikx] [reply] 
Evalutie task 1 Q1: 
 
De conclusie van Q1 vind ik goed. Er wordt duidelijk gezegd dat er een significant verschil is tussen de mediaan van de kledingproductie en deze van de totale productie, aangezien de inkepingen van de notched boxplots elkaar niet overlappen. Wat ik er wel nog bij zou zeggen, is dat dit dus betekent dat het verschil tussen deze medianen bijgevolg niet aan het toeval te wijten is.  
2008-11-12 09:35:08 [e4c30b4f928c7c28b5c1f8c7fbaa2448] [reply] 
Task 1: 
Q1: de student heeft een juiste analyse gemaakt van de boxplot door rekening te houden met het basisjaar (100) en daardoor kan je besluiten dat de mediaan van de kledingproductie gedaald is. De spreidingen zijn inderdaad kleiner dan die van de kledinproductie. Ook de overlappingen worden aangehaald door de student en dit betekent dat er geen sprake van toeval kan zijn. 
Q2: door gebruik te maken van de periodieke analyse is er een duidelijk beeld van seizoenaliteit, zoals de student het ook zegt, is er een hevige stijging rond de maaand 7 en 10. Ook kan je in de tweede figuur (notched boxplot) zien dat de inkepingen zeer groot zijn en elkaar overlappen soms. De nauwkeurigheid is dus minder groot en er kan soms sprake zijn van toeval. 
Q3: wat de student over de laatste box zegt is waar, de meting is onvolledig en ook over de inkepingen heeft hij het juist. De inkepingen overlappen elkaar en dus kan er sprake zijn van toeval. Verder onderzoek is vereist.  
Q4: Zoals je bij de berekening kunt zien is er ook een density plot aanwezig. Deze berekent de oppervlakte onder het histogram. Deze moet 1 zijn voor eender welke verdeling. Density plot van de mean heeft het normaalste verloop. Maar dit kon ook gestaafd worden met een bootstrap simulation. Hierbij kan men zien naar de spreiding, de outliers, de inkepingen. de midrange heeft de kleinste spreiding en geeft deze dus het nauwkeurigste beeld weer van de geschatte waarden. Maar deze heeft veel outliers. Dit kan inderdaad minder efficiënt zijn in een situatie waarbij men geen risico’s mag nemen, waarbij er een zekerheid moet zijn. (nucleaire programma’s) Als deze zekerheid aanwezig moet zijn, dan kan men beter opteren voor de mean box. Deze heeft een grotere spreiding en dus minder nauwkeurig, maar de zekerheid is hier wel het groots omdat deze duidelijk minder outliers heeft dan de midrange. 
 

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

110.40	109.20
96.40	88.60
101.90	94.30
106.20	98.30
81.00	86.40
94.70	80.60
101.00	104.10
109.40	108.20
102.30	93.40
90.70	71.90
96.20	94.10
96.10	94.90
106.00	96.40
103.10	91.10
102.00	84.40
104.70	86.40
86.00	88.00
92.10	75.10
106.90	109.70
112.60	103.00
101.70	82.10
92.00	68.00
97.40	96.40
97.00	94.30
105.40	90.00
102.70	88.00
98.10	76.10
104.50	82.50
87.40	81.40
89.90	66.50
109.80	97.20
111.70	94.10
98.60	80.70
96.90	70.50
95.10	87.80
97.00	89.50
112.70	99.60
102.90	84.20
97.40	75.10
111.40	92.00
87.40	80.80
96.80	73.10
114.10	99.80
110.30	90.00
103.90	83.10
101.60	72.40
94.60	78.80
95.90	87.30
104.70	91.00
102.80	80.10
98.10	73.60
113.90	86.40
80.90	74.50
95.70	71.20
113.20	92.40
105.90	81.50
108.80	85.30
102.30	69.90
99.00	84.20
100.70	90.70
115.50	100.30

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	2 seconds
R Server	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

\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 & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=21616&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]2 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=21616&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=21616&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 computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	2 seconds
R Server	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

Boxplot statistics
Variable	lower whisker	lower hinge	median	upper hinge	upper whisker
total	86	96.2	101.7	106	115.5
clothing	66.5	80.6	87.3	94.1	109.7

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Boxplot statistics \tabularnewline
Variable & lower whisker & lower hinge & median & upper hinge & upper whisker \tabularnewline
total & 86 & 96.2 & 101.7 & 106 & 115.5 \tabularnewline
clothing & 66.5 & 80.6 & 87.3 & 94.1 & 109.7 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=21616&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Boxplot statistics[/C][/ROW]
[ROW][C]Variable[/C][C]lower whisker[/C][C]lower hinge[/C][C]median[/C][C]upper hinge[/C][C]upper whisker[/C][/ROW]
[ROW][C]total[/C][C]86[/C][C]96.2[/C][C]101.7[/C][C]106[/C][C]115.5[/C][/ROW]
[ROW][C]clothing[/C][C]66.5[/C][C]80.6[/C][C]87.3[/C][C]94.1[/C][C]109.7[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=21616&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=21616&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:

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

Boxplot statistics
Variable	lower whisker	lower hinge	median	upper hinge	upper whisker
total	86	96.2	101.7	106	115.5
clothing	66.5	80.6	87.3	94.1	109.7

Boxplot Notches
Variable	lower bound	median	upper bound
total	99.717476951119	101.7	103.682523048881
clothing	84.5689733510313	87.3	90.0310266489687

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Boxplot Notches \tabularnewline
Variable & lower bound & median & upper bound \tabularnewline
total & 99.717476951119 & 101.7 & 103.682523048881 \tabularnewline
clothing & 84.5689733510313 & 87.3 & 90.0310266489687 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=21616&T=2

[TABLE]
[ROW][C]Boxplot Notches[/C][/ROW]
[ROW][C]Variable[/C][C]lower bound[/C][C]median[/C][C]upper bound[/C][/ROW]
[ROW][C]total[/C][C]99.717476951119[/C][C]101.7[/C][C]103.682523048881[/C][/ROW]
[ROW][C]clothing[/C][C]84.5689733510313[/C][C]87.3[/C][C]90.0310266489687[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=21616&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=21616&T=2

As an alternative you can also use a QR Code:

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

Boxplot Notches
Variable	lower bound	median	upper bound
total	99.717476951119	101.7	103.682523048881
clothing	84.5689733510313	87.3	90.0310266489687

Figure 1

PNG link

Postscript link

PDF link

Parameters (Session):

par1 = red ;

Parameters (R input):

par1 = red ;

R code (references can be found in the software module):

z <- as.data.frame(t(y))
bitmap(file='test1.png')
(r<-boxplot(z ,xlab=xlab,ylab=ylab,main=main,notch=TRUE,col=par1))
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,hyperlink('overview.htm','Boxplot statistics','Boxplot overview'),6,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Variable',1,TRUE)
a<-table.element(a,hyperlink('lower_whisker.htm','lower whisker','definition of lower whisker'),1,TRUE)
a<-table.element(a,hyperlink('lower_hinge.htm','lower hinge','definition of lower hinge'),1,TRUE)
a<-table.element(a,hyperlink('central_tendency.htm','median','definitions about measures of central tendency'),1,TRUE)
a<-table.element(a,hyperlink('upper_hinge.htm','upper hinge','definition of upper hinge'),1,TRUE)
a<-table.element(a,hyperlink('upper_whisker.htm','upper whisker','definition of upper whisker'),1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:length(y[,1]))
{
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,dimnames(t(x))[[2]][i],1,TRUE)
for (j in 1:5)
{
a<-table.element(a,r$stats[j,i])
}
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Boxplot Notches',4,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Variable',1,TRUE)
a<-table.element(a,'lower bound',1,TRUE)
a<-table.element(a,'median',1,TRUE)
a<-table.element(a,'upper bound',1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:length(y[,1]))
{
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,dimnames(t(x))[[2]][i],1,TRUE)
a<-table.element(a,r$conf[1,i])
a<-table.element(a,r$stats[3,i])
a<-table.element(a,r$conf[2,i])
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable1.tab')

Free Statistics

Description of Statistical Computation

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code