FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_notchedbox1.wasp
Title produced by softwareNotched Boxplots
Date of computationWed, 05 Nov 2008 03:21:51 -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/05/t1225882739utor9rohsq6efld.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 12:16:39 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=21673, Retrieved Sun, 19 May 2024 12:16:39 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact202

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F       [Notched Boxplots] [Hypothesis Testin...] [2008-11-05 10:21:51] [c8dc05b1cdf5010d9a4f2d773adefb82] [Current]
Feedback Forum
2008-11-12 00:13:23 [Anna Hayan] [reply] 
Voor Dries Boon:
Q1: De methode is juist gekozen, de grafiek is juist berekend. Er is ook vooraf een stukje theorie uitgelegd. Dus de aanvullende informatie maakt het beoordelen gemakkelijker. De interpretie is juist. Ik kan enkel toevoegen dat zelfs als de tijdreeks varieert is er niet zomaar een verschil en t kan niet zomaar aan de toeval toegewezen worden. De evolutie van kledingproductie is ongunstig geweest ten op zichte van het basisjaar dat gelijkgesteld is aan 100. Dus het verschil is significant en heel duidelijk omdat de inkepingen mekaar niet overlappen.
Q2 is ook bijna volledig juist uitgevoerd. De grafieken zijn juist. De theorie werd door de student vooraf gekoppeld. De interpretaties kloppen op enkel details na. Bij meanplot en boxplots kan ik vermelden dat het verschil tussen de gemmidelden van de maanden moet groter zijn. In sommige maanden wordt er minder geproduceerd. Hetzelfde verschijnsel kunnen we bij boxplots waarnemen.
Bij de grafiek notched boxplots moeten er nog enkel dingen bij. We gaan de medianen van de maanden met mekaar vergelijken en het verschil zoeken waar men de betekenis kan aanhechten behalve de toeval. De inkepingen zijn groter bij boxplots. Het verschil is groot wat op seizoenaliteit wijst.
Q3 is volledig juist er moet nog enkel bij dat: elke blokje stelt 1 jaar voor ( maart tem februari
Q4 is ook juist gemaakt met de koppeling van theorie. Maar er zijn enkele persoonlijke aanvullingen zoals:
Rekenkundige gemiddelde is een betere schatting dan median en range. Bij boostrap moeten op zoek gaan naar de beste schatter met de kleinste spreiding. Alles lijkt goed gespreid.
Wat andere maatstaven betreft ( mediaan + midrange) , er is wel een patroon te zien.
Bij de gemiddelde zien we een klokcurve met een normaalverdeling. Bij mediaan is er geen vaste patroon terug te vinden dus het is moeilijk om waarschijnlijkheidsuitspraken te doen. Bij range zijn de pieken veel meer uitgesproken.
Task 2:
De opdracht is juist vervuld. Er moet nog enkel bij dat men niet enkel naar de mediaan kijkt maar ook naar de inkepingen en vervolgens naar betrouwbaarheidsinterval
Task 3:
De opdracht is juist uitgevoerd en uitvoerig besproken. Er moet nog enkel bij dat de grafiek afgevlakt is. De schommelingen worden duidelijk.
Task 4:
et is juist uitgevoerd met veel uitleg. Er moet nog enkel bij dat de spreiding gaat kleiner worden na de transformatie.
2008-11-12 09:42:28 [Ken Wright] [reply] 
Q1: volledig juist, dus er kan besloten worden dat ondanks de economische groei ( mediaan total production>100) toch een achteruitgang was in de clothing production.
2008-11-12 10:50:21 [Toon Wouters] [reply] 
Goede interpretatie. Er is duidelijk te zien dat de totale productie licht is toegenomen maar dat wel de kledingproductie is achteruit gegaan

Post a new message

Dataset

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

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 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 & 2 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=21673&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]'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=21673&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=21673&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 time2 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001






Boxplot statistics
Variablelower whiskerlower hingemedianupper hingeupper whisker
TotaleIndustrie8696.2101.7106115.5
Kledingsindustrie66.580.687.394.1109.7

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Boxplot statistics \tabularnewline
Variable & lower whisker & lower hinge & median & upper hinge & upper whisker \tabularnewline
TotaleIndustrie & 86 & 96.2 & 101.7 & 106 & 115.5 \tabularnewline
Kledingsindustrie & 66.5 & 80.6 & 87.3 & 94.1 & 109.7 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=21673&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]TotaleIndustrie[/C][C]86[/C][C]96.2[/C][C]101.7[/C][C]106[/C][C]115.5[/C][/ROW]
[ROW][C]Kledingsindustrie[/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=21673&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=21673&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:

Boxplot statistics
Variablelower whiskerlower hingemedianupper hingeupper whisker
TotaleIndustrie8696.2101.7106115.5
Kledingsindustrie66.580.687.394.1109.7






Boxplot Notches
Variablelower boundmedianupper bound
TotaleIndustrie99.717476951119101.7103.682523048881
Kledingsindustrie84.568973351031387.390.0310266489687

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Boxplot Notches \tabularnewline
Variable & lower bound & median & upper bound \tabularnewline
TotaleIndustrie & 99.717476951119 & 101.7 & 103.682523048881 \tabularnewline
Kledingsindustrie & 84.5689733510313 & 87.3 & 90.0310266489687 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=21673&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]TotaleIndustrie[/C][C]99.717476951119[/C][C]101.7[/C][C]103.682523048881[/C][/ROW]
[ROW][C]Kledingsindustrie[/C][C]84.5689733510313[/C][C]87.3[/C][C]90.0310266489687[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=21673&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=21673&T=2

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


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

Boxplot Notches
Variablelower boundmedianupper bound
TotaleIndustrie99.717476951119101.7103.682523048881
Kledingsindustrie84.568973351031387.390.0310266489687


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
par1 = grey ;
Parameters (R input):
par1 = grey ;
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')