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_bidensity.wasp
Title produced by softwareBivariate Kernel Density Estimation
Date of computationSat, 08 Nov 2008 05:28:20 -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/08/t1226147351l50ddyh8gzr14w4.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 09:22:05 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=22584, Retrieved Sun, 19 May 2024 09:22:05 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact193

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F       [Bivariate Kernel Density Estimation] [Q1 Bivariate Kern...] [2008-11-08 12:28:20] [d7f41258beeebb8716e3f5d39f3cdc01] [Current]
Feedback Forum
2008-11-14 12:58:57 [Dana Molenberghs] [reply] 
We zien een positieve 'sterke' correlatie, omdat je merkt dat er 1 cluster in stijgend lijn is waarbij de density vrij dicht is. Ik merk wel '2 outliers' (rechts boven). Wanneer je deze wegwerkt zou de correlatie wel eens kunnen stijgen.
2008-11-20 12:10:52 [Evelien Blockx] [reply] 
Op deze grafiek krijg je heel wat informatie. De punten met gelijke dichtheid zijn verbonden. Het oranje gebied wijst op een hogere density. In dit gebied is er een grote waarschijnlijkheid dat punten voorkomen.

Bovendien is er een, zoals in de feedback van bovenstaande studente gezegd wordt, een positief verband, want de punten liggen rond een stijgende rechte. Je kan de correlatie ook aflezen in de tabel (0.76407022610296).

Je kan ook 1 cluster waarnemen en enkele outliers.
2008-11-23 21:17:41 [Isabel Wilms] [reply] 
bivariate density: is een andere weergave van de scatterplot, dit met hoogtelijnen. Op deze hoogtelijnen zijn observaties geplaatst. Het gebied waar de concentratie van observaties hoog is, is wit-roze. Hier zien we dan een cluster. Waar de observaties een lagere densiteit hebben, en de hoogtelijnen dus ook verder uit elkaar liggen, is het gebied groen.
De regressielijn toont ook het verband aan. Wanneer deze bv horizontaal verloopt en er geen punten op liggen, is er geen verband. Er is hier een stijgend verband, want de punten liggen op een stijgende rechte, er zijn geen outliers en 1 cluster.

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
109,8
111,7
98,6
96,9
95,1
97
112,7
102,9
97,4
111,4
87,4
96,8
114,1
110,3
103,9
101,6
94,6
95,9
104,7
102,8
98,1
113,9
80,9
95,7
113,2
105,9
108,8
102,3
99
100,7
115,5
100,7
109,9
114,6
85,4
100,5
114,8
116,5
112,9
102
106
105,3
118,8
106,1
109,3
117,2
92,5
104,2
112,5
122,4
113,3
100
110,7
112,8
109,8
117,3
109,1
115,9
96
97,6
Dataseries Y:
Download CSV
Histogram 
148,8
146,7
118,8
99,4
97,6
110,2
146,6
136,4
126,2
154,9
109
128,5
144,9
136,3
134,8
103,4
106,6
119,2
149,3
150,2
142,9
163,6
98,2
138,2
143,7
132,8
149,4
128,8
98,9
106,2
140,7
133
156,4
157,7
107,9
133,6
148,1
205,6
193,1
117,5
116,4
129,5
157,1
157
158,4
161,7
116,9
161,1
155,7
160,8
145,4
111
144,8
149,2
156,6
182,5
171,3
172,7
133
148,1

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time1 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\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 & 1 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=22584&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]1 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=22584&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=22584&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 time1 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135






Bandwidth
x axis3.26477112975850
y axis8.92610613490386
Correlation
correlation used in KDE0.76407022610296
correlation(x,y)0.76407022610296

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Bandwidth \tabularnewline
x axis & 3.26477112975850 \tabularnewline
y axis & 8.92610613490386 \tabularnewline
Correlation \tabularnewline
correlation used in KDE & 0.76407022610296 \tabularnewline
correlation(x,y) & 0.76407022610296 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=22584&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Bandwidth[/C][/ROW]
[ROW][C]x axis[/C][C]3.26477112975850[/C][/ROW]
[ROW][C]y axis[/C][C]8.92610613490386[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation[/C][/ROW]
[ROW][C]correlation used in KDE[/C][C]0.76407022610296[/C][/ROW]
[ROW][C]correlation(x,y)[/C][C]0.76407022610296[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=22584&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=22584&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:

Bandwidth
x axis3.26477112975850
y axis8.92610613490386
Correlation
correlation used in KDE0.76407022610296
correlation(x,y)0.76407022610296


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = 0 ; par4 = 0 ; par5 = 0 ; par6 = Y ; par7 = Y ;
Parameters (R input):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = 0 ; par4 = 0 ; par5 = 0 ; par6 = Y ; par7 = Y ;
R code (references can be found in the software module):
par1 <- as(par1,'numeric')
par2 <- as(par2,'numeric')
par3 <- as(par3,'numeric')
par4 <- as(par4,'numeric')
par5 <- as(par5,'numeric')
library('GenKern')
if (par3==0) par3 <- dpik(x)
if (par4==0) par4 <- dpik(y)
if (par5==0) par5 <- cor(x,y)
if (par1 > 500) par1 <- 500
if (par2 > 500) par2 <- 500
bitmap(file='bidensity.png')
op <- KernSur(x,y, xgridsize=par1, ygridsize=par2, correlation=par5, xbandwidth=par3, ybandwidth=par4)
image(op$xords, op$yords, op$zden, col=terrain.colors(100), axes=TRUE,main=main,xlab=xlab,ylab=ylab)
if (par6=='Y') contour(op$xords, op$yords, op$zden, add=TRUE)
if (par7=='Y') points(x,y)
(r<-lm(y ~ x))
abline(r)
box()
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Bandwidth',2,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'x axis',header=TRUE)
a<-table.element(a,par3)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'y axis',header=TRUE)
a<-table.element(a,par4)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Correlation',2,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'correlation used in KDE',header=TRUE)
a<-table.element(a,par5)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'correlation(x,y)',header=TRUE)
a<-table.element(a,cor(x,y))
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')