Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_cloud.wasp
Title produced by softwareTrivariate Scatterplots
Date of computationSun, 09 Nov 2008 09:04:04 -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/t1226246756iph9g2dut39oq1g.htm/, Retrieved Mon, 27 May 2024 21:58:12 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=22769, Retrieved Mon, 27 May 2024 21:58:12 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsVan Dooren Leen
Estimated Impact149
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F       [Trivariate Scatterplots] [Various EDA topic...] [2008-11-09 16:04:04] [d175f84d503eb4f2a43145d5e67795b5] [Current]
Feedback Forum
2008-11-16 15:09:55 [Steven Vercammen] [reply
Ook hier wordt er niet echt een uitleg gegeven aan de eigenlijke betekenis, doel van deze berekening. De Trivariate Scatterplots vormen een mogelijkheid om het verband tussen 3 variabelen gelijktijdig weer te geven. Zo wordt een puntenwolk weergegeven in een kubus(3 assen)en vanuit verschillende standpunten weergegeven. Op die manier kunnen andere patronen worden weergegeven. Het is wel zo dat door een driedimensionaal voorwerp (de kubus) weer te geven op een tweedimensionaal vlak er bepaalde informatie verloren gaat. Er wordt ook nog wel een extra grafiek met scatterplots en histogrammen gegeven. De scatterplots kunnen echter ook (licht) vertekend beeld geven. In dit geval is het echter wel duidelijk dat er sprake is van correlatie tussen de variabelen.
2008-11-16 15:54:05 [074508d5a5a3592082de3e836d27af7d] [reply
Je hebt de Trivariate scatterplot ook niet besproken. Bij de Trivariate scatterplot willen we het verband tussen 3 variabelen gelijktijdig onderzoeken. De 3 kubussen zijn vertekend door de manier van projecteren, daarom kijken we beter naar de matrix. Hier zijn bepaalde dimensies ook vertekend omdat de 3de dimensie er niet bijstaat.
2008-11-16 16:27:51 [006ad2c49b6a7c2ad6ab685cfc1dae56] [reply
De uitleg die ik hierbij gegeven heb is niet goed. Een trivariate scatterplot gaat de verbanden na tussen 3 variabelen tegelijkertijd. De kubus wordt vanuit verschillende perspectieven bekeken. In de vierde grafiek maakt men gebruik van gestandaardiseerde projecties. Het nadeel van deze methode is dat elke scatterplot een beetje vertekend is doordat bepaalde dimensies gereduceerd zijn. Toch moet je proberen er nuttige info uit te halen. In dit geval kan je toch bepaalde verbanden vinden als je kijkt naar de verdeling van de puntenwolken.
2008-11-19 10:41:43 [Toon Wouters] [reply
De berekening is correct uitgevoerd enkel de interpretatie is anders. Via de trivariate scatterplot is het mogelijk om het verband tussen 3 variabelen tegelijkertijd te berekenen. Maar bij deze methode is het belangrijk om te kijken naar de projectie van de kubus in de 2 dimentionale scatterplot. Maar het is gevaarlijk om huir uitsluitend conclussies te halen omdat ze vaak vertekend zijn omdat er gegevens worden uitgelaten
2008-11-24 11:43:02 [Anouk Greeve] [reply
Goede berekening, maar gebrekkige interpretatie. Er ontbreken gegevens, wat een vertekend beeld geeft. Met de triviate scatterplot kunnen we normaalgezien het verband tussen 3 variabelen gelijktijdig onderzoeken.

Post a new message
Dataseries X:
127
123
118
114
108
111
151
159
158
148
138
137
136
133
126
120
114
116
153
162
161
149
139
135
130
127
122
117
112
113
149
157
157
147
137
132
125
123
117
114
111
112
144
150
149
134
123
116
117
111
105
102
95
93
124
130
124
115
106
105
105
101
95
93
84
87
116
120
117
109
Dataseries Y:
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
Dataseries Z:
519
517
510
509
501
507
569
580
578
565
547
555
562
561
555
544
537
543
594
611
613
611
594
595
591
589
584
573
567
569
621
629
628
612
595
597
593
590
580
574
573
573
620
626
620
588
566
557
561
549
532
526
511
499
555
565
542
527
510
514
517
508
493
490
469
478
528
534
518
506




Summary of computational 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 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 & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=22769&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]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=22769&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=22769&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 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 = 0 ; par4 = 0 ; par5 = 0 ; par6 = Y ; par7 = Y ;
Parameters (R input):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = Y ; par4 = Y ; par5 = werkloosheid jonger dan 25 jaar ; par6 = werkloosheid vanaf 25 jaar ; par7 = totale werkloosheid ;
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()