Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_cloud.wasp
Title produced by softwareTrivariate Scatterplots
Date of computationTue, 11 Nov 2008 05:21:18 -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/11/t12264061521ged8yiecgqc4nu.htm/, Retrieved Tue, 28 May 2024 09:13:35 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23375, Retrieved Tue, 28 May 2024 09:13:35 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact120
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F       [Trivariate Scatterplots] [Q1 trivariate sca...] [2008-11-11 12:21:18] [21d7d81e7693ad6dde5aadefb1046611] [Current]
Feedback Forum
2008-11-23 13:13:08 [339a57d8a4d5d113e4804fc423e4a59e] [reply
De student heeft de juiste berekeningssoftware gebruikt, maar geeft niet aan wat de voordelen/nadelen zijn van deze software. Wanneer men deze software gebruikt, kan men vooral een goede visuele analyse maken. Er wordt een 3dimensionele weergave gegeven omdat een 2 dimensionele scatterplot een verkeerd beeld zou geven. Wanneer men op de Kernel Densityplot kijkt, kan men meestal meer informatie bekomen dan wanneer men op de trivariate scatterplot kijkt. Deze is namelijk moeilijk te analyseren. Men gebruikt deze software vooral om vragen op te roepen die men anders niet zou stellen.
2008-11-24 13:20:21 [Ellen Smolders] [reply
De student heeft geen informatie gegeven over de Triviate Scatterplot. Met deze scatterplot kunnen we een driedimensionaal inzicht krijgen in de structuur van 3 datareeksen. Wanneer we een dimensie zouden weglaten zouden twee punten op de kubus een vertekend beeld geven, daarom is de triviate scatterplot zeer nuttig. Wanneer we de Kernel Density Plot gebruiken krijgen we nog meer informatie dan bij de triviate scatterplot of correlatie. De Kernel Density Plot verbindt punten met een gelijke dichtheid, dus waar de intensiteit hoog of laag is. De dichtheid is het gebied rond de punten waar de waarschijnlijkheid groot is dat je een observatie gaat vinden.

Post a new message
Dataseries X:
604.4
883.9
527.9
756.2
812.9
655.6
707.6
612.6
659.2
833.4
727.8
797.2
753
762
613.7
759.2
816.4
736.8
680.1
736.5
637.2
801.9
772.3
897.3
792.1
826.8
666.8
906.6
871.4
891
739.2
833.6
715.6
871.6
751.6
1005.5
681.2
837.3
674.7
806.3
860.2
689.8
691.6
682.6
800.1
1023.7
733.5
875.3
770.2
1005.7
982.3
742.9
974.2
822.3
773.2
750.9
708
690
652.8
620.7
461.9
Dataseries Y:
882.5
789.6
773.3
804.3
817.8
836.7
721.8
760.8
841.4
1045.6
949.2
850.1
957.4
851.8
913.9
888
973.8
927.6
833
879.5
797.3
834.5
735.1
835
892.8
697.2
821.1
732.7
797.6
866.3
826.3
778.6
779.2
951
692.3
841.4
857.3
760.7
841.2
810.3
1007.4
931.3
931.2
855.8
858.4
925.9
930.7
1037.6
979.2
942.6
843.9
854.3
1029.8
944
856.4
1059.4
959.3
941.5
1026.4
921.3
968
Dataseries Z:
1.1663
1.1372
1.1139
1.1222
1.1692
1.1702
1.2286
1.2613
1.2646
1.2262
1.1985
1.2007
1.2138
1.2266
1.2176
1.2218
1.249
1.2991
1.3408
1.3119
1.3014
1.3201
1.2938
1.2694
1.2165
1.2037
1.2292
1.2256
1.2015
1.1786
1.1856
1.2103
1.1938
1.202
1.2271
1.277
1.265
1.2684
1.2811
1.2727
1.2611
1.2881
1.3213
1.2999
1.3074
1.3242
1.3516
1.3511
1.3419
1.3716
1.3622
1.3896
1.4227
1.4684
1.457
1.4718
1.4748
1.5527
1.575
1.5557
1.5553




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'George Udny Yule' @ 72.249.76.132

\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 & 'George Udny Yule' @ 72.249.76.132 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23375&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]'George Udny Yule' @ 72.249.76.132[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23375&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=23375&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'George Udny Yule' @ 72.249.76.132



Parameters (Session):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = Y ; par4 = Y ; par5 = Uitvoer vanuit België nr de VS ; par6 = Invoer vanuit de VS nr België ; par7 = Wisselkoers EUR-USD ;
Parameters (R input):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = Y ; par4 = Y ; par5 = Uitvoer vanuit België nr de VS ; par6 = Invoer vanuit de VS nr België ; par7 = Wisselkoers EUR-USD ;
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()