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 10:25:33 -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/t1226424381xqngndualnswkf9.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 11:31:16 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23753, Retrieved Sun, 19 May 2024 11:31:16 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact116
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F     [Trivariate Scatterplots] [trivariate scatte...] [2008-11-04 19:22:17] [077ffec662d24c06be4c491541a44245]
F       [Trivariate Scatterplots] [Trivariate scatte...] [2008-11-11 15:59:52] [73d6180dc45497329efd1b6934a84aba]
F           [Trivariate Scatterplots] [Trivariate Scatte...] [2008-11-11 17:25:33] [14a75ec03b2c0d8ddd8b141a7b1594fd] [Current]
Feedback Forum
2008-11-20 23:24:18 [Olivier Uyttendaele] [reply
De commentaar die je geeft in het document is vrij correct, maar toch zijn er enkele aandachtspunten en verbeteringen.

Wat de kubussen betreft, moet je opletten met de interpretatie. Zij geven ons een verkeerd beeld, er is niet echt een duidelijk patroon te zien. Dit is logisch aangezien het een 3D figuur betreft die op een 2D scherm wordt geprojecteerd. Je kan niet zien hoe de afstand tussen de punten zich verhoudt. De punten worden meer op 1 lijn geprojecteerd (2D scherm).

In de matrix daaronder krijg je dan een projectie van de kubussen (scatterplots), deze kunnen wederom een verkeerd beeld geven aangezien je nog een dimensie moet toevoegen. Op de hoofddiagonaal staan de histogrammen.

Uit de bovenstaande scatterplots wordt dan een bivariate Kernel density plot getekend.
Hier wordt wederom zoals bij Q1 gewerkt met hoogtelijnen die punten met een zelfde dichtheid gaan verbinden. Aangezien je hier duidelijk clusters kunt waarnemen, geeft dit plot meer en duidelijkere info dan een scatterplot & correlatie.
2008-11-22 10:46:14 [Kenny Simons] [reply
Bij de trivariate scatterplots moet je opletten met de kubussen, deze zorgen altijd voor vertekening omdat deze driedimensionaal zijn. Je kan namelijk niet goed zien hoe de afstanden tussen de punten zich verhouden. Hierdoor is het beter te gaan zien naar de tweedimensionale scatterplots. Hieruit kan je beter aflezen of er een relatie is tussen bepaalde tijdreeksen of niet.

Post a new message
Dataseries X:
12300.00
12092.80
12380.80
12196.90
9455.00
13168.00
13427.90
11980.50
11884.80
11691.70
12233.80
14341.40
13130.70
12421.10
14285.80
12864.60
11160.20
14316.20
14388.70
14013.90
13419.00
12769.60
13315.50
15332.90
14243.00
13824.40
14962.90
13202.90
12199.00
15508.90
14199.80
15169.60
14058.00
13786.20
14147.90
16541.70
13587.50
15582.40
15802.80
14130.50
12923.20
15612.20
16033.70
16036.60
14037.80
15330.60
15038.30
17401.80
14992.50
16043.70
16929.60
15921.30
14417.20
15961.00
17851.90
16483.90
14215.50
17429.70
17839.50
17629.20
Dataseries Y:
3423.40
3242.80
3277.20
3833.00
2606.30
3643.80
3686.40
3281.60
3669.30
3191.50
3512.70
3970.70
3601.20
3610.00
4172.10
3956.20
3142.70
3884.30
3892.20
3613.00
3730.50
3481.30
3649.50
4215.20
4066.60
4196.80
4536.60
4441.60
3548.30
4735.90
4130.60
4356.20
4159.60
3988.00
4167.80
4902.20
3909.40
4697.60
4308.90
4420.40
3544.20
4433.00
4479.70
4533.20
4237.50
4207.40
4394.00
5148.40
4202.20
4682.50
4884.30
5288.90
4505.20
4611.50
5081.10
4523.10
4412.80
4647.40
4778.60
4495.30
Dataseries Z:
15370.60
14956.90
15469.70
15101.80
11703.70
16283.60
16726.50
14968.90
14861.00
14583.30
15305.80
17903.90
16379.40
15420.30
17870.50
15912.80
13866.50
17823.20
17872.00
17420.40
16704.40
15991.20
16583.60
19123.50
17838.70
17209.40
18586.50
16258.10
15141.60
19202.10
17746.50
19090.10
18040.30
17515.50
17751.80
21072.40
17170.00
19439.50
19795.40
17574.90
16165.40
19464.60
19932.10
19961.20
17343.40
18924.20
18574.10
21350.60
18594.60
19823.10
20844.40
19640.20
17735.40
19813.60
22238.50
20682.20
17818.60
21872.10
22117.00
21865.90




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 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 & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23753&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]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23753&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=23753&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 time2 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135



Parameters (Session):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = Y ; par4 = Y ; par5 = uitvoer Vlaanderen ; par6 = uitvoer Belgie naar landen buiten EU ; par7 = uitvoer Belgie (totaal) ;
Parameters (R input):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = Y ; par4 = Y ; par5 = uitvoer Vlaanderen ; par6 = uitvoer Belgie naar landen buiten EU ; par7 = uitvoer Belgie (totaal) ;
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()