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 12:01:01 -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/t12264301370wjpdtydyrccas3.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 10:19:23 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23836, Retrieved Sun, 19 May 2024 10:19:23 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact122
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 19:01:01] [f24298b2e4c2a19d76cf4460ec5d2246] [Current]
Feedback Forum
2008-11-21 16:15:58 [Stijn Van de Velde] [reply
Het voordeel is hier dat we 3 reeksen tegelijk met elkaar kunnen vergelijken, en dit niet zoals bij de Bivariate Kernel Density een voor een moeten gaan doen.

Eerst en vooral krijgen we 3D kubussen te zien. Hieruit kunnen we echter weinig conclusies trekken, aangezien deze kubussen op een 2D scherm worden weer gegeven en zo voor een vertekend beeld zorgen. Van uit welke we hoek we ook kijken, het blijft gevaarlijk om op deze manier besluiten te nemen.

Als oplossing daarvoor kijgen we de Bivariate Kernel Density Plot grafieken. Deze grafiek vermijd het probleem door te werken met hoogtelijnen. De hoogste punten, die waar de dichtheid van de data het grootste is, krijgen dan een wit/roze kleur. De groene kleuren duiden op gebieden zonder enige dichtheid.

We zien dat de er bij al de 3 grafieken een zeer sterke verdeling van de gegevens is. Dit zien we het duidelijkst bij de tekening met 9 vakjes, de punten liggen zeer verspreid, en er is nauwelijks spraken van enige dichtheid.
2008-11-24 11:36:03 [Lindsay Heyndrickx] [reply
Dit werd berekend met de foute gegevens. Hier is ook geen uitleg bij gegeven.
Deze plot reduceert de dimensie. Hier kunnen twee punten die dicht bij elkaar lijken te liggen toch ver uit elkaar liggen in werkelijkheid. De tweedimensionale scatterplot geeft een vertekend beeld. Hier zien we een duidelijker en juister beeld van de dichtheid van de punten.
2008-11-24 19:03:18 [Jeroen Aerts] [reply
Op de 3D-kubussen valt niet veel uit te besluiten.

Op de overige tekeningen zien we wel een duidelijk beeld. Bij de bivariate Kernel density zien we dat de punten nogal verdeeld liggen, maar de concentraties liggen toch dicht bij de rechte.

Post a new message
Dataseries X:
70
30
90
80
10
Dataseries Y:
80
60
10
20
30
Dataseries Z:
80
20
50
20
30




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

\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 & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23836&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]4 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23836&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=23836&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 time4 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24



Parameters (Session):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = Y ; par4 = Y ; par5 = Variable X ; par6 = Variable Y ; par7 = Variable Z ;
Parameters (R input):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = Y ; par4 = Y ; par5 = Variable X ; par6 = Variable Y ; par7 = Variable Z ;
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()