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 12:57:55 -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/t1226433516234l0kzzqzehcwh.htm/, Retrieved Tue, 28 May 2024 00:49:26 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23913, Retrieved Tue, 28 May 2024 00:49:26 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact145
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F     [Trivariate Scatterplots] [Trivariate scatte...] [2008-11-10 13:42:05] [4300be8b33fd3dcdacd2aa9800ceba23]
F         [Trivariate Scatterplots] [] [2008-11-11 19:57:55] [e8f764b122b426f433a1e1038b457077] [Current]
Feedback Forum
2008-11-24 10:43:34 [Stefanie Mertens] [reply
de trivariate scatterplot kan je een beetje bekijken als de bivariate scatterplot. als je naar het onderste gedeelte kijkt (dat met de negen grafiekjes) kan je telkens de correlatie aflezen tussen twee variabelen.je ziet zo dat de correlatie tussen verhandeld kapitaal en aandelenkoers het sterkst is.
2008-11-24 16:12:09 [Bernard Femont] [reply
Een groot nadeel bij trivariate scatterplots is dat het niet eenvoudig is om een patroon te zien omdat een 3D kubus wordt geprojecteerd op een 2D scherm. => Dit zorgt voor een vertekend beeld. Daarom zullen de eerste drie grafieken niet worden besproken.Als je echter kijkt naar de linker-binnenhoek van de kubus zie je dat de meeste punten daar gecentraliseerd zijn. tot slot hebben we de Bivariate Kernell Density plots. Hier gaat men het scatterplot hertekenen en gebruik maken van hoogtelijnen. De densiteit is hoog in het wit-roze gedeelte van de grafiek, en laag in het groene gedeelte.
2008-11-24 18:02:18 [Toon Nauwelaerts] [reply
Als je de bivariate kernel density plot tussen x en y bekijkt, zie je een grote intensiteit van de gegevens. Dit wijst op een sterke correlatie.

Post a new message
Dataseries X:
356,2
359,5
368,4
371
397,5
416,7
413,2
424,3
415
421,7
422,1
429,2
452,1
471,5
488,3
506,2
517,3
538,6
545,3
546,7
540,3
549,2
563,9
581,7
590,7
594,1
604
628,1
662,4
688,6
705,9
701,5
686,2
645,7
668,7
696,7
715,5
741,4
754,3
771,3
797,7
809,9
790,1
830,3
847,7
834,8
824,5
764,6
780
803,2
751,1
755,2
708,2
685,4
680
710,6
702,8
656,3
575,6
567,2
545,2
Dataseries Y:
152823,6
123780,5
159987,1
139603,7
177831,2
173656,9
252392
228029
197300
214088
160275
186851
227777
246899
295338
243847
324602
347066
407916
312914
326127
394369
310078
422770
417974
402347
360809
298289
375873
407210
413968
457532
695731
544623
292833
534403
517030
455714
471401
451493
480615
568272
650780
553643
780711
650724
586345
725173
701257
859063
789842
512707
780845
637804
640694
553416
554622
616736
536994
407237
618796
Dataseries Z:
3
2,9
2,9
2,8
2,6
2,5
2,8
2,8
2,8
2,7
2,7
2,7
2,5
2,4
2,3
2,3
2,2
2,3
2,6
2,7
2,7
2,6
2,5
2,5
2,4
2,5
2,4
2,3
2,2
2,2
2,3
2,4
2,5
2,5
2,4
2,4
2,3
2,2
2,2
2
2
2,2
2,4
2,4
2,3
2,4
2,5
2,5
2,6
2,5
2,7
2,7
3,1
3
3,4
3,3
3,5
4,1
4,7
4,4
5,4




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=23913&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=23913&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=23913&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 = Aandelenkoersen ; par6 = Verhandeld kapitaal ; par7 = rendement in % ;
Parameters (R input):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = Y ; par4 = Y ; par5 = Aandelenkoersen ; par6 = Verhandeld kapitaal ; par7 = rendement in % ; par8 = ; par9 = ; par10 = ; par11 = ; par12 = ; par13 = ; par14 = ; par15 = ; par16 = ; par17 = ; par18 = ; par19 = ; par20 = ;
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()