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 16:06:10 -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/12/t1226444856vmdyh0n2ei29899.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 10:20:05 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24007, Retrieved Sun, 19 May 2024 10:20:05 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact225
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F     [Box-Cox Normality Plot] [Various EDA topic...] [2008-11-11 22:29:05] [d32f94eec6fe2d8c421bd223368a5ced]
F RM D  [Partial Correlation] [Various EDA topic...] [2008-11-11 22:49:47] [d32f94eec6fe2d8c421bd223368a5ced]
F RMP       [Trivariate Scatterplots] [Various EDA topic...] [2008-11-11 23:06:10] [382e90e66f02be5ed86892bdc1574692] [Current]
Feedback Forum
2008-11-21 18:34:03 [Evelien Blockx] [reply
Ik kan de correlatie niet echt aflezen in de kubussen, omdat ze een vertekend beeld kunnen geven. Het beste is om informatie te halen uit de Bivariate Density Plots. Daar zie je bijvoorbeeld de x en y de grootste correlatie hebben. Je ziet ook de gebieden met een hoge density.
2008-11-22 15:43:58 [Inge Meelberghs] [reply
Bij het interpreteren van de kubus moet je inderdaad opletten. Hoe je deze ook bekijkt, er zal altijd vertekening zijn. Dit komt doordat de kubus een 3D figuur is dat op een 2D scherm wordt afgebeeld. Het is dus heel moeilijk om hier inzicht in te krijgen.

De trivariate scatterplots geeft een projectie van bovenstaande kubussen weer. Net als de kubus geeft ook deze grafiek een vertekend beeld omdat de scaterplots 2 dimensionseel zijn en er met de derde variable hier dus geen rekening wordt gehouden.

Je kan dus best de bivariate scatter plot gebruiken. Door gebruik van deze grafiek kan je op een makkelijke manier twee variabelen met elkaar vergelijken. Bij deze techniek wordt gebruik gemaakt van hoogtelijnen die punten van gelijke dichtheid met elkaar verbinden. Op de grafiek kan je zien dat er verschillende zones voorkomen door de kleurverandering. De rode zone duidt op een sterke correlatie, de groene en de gele duiden op een eerdere zwakke correlatie. Uit deze grafiek kunne we dan idd afleiden dat er een vrij sterk lineair is tussen x en y.
2008-11-23 12:25:45 [Pieter Broos] [reply
uit de kubussen kunnen we moeilijk conclusies trekken, ze geven een vertekend beeld naargelang je ze uit een ander perspectief bekijkt

Post a new message
Dataseries X:
0,9554
0,9922
0,9778
0,9808
0,9811
1,0014
1,0183
1,0622
1,0773
1,0807
1,0848
1,1582
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
Dataseries Y:
24,67
25,59
26,09
28,37
27,34
24,46
27,46
30,23
32,33
29,87
24,87
25,48
27,28
28,24
29,58
26,95
29,08
28,76
29,59
30,7
30,52
32,67
33,19
37,13
35,54
37,75
41,84
42,94
49,14
44,61
40,22
44,23
45,85
53,38
53,26
51,8
55,3
57,81
63,96
63,77
59,15
56,12
57,42
63,52
61,71
63,01
68,18
72,03
69,75
74,41
74,33
64,24
60,03
59,44
62,5
55,04
58,34
61,92
67,65
67,68
Dataseries Z:
692,4
877,3
536,8
705,9
951
755,7
695,5
744,8
672,1
666,6
760,8
756
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




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 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 & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24007&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]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24007&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=24007&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'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135



Parameters (Session):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = Y ; par4 = Y ; par5 = Wisselkoers ; par6 = Brent ; par7 = UitvoernrUSA ;
Parameters (R input):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = Y ; par4 = Y ; par5 = Wisselkoers ; par6 = Brent ; par7 = UitvoernrUSA ;
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()