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 computationWed, 12 Nov 2008 03:54:42 -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/t1226487372vtzwacuwdylr746.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 12:16:55 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24109, Retrieved Sun, 19 May 2024 12:16:55 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact162
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F       [Trivariate Scatterplots] [Partial correlati...] [2008-11-12 10:54:42] [a16dfd7e948381d8b6391003c5d09447] [Current]
Feedback Forum
2008-11-16 17:32:08 [006ad2c49b6a7c2ad6ab685cfc1dae56] [reply
Te weinig uitleg. Een trivariate scatterplot gaat de verbanden na tussen 3 variabelen tegelijkertijd. De kubus wordt vanuit verschillende perspectieven bekeken. In de vierde grafiek maakt men gebruik van gestandaardiseerde projecties. Het nadeel van deze methode is dat elke scatterplot een beetje vertekend is doordat bepaalde dimensies gereduceerd zijn. Toch moet je proberen er nuttige info uit te halen. In dit geval kan je toch bepaalde verbanden vinden als je kijkt naar de verdeling van de puntenwolken.
2008-11-20 12:30:35 [Carole Thielens] [reply
Ook hier maakte de studente een te beperkte analyse. Er wordt geen uitleg gegeven over wat een triviate scatterplot juist voorstelt en hoe je deze kan interpreteren. Daarom voeg ik hier zelf wat uitleg toe…
Wat op de scatterplot grafisch weergegeven wordt, is reeds cijfermatig voorgesteld bij de tabel van partial correlation. De scatterplots vormen hierop een goede aanvulling, gezien het verband tussen de drie variabelen nu op alle mogelijke manieren geanalyseerd wordt. De kubussen die gevormd worden, kunnen vanuit 3 verschillende perspectieven bekeken worden. Naargelang de invalshoek die je gebruikt, merk je daarbij andere problemen op. De kubus kan eventueel ook ‘platgedrukt’ worden tot een tweedimensionale grafische voorstelling. Deze tweedimensionale grafische voorstelling, welke in de link terug te vinden is, werd door de student echter niet bestudeerd of uitgelegd.
De studente merkte echter wel goed op dat de correlatie tussen het totaal aantal werklozen en vrouwelijke of mannelijke werklozen vrij groot is, terwijl de correlatie tussen mannelijke en vrouwelijke werklozen redelijk zwak is.
2008-11-22 10:29:10 [Stephanie Vanderlinden] [reply
Hier ontbreekt de uitleg over de trivariate scatterplot. Eerst zijn er drie kubussen waarneembaar, die telkens vanuit verschillende perspectieven bekeken worden. Het is moeilijk om hier een analyse van te maken, daarom worden deze kubussen afgebeeld op een twee-dimensionaal vlak (=histogram). Dit histogram geeft scatterplots van alle mogelijke combinaties. Elke scatterplot is echter vertekend omdat niet elke variabele in rekening wordt gebracht. Een oplossing hiervor is de bivariate density plot. Deze geeft de correlatie tussen de variabelen weer aan de hand van regressierechten en hoogtelijnen. Als de hoogtelijnen elipsvormig zijn, kan je spreken van een verband tusssen de vraiabelen. Als deze ellipsen een stijgend verloop kennen is er een positief verband, als de ellipsen een dalend verloop kennen, is er een negatief verband.

Post a new message
Dataseries X:
15.9
15.5
15.3
14.5
14.4
14.7
19.1
21.6
20.2
17.9
15.7
14.5
14.1
13.9
14.2
15.3
15.4
15.2
16.5
18.2
18.6
21
19.2
18.7
18.4
17.8
17.2
16.2
15.5
15.3
18.3
19.2
19
18.7
18.1
18.5
21.1
21
20.4
19.5
18.6
18.8
23.7
24.8
25
23.6
22.3
21.8
20.8
19.7
18.3
17.4
17
18.1
23.9
25.6
25.3
23.6
21.9
21.4
20.6
20.5
20.2
20.6
19.7
19.3
22.8
23.5
23.8
22.6
22
21.7
20.7
20.2
19.1
19.5
18.7
18.6
22.2
23.2
23.5
21.3
20
18.7
18.9
18.3
18.4
19.9
19.2
18.5
20.9
20.5
19.4
18.1
17
17
17.3
16.7
15.5
15.3
13.7
14.1
17.3
18.1
18.1
Dataseries Y:
15.5
15.5
15.5
12.2
12.2
12.2
17.3
17.3
17.3
12.7
12.7
12.7
14.1
14.1
14.1
14.3
14.3
14.3
16.8
16.8
16.8
18.7
18.7
18.7
16.8
16.8
16.8
16
16
16
18
18
18
18
18
18
21.6
21.6
21.6
20.1
20.1
20.1
22.9
22.9
22.9
24
24
24
20.3
20.3
20.3
15.8
15.8
15.8
23.2
23.2
23.2
20.9
20.9
20.9
19.8
19.8
19.8
20.6
20.6
20.6
21.1
21.1
21.1
22.4
22.4
22.4
20.5
20.5
20.5
18.4
18.4
18.4
17.6
17.6
17.6
18.5
18.5
18.5
17.3
17.3
17.3
16.2
16.2
16.2
18.5
18.5
18.5
16.3
16.3
16.3
16.8
16.8
16.8
14.8
14.8
14.8
17.6
17.6
17.6
Dataseries Z:
15.6
15.6
15.6
17.4
17.4
17.4
24
24
24
20.2
20.2
20.2
14.1
14.1
14.1
16.6
16.6
16.6
19.1
19.1
19.1
20.8
20.8
20.8
19
19
19
15.2
15.2
15.2
19.9
19.9
19.9
19
19
19
19.9
19.9
19.9
17.5
17.5
17.5
26.6
26.6
26.6
20.8
20.8
20.8
18.9
18.9
18.9
19.5
19.5
19.5
27.1
27.1
27.1
24.1
24.1
24.1
21.3
21.3
21.3
19.1
19.1
19.1
26.2
26.2
26.2
21.7
21.7
21.7
19.4
19.4
19.4
19.5
19.5
19.5
28.7
28.7
28.7
21.8
21.8
21.8
20
20
20
22.6
22.6
22.6
22.4
22.4
22.4
18.6
18.6
18.6
16.2
16.2
16.2
13.8
13.8
13.8
18
18
18




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time7 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001

\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 & 7 seconds \tabularnewline
R Server & 'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24109&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]7 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24109&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=24109&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 time7 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001



Parameters (Session):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = Y ; par4 = Y ; par5 = Totaal jonger dan 25 ; par6 = Mannen jonger dan 25 ; par7 = Vrouwen jonger dan 25 ;
Parameters (R input):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = Y ; par4 = Y ; par5 = Totaal jonger dan 25 ; par6 = Mannen jonger dan 25 ; par7 = Vrouwen jonger dan 25 ;
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()