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 04:00:11 -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/t1226487718s79dz97acuot2gj.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 12:15:00 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24119, Retrieved Sun, 19 May 2024 12:15:00 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsVarious EDA topics
Estimated Impact245
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [(Partial) Autocorrelation Function] [omzet] [2007-12-03 11:20:48] [8eeeb1b102d3219870922ae6f80f1f57]
F   PD  [(Partial) Autocorrelation Function] [Various EDA topic...] [2008-11-12 10:44:14] [c29178f7f550574a75dc881e636e0923]
F RMPD      [Trivariate Scatterplots] [Various EDA topic...] [2008-11-12 11:00:11] [3efbb18563b4564408d69b3c9a8e9a6e] [Current]
- RMP         [Partial Correlation] [Q1 partial correl...] [2008-11-15 13:11:00] [ed2ba3b6182103c15c0ab511ae4e6284]
Feedback Forum
2008-11-15 08:52:05 [Tamara Witters] [reply
Juiste R-code maar geen argumentatie.
Verbetering:
Deze R-module biedt veel voordelen. Het maakt verschillende berekeningen in 1 keer met o. a de Bivarlate kernel density.
Je krijgt eerst 3 vierkanten te zien die telkens het verband tussen 3 variabelen weergeven. Het nadeel hiervan is dat je de afstand tussen de punten niet goed kan inschatten.
Vervolgens is er het 2-dimensioneel scatterplot. Je kan hieruit afleiden of een variabele een normaalverdeling heeft en of er correlatie is tussen de verschillende variabelen. Het 3e kadertje bijvoorbeeld geeft het verband weer tussen vanaf 25 jaar en jonger dan 25 jaar, we kunnen zien dat er middelmatige correlatie bestaat want de punten liggen redelijk dicht bij elkaar en op 1 lijn. Hoe dichter de punten hoe groter de waarschijnlijkheid. Het nadeel van deze methode is dat je een vertekend beeld kan krijgen.
  2008-11-15 08:56:26 [Tamara Witters] [reply
Ik zie net dat jullie wel juist geargumenteerd hebben... Mijn excuses.
2008-11-22 15:45:35 [Stéphanie Van Dyck] [reply
Deze oefening is juist opgelost.
2008-11-23 15:10:02 [Annelies Michiels] [reply
Deze bewerking is inderdaad juist uitgevoerd en er is goed geargumenteerd. De resultaten zijn logisch. Dat de werkloosheid groter is bij +25jarigen dan bij -25jarigen. De categorie van + 25 jarigen is namelijk veel groter dan die van -25 jarigen.
2008-11-24 14:33:27 [Bernard Femont] [reply
Deze bewerking is inderdaad juist uitgevoerd en er is goed geargumenteerd. De resultaten zijn logisch. Dat de werkloosheid groter is bij +25jarigen dan bij -25jarigen. De categorie van + 25 jarigen is namelijk veel groter dan die van -25 jarigen

Post a new message
Dataseries X:
565
547
555
562
561
555
544
537
543
594
611
613
611
594
595
591
589
584
573
567
569
621
629
628
612
595
597
593
590
580
574
573
573
620
626
620
588
566
557
561
549
532
526
511
499
555
565
542
527
510
514
517
508
493
490
469
478
528
534
518
Dataseries Y:
148
138
137
136
133
126
120
114
116
153
162
161
149
139
135
130
127
122
117
112
113
149
157
157
147
137
132
125
123
117
114
111
112
144
150
149
134
123
116
117
111
105
102
95
93
124
130
124
115
106
105
105
101
95
93
84
87
116
120
117
Dataseries Z:
418
410
418
426
428
430
424
423
427
441
449
452
462
455
461
461
463
462
456
455
456
472
472
471
465
459
465
468
467
463
460
462
461
476
476
471
453
443
442
444
438
427
424
416
406
431
434
418
412
404
409
412
406
398
397
385
390
413
413
401




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time5 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 & 5 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24119&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]5 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=24119&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=24119&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 time5 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24



Parameters (Session):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = Y ; par4 = Y ; par5 = tot werkloosheid ; par6 = jonger dan 25 jaar ; par7 = vanaf 25 jaar ;
Parameters (R input):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = Y ; par4 = Y ; par5 = tot werkloosheid ; par6 = jonger dan 25 jaar ; par7 = vanaf 25 jaar ;
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()