Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*The author of this computation has been verified*

R Software Module

rwasp_fitdistrnorm.wasp

Title produced by software

Maximum-likelihood Fitting - Normal Distribution

Date of computation

Wed, 12 Nov 2008 05:36:32 -0700

Cite this page as follows

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/Nov/12/t1226493444z0p9gjfsw2218ru.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 10:52:01 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24155, Retrieved Sun, 19 May 2024 10:52:01 +0000

QR Codes:

Paste this QR Code to cite your computation.

Original text written by user:

IsPrivate?

No (this computation is public)

User-defined keywords

Estimated Impact

155

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)

F       [Maximum-likelihood Fitting - Normal Distribution] [ML normal distrib...] [2008-11-12 12:36:32] [a16dfd7e948381d8b6391003c5d09447] [Current]

Feedback Forum

2008-11-16 17:38:26 [006ad2c49b6a7c2ad6ab685cfc1dae56] [reply] 
Met deze grafiek wordt er nagegaan hoe de gegevens verdeeld zijn. Deze verdeling wordt dan vergeleken met een normaalverdeling. De lijn op de grafiek stelt de normaalverdeling voor.
2008-11-20 12:46:17 [Carole Thielens] [reply] 
Zoals de studente correct opmerkte, kan besloten worden dat de normaalverdeling een goede schatter is voor Yt. Naar mijn mening, moet hier zeker en vast nog een duidelijke verantwoording aan toegevoegd worden. 
Op de grafiek wordt er van de gegevens uit de tijdreeks een histogram opgemaakt. Daarnaast wordt er een normaalcurve getekend. Zo kan er eenvoudig grafisch waargenomen worden of de gegevens van Yt normaal verdeeld zijn. In zo’n geval zal de histogram mooi binnen de normaalcurve liggen. Dit is duidelijk het geval bij deze tijdsreeks !
2008-11-22 10:44:08 [Stephanie Vanderlinden] [reply] 
De conclusie is correct. Via deze grafiek kan je zien of de gegevens normaal verdeeld zijn. Als het histogram mooi onder de normaalcurve past, kan je zeggen dat de normaalverdeling een goede schatter is voor Yt. Bij deze tijdreeks is dit het geval.

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

6,6
6,4
6
5,8
5,5
5,4
5,4
5,6
5,5
5,8
5,8
5,7
5,5
5,3
5,2
5,3
5,3
5
4,8
4,9
5,3
6
6,2
6,4
6,4
6,4
6,2
6,1
6
5,9
6,2
6,2
6,4
6,8
6,9
7
7
6,9
6,7
6,6
6,5
6,4
6,5
6,5
6,6
6,7
6,8
7,2
7,6
7,6
7,3
6,4
6,1
6,3
7,1
7,5
7,4
7,1
6,8
6,9
7,2
7,4
7,3
6,9
6,9
6,8
7,1
7,2
7,1
7
6,9
7
7,4
7,5
7,5
7,4
7,3
7
6,7
6,5
6,5
6,5
6,6
6,8
6,9
6,9
6,8
6,8
6,5
6,1
6
5,9
5,8
5,9
5,9
6,2
6,3
6,2
6
5,8
5,5
5,5
5,7
5,8
5,7

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	2 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 & 2 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=24155&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]2 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=24155&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=24155&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 Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	2 seconds
R Server	'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001

Parameter	Estimated Value	Standard Deviation
mean	6.40380952380952	0.0659405876961385
standard deviation	0.675689955600772	0.0466270367153657

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Parameter & Estimated Value & Standard Deviation \tabularnewline
mean & 6.40380952380952 & 0.0659405876961385 \tabularnewline
standard deviation & 0.675689955600772 & 0.0466270367153657 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24155&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Parameter[/C][C]Estimated Value[/C][C]Standard Deviation[/C][/ROW]
[ROW][C]mean[/C][C]6.40380952380952[/C][C]0.0659405876961385[/C][/ROW]
[ROW][C]standard deviation[/C][C]0.675689955600772[/C][C]0.0466270367153657[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24155&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=24155&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Parameter	Estimated Value	Standard Deviation
mean	6.40380952380952	0.0659405876961385
standard deviation	0.675689955600772	0.0466270367153657

Figure 1

PNG link

Postscript link

PDF link

Parameters (Session):

par1 = 8 ; par2 = 0 ;

Parameters (R input):

par1 = 8 ; par2 = 0 ;

R code (references can be found in the software module):

library(MASS)
par1 <- as.numeric(par1)
if (par2 == '0') par2 = 'Sturges' else par2 <- as.numeric(par2)
x <- as.ts(x) #otherwise the fitdistr function does not work properly
r <- fitdistr(x,'normal')
r
bitmap(file='test1.png')
myhist<-hist(x,col=par1,breaks=par2,main=main,ylab=ylab,xlab=xlab,freq=F)
curve(1/(r$estimate[2]*sqrt(2*pi))*exp(-1/2*((x-r$estimate[1])/r$estimate[2])^2),min(x),max(x),add=T)
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Parameter',1,TRUE)
a<-table.element(a,'Estimated Value',1,TRUE)
a<-table.element(a,'Standard Deviation',1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'mean',header=TRUE)
a<-table.element(a,r$estimate[1])
a<-table.element(a,r$sd[1])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'standard deviation',header=TRUE)
a<-table.element(a,r$estimate[2])
a<-table.element(a,r$sd[2])
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')

Free Statistics

Description of Statistical Computation

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code