FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_bidensity.wasp
Title produced by softwareBivariate Kernel Density Estimation
Date of computationWed, 12 Nov 2008 10:27:40 -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/t12265110475g2net326jfegzp.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 10:08:00 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24310, Retrieved Sun, 19 May 2024 10:08:00 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact146

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F       [Bivariate Kernel Density Estimation] [various eda bivar...] [2008-11-12 17:27:40] [b09437381d488816ab9f5cf07e347c02] [Current]
Feedback Forum
2008-11-18 11:29:10 [Loïque Verhasselt] [reply] 
Het is hier de bedoeling om de bivariate density plots te berekenen en zo elke variabele uit te zetten tegen de anderen. Zo krijg je 3 density plots om zo het beste verband aan te tonen. De student geeft hier maar 1 weer.Dit verband kan men dan ook toetsen aan de gevonden correlaties bij de Partial correlation. De student geeft hiervan wel een duidelijke conclusie. De student geeft ook geen output van de trivariate scatterplots die alleen de gevonden resultaten bevestigen.
2008-11-19 16:04:19 [Ken Wright] [reply] 
Hier heb ik niet echt een duidelijk besluit gevormd, uit de bivariate density estimation drukken eingelijk de hoogtelijnen een soort van correlatie uit, hier hebben ze een ellipsvormig verloop, dit duidt op een positief correlatie omdat de hoogte lijnen naar rechtsboven wijzen
2008-11-23 17:27:15 [Jasmine Hendrikx] [reply] 
Evaluatie Q1:
De juiste methode is gebruikt. De conclusie is niet echt volledig. Het volgende zou je er nog bij kunnen schrijven: Uit de figuur is er af te leiden dat er een verband is tussen de variabelen. De hoogtelijnen suggereren een positief verband. Dit komt doordat we zien dat we te maken hebben met ellipsen met een positieve helling. De buitenste hoogtelijnen hebben wel een vorm die iets minder lijkt op deze van een ellips. Ongeveer in het midden vinden we de hoogste hoogtelijn. Hier bevinden zich heel veel punten. Er is dan sprake van een hoge concentratie van punten.
Eventueel zou er ook nog bij vermeld kunnen worden dat de lijn die door de figuur wordt getekend, de lijn is die zo dicht mogelijk de puntenwolk benadert (= regressierechte).

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
83,2
105,1
113,3
99,1
100,3
93,5
98,8
106,2
98,3
102,1
117,1
101,5
80,5
105,9
109,5
97,2
114,5
93,5
100,9
121,1
116,5
109,3
118,1
108,3
105,4
116,2
111,2
105,8
122,7
99,5
107,9
124,6
115
110,3
132,7
99,7
96,5
118,7
112,9
130,5
137,9
115
116,8
140,9
120,7
134,2
147,3
112,4
107,1
128,4
137,7
135
151
137,4
132,4
161,3
139,8
146
166,5
143,3
121
152,6
154,4
154,6
158
Dataseries Y:
Download CSV
Histogram 
70,1
86,7
86,4
89,9
88,1
78,8
81,1
85,4
82,6
80,3
81,2
68
67,4
91,3
94,9
82,8
88,6
73,1
76,7
93,2
84,9
83,8
93,5
91,9
69,6
87
90,2
82,7
91,4
74,6
76,1
87,1
78,4
81,3
99,3
71
73,2
95,6
84
90,8
93,6
80,9
84,4
97,3
83,5
88,8
100,7
69,4
74,6
96,6
96,6
93,1
91,8
85,7
79,1
91,3
84,2
85,8
94,6
77,1
76,5
89,7
103,6
100
96,6

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 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 & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24310&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]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24310&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=24310&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  
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 time2 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24






Bandwidth
x axis7.51234422050471
y axis4.67178180627888
Correlation
correlation used in KDE0.656704379935945
correlation(x,y)0.656704379935945

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Bandwidth \tabularnewline
x axis & 7.51234422050471 \tabularnewline
y axis & 4.67178180627888 \tabularnewline
Correlation \tabularnewline
correlation used in KDE & 0.656704379935945 \tabularnewline
correlation(x,y) & 0.656704379935945 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24310&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Bandwidth[/C][/ROW]
[ROW][C]x axis[/C][C]7.51234422050471[/C][/ROW]
[ROW][C]y axis[/C][C]4.67178180627888[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation[/C][/ROW]
[ROW][C]correlation used in KDE[/C][C]0.656704379935945[/C][/ROW]
[ROW][C]correlation(x,y)[/C][C]0.656704379935945[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24310&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=24310&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


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

Bandwidth
x axis7.51234422050471
y axis4.67178180627888
Correlation
correlation used in KDE0.656704379935945
correlation(x,y)0.656704379935945


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = 0 ; par4 = 0 ; par5 = 0 ; par6 = Y ; par7 = Y ;
Parameters (R input):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = 0 ; par4 = 0 ; par5 = 0 ; par6 = Y ; par7 = Y ;
R code (references can be found in the software module):
par1 <- as(par1,'numeric')
par2 <- as(par2,'numeric')
par3 <- as(par3,'numeric')
par4 <- as(par4,'numeric')
par5 <- as(par5,'numeric')
library('GenKern')
if (par3==0) par3 <- dpik(x)
if (par4==0) par4 <- dpik(y)
if (par5==0) par5 <- cor(x,y)
if (par1 > 500) par1 <- 500
if (par2 > 500) par2 <- 500
bitmap(file='bidensity.png')
op <- KernSur(x,y, xgridsize=par1, ygridsize=par2, correlation=par5, xbandwidth=par3, ybandwidth=par4)
image(op$xords, op$yords, op$zden, col=terrain.colors(100), axes=TRUE,main=main,xlab=xlab,ylab=ylab)
if (par6=='Y') contour(op$xords, op$yords, op$zden, add=TRUE)
if (par7=='Y') points(x,y)
(r<-lm(y ~ x))
abline(r)
box()
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Bandwidth',2,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'x axis',header=TRUE)
a<-table.element(a,par3)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'y axis',header=TRUE)
a<-table.element(a,par4)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Correlation',2,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'correlation used in KDE',header=TRUE)
a<-table.element(a,par5)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'correlation(x,y)',header=TRUE)
a<-table.element(a,cor(x,y))
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')