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 10:58:33 -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/t1226512774xk3laz0wz5p9y6f.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 10:48:13 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24331, Retrieved Sun, 19 May 2024 10:48:13 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact163
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F       [Trivariate Scatterplots] [tijdreeksQ1.3] [2008-11-12 17:58:33] [89a49ebb3ece8e9a225c7f9f53a14c57] [Current]
Feedback Forum
2008-11-20 10:00:45 [7bf28d4d60530086dbc44ae6b648927e] [reply
Goed uitleg.
2008-11-20 13:08:22 [6066575aa30c0611e452e930b1dff53d] [reply
Hier heeft men enkel maar 1 grafiek besproken, ook de andere grafieken (van de kubus) had men hier moeten vermelden en bespreken. De uitleg bij die ene grafiek is zeer goed. Men had eventueel nog als extra kunnen vermelden dat elke scatterplot vertekend is omdat bepaalde dimensies gemist worden. De grafieken van de kubussen geven telkens het verband weer tussen de 3 variabelen. Hierbij plaatsen ze de drie variabelen telkens op een andere zijde van de kubus. Bovendien onderzoeken we het gelijktijdig verband van de 3 variabelen. Naargelang de manier waaarop ik de kubus bekijk, ga ik andere dingen zien. Bij de eerste kubus zien we duidelijk 1 puntenwolk. Deze puntenwolk zien we ook bij de tweede kubus. Bij de derde kubus zien we een iets geconcentreerdere puntenwolk.Verder zien we ook nog de bivariate kerndel density plot van consumptiegoederen en intermediaire goederen. Daar zien we dat er clusters aanwezig zijn en dat ze een positieve helling hebben.
2008-11-20 13:38:28 [Alexander Hendrickx] [reply
zeer goede uitleg van de trivariate scatterplot welke een zeer goede manier is drie of meer variabelen op een overzichtelijke wijze te vergelijken.
2008-11-21 11:31:00 [Natalie De Wilde] [reply
Je hebt hier de belangrijkste output niet in je worddocument staan. Het is belangrijk dat je de kubussen weergeeft, die het driedimensionele aspect uitbeelden. Voor mij zien de scatterplots tussen de drie variabelen er bijna allemaal hetzelfde uit, dus ik zie niet meteen een sterk verband tussen twee bepaalde variabelen.
2008-11-21 13:46:40 [Thomas Plasschaert] [reply
goede uitleg bij de weergegeven figuur, er ontbreken er echter een heel aantal, waarbij de waarneming driedimensionaal weergegeven worden, een klein verschil op een tweedimensionele grafiek, kan een groot verschil zijn op een 3dimensionale grafiek.

Post a new message
Dataseries X:
90,7
94,3
104,6
111,1
110,8
107,2
99
99
91
96,2
96,9
96,2
100,1
99
115,4
106,9
107,1
99,3
99,2
108,3
105,6
99,5
107,4
93,1
88,1
110,7
113,1
99,6
93,6
98,6
99,6
114,3
107,8
101,2
112,5
100,5
93,9
116,2
112
106,4
95,7
96
95,8
103
102,2
98,4
111,4
86,6
91,3
107,9
101,8
104,4
93,4
100,1
98,5
112,9
101,4
107,1
110,8
90,3
95,5
111,4
113
107,5
95,9
106,3
105,2
117,2
106,9
108,2
113
97,2
99,9
108,1
118,1
109,1
93,3
112,1
111,8
112,5
116,3
110,3
117,1
103,4
96,2
Dataseries Y:
78,4
114,6
113,3
117
99,6
99,4
101,9
115,2
108,5
113,8
121
92,2
90,2
101,5
126,6
93,9
89,8
93,4
101,5
110,4
105,9
108,4
113,9
86,1
69,4
101,2
100,5
98
106,6
90,1
96,9
125,9
112
100
123,9
79,8
83,4
113,6
112,9
104
109,9
99
106,3
128,9
111,1
102,9
130
87
87,5
117,6
103,4
110,8
112,6
102,5
112,4
135,6
105,1
127,7
137
91
90,5
122,4
123,3
124,3
120
118,1
119
142,7
123,6
129,6
151,6
110,4
99,2
130,5
136,2
129,7
128
121,6
135,8
143,8
147,5
136,2
156,6
123,3
100,4
Dataseries Z:
97,8
107,4
117,5
105,6
97,4
99,5
98
104,3
100,6
101,1
103,9
96,9
95,5
108,4
117
103,8
100,8
110,6
104
112,6
107,3
98,9
109,8
104,9
102,2
123,9
124,9
112,7
121,9
100,6
104,3
120,4
107,5
102,9
125,6
107,5
108,8
128,4
121,1
119,5
128,7
108,7
105,5
119,8
111,3
110,6
120,1
97,5
107,7
127,3
117,2
119,8
116,2
111
112,4
130,6
109,1
118,8
123,9
101,6
112,8
128
129,6
125,8
119,5
115,7
113,6
129,7
112
116,8
127
112,1
114,2
121,1
131,6
125
120,4
117,7
117,5
120,6
127,5
112,3
124,5
115,2
105,4




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=24331&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=24331&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=24331&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 = Intermediaire goederen ; par6 = Investeringsgoederen ; par7 = Consumptiegoederen ;
Parameters (R input):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = Y ; par4 = Y ; par5 = Intermediaire goederen ; par6 = Investeringsgoederen ; par7 = Consumptiegoederen ;
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()