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 13:33:26 -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/t12265221138h4wpl2vu9ljuul.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 11:15:00 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24439, Retrieved Sun, 19 May 2024 11:15:00 +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

146

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

F       [Maximum-likelihood Fitting - Normal Distribution] [various EDA topic...] [2008-11-12 20:33:26] [821c4b3d195be8e737cf8c9dc649d3cf] [Current]
-    D    [Maximum-likelihood Fitting - Normal Distribution] [] [2008-11-13 21:19:29] [74be16979710d4c4e7c6647856088456] 

Feedback Forum

2008-11-17 14:20:08 [Stefan Temmerman] [reply] 
De student wijst hier correct op slechte benadering van de normaalverdeling op de observaties. De grafiek is linksscheef, te wijten aan de uitschieters tussen de waarden 130 - 140. 
Voor bijkomend bewijs had de student een QQ-plot kunnen maken, om zeker te zien dat de normaalverdeling hier weinig van toepassing is. 
2008-11-19 16:59:23 [Carole Thielens] [reply] 
De student nam correcte besluiten en verwoorde deze kort, maar krachtig. Om zijn conclusie toch even te verduidelijken, voeg ik wat bijkomende uitleg toe. 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 niet zo bij deze tijdreeks. We kunnen met andere woorden besluiten dat normaalverdeling geen goede benadering is voor Yt.
2008-11-22 14:37:13 [Angelique Van de Vijver] [reply] 
De normaalverdeling is inderdaad een slechte benadering voor yt zoals de student zegt. Het histogram heeft een meer linksscheve verdeling. Als we het histogram vergelijken met de normaalcurve zien we dus duidelijk dat deze niet overeenstemmen en wat er dus op wijst dat de normaalverdeling een slechte benadering is voor yt.
2008-11-23 11:33:58 [Gert-Jan Geudens] [reply] 
Het antwoord van de student is niet volledig. De bedoeling van deze grafiek is om aan te tonen of de data normaal verdeeld zijn. In dit geval zien we duidelijk dat, dat niet het geval is aangezien de meeste gegevens zich duidelijk rechts bevinden. 
Ook via een normal Q-Q plot zou je dit eventueel kunnen aantonen.
2008-11-25 00:29:58 [Jessica Alves Pires] [reply] 
Juiste berekening en goede conclusie. Men kan duidelijk zien dat de gegevens niet normaal verdeeld zijn (zie argumenten van Carole). De student had inderdaad eventueel de normal QQ plot kunnen toevoegen, maar men kan duidelijk uit de histogram afleiden dat de gegevens niet normaal verdeeld zijn dus het was niet noodzakelijk.

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	3 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 & 3 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=24439&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]3 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=24439&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=24439&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	3 seconds
R Server	'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001

Parameter	Estimated Value	Standard Deviation
mean	125.807	1.42577301255611
standard deviation	11.0439902662036	1.0081737656112

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Parameter & Estimated Value & Standard Deviation \tabularnewline
mean & 125.807 & 1.42577301255611 \tabularnewline
standard deviation & 11.0439902662036 & 1.0081737656112 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24439&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Parameter[/C][C]Estimated Value[/C][C]Standard Deviation[/C][/ROW]
[ROW][C]mean[/C][C]125.807[/C][C]1.42577301255611[/C][/ROW]
[ROW][C]standard deviation[/C][C]11.0439902662036[/C][C]1.0081737656112[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24439&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=24439&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	125.807	1.42577301255611
standard deviation	11.0439902662036	1.0081737656112

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