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 computationThu, 13 Nov 2008 03:39:48 -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/13/t1226572853kuyd65klfx9w8st.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 10:44:10 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24557, Retrieved Sun, 19 May 2024 10:44:10 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsEigen tijdreeks H8
Estimated Impact141
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F       [Trivariate Scatterplots] [loïqueverhasselt] [2008-11-13 10:39:48] [6440ec5a21e5d35520cb2ae6b4b70e45] [Current]
Feedback Forum
2008-11-18 12:03:21 [Loïque Verhasselt] [reply
Juist berekende trivariate scatterplots die de gevonden resultaten bevestigen.
Density plots:juiste methode gebruikt maar een algemene uitleg ontbreekt. Men kijkt hier vooral naar de regressielijn. De waarschijnlijk dat een punt zich in een rodere wolk bevindt is groter dan groen. Cirkelvormige cluster : weinig verband, meer ellipsvormig : meer verband.
Juist berekende trivariate scatterplots die de gevonden resultaten bevestigen.
2008-11-20 11:29:45 [e1dd70d3b1099218056e8ae5041dcc2f] [reply
goede oplossing van deze vraag, ik had echter wel wat meer statistische uitleg gebruikt, zoals bv bespreking van de correlatie tussen de 2 variabelen.
2008-11-20 11:34:00 [Thomas Plasschaert] [reply
Goede Scatterplots, misschien nogal een korte uitleg. wat meer uitleg bij de verschillende onderdelen van de figuur?

Post a new message
Dataseries X:
97,4
95,3
93,6
91,5
93,1
91,7
94,3
93,9
90,9
88,3
91,3
91,7
92,4
92
95,6
95,8
96,4
99
107
109,7
116,2
115,9
113,8
112,6
113,7
115,9
110,3
111,3
113,4
108,2
104,8
106
110,9
115
118,4
121,4
128,8
131,7
141,7
142,9
139,4
134,7
125
113,6
111,5
108,5
112,3
116,6
115,5
120,1
132,9
128,1
129,3
132,5
131
124,9
120,8
122
122,1
127,4
Dataseries Y:
100,3
98,5
95,1
93,1
92,2
89
86,4
84,5
82,7
80,8
81,8
81,8
82,9
83,8
86,2
86,1
86,2
88,8
89,6
87,8
88,3
88,6
91
91,5
95,4
98,7
99,9
98,6
100,3
100,2
100,4
101,4
103
109,1
111,4
114,1
121,8
127,6
129,9
128
123,5
124
127,4
127,6
128,4
131,4
135,1
134
144,5
147,3
150,9
148,7
141,4
138,9
139,8
145,6
147,9
148,5
151,1
157,5
Dataseries Z:
93
98,4
92,6
94,6
99,5
97,6
91,3
93,6
93,1
78,4
70,2
69,3
71,1
73,5
85,9
91,5
91,8
88,3
91,3
94
99,3
96,7
88
96,7
106,8
114,3
105,7
90,1
91,6
97,7
100,8
104,6
95,9
102,7
104
107,9
113,8
113,8
123,1
125,1
137,6
134
140,3
152,1
150,6
167,3
153,2
142
154,4
158,5
180,9
181,3
172,4
192
199,3
215,4
214,3
201,5
190,5
196




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R Server'George Udny Yule' @ 72.249.76.132

\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 & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'George Udny Yule' @ 72.249.76.132 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24557&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]4 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'George Udny Yule' @ 72.249.76.132[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24557&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=24557&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 time4 seconds
R Server'George Udny Yule' @ 72.249.76.132



Parameters (Session):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = Y ; par4 = Y ; par5 = Levensmiddelen ; par6 = Industriële grondst. ; par7 = Energiegrondst. ;
Parameters (R input):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = Y ; par4 = Y ; par5 = Levensmiddelen ; par6 = Industriële grondst. ; par7 = Energiegrondst. ;
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()