FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_backtobackhist.wasp
Title produced by softwareBack to Back Histogram
Date of computationMon, 20 Oct 2008 13:44:33 -0600
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/Oct/20/t1224531942vyq4azd29mtel9x.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 15:36:51 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=17997, Retrieved Sun, 19 May 2024 15:36:51 +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     [Back to Back Histogram] [Q2 Total / Clothi...] [2007-10-18 10:14:23] [b731da8b544846036771bbf9bf2f34ce]
F    D    [Back to Back Histogram] [Repro q2] [2008-10-20 19:44:33] [21d7d81e7693ad6dde5aadefb1046611] [Current]
Feedback Forum
2008-10-25 13:52:04 [Astrid Sniekers] [reply] 
Het antwoord van de student is juist, maar zeer beknopt. Aan de hand van het histogram kunnen we ook zeggen dat de totale productie beter is dan de productie van kledij. Het gemiddelde van de totale productie ligt namelijk hoger dan deze van de productie van kledij (Dit omdat de langste balken bij de totale productie veel langer zijn dan de langste balken bij de productie van kledij.)
2008-10-26 22:20:27 [Elias Van Deun] [reply] 
Het antwoord is correct, maar wel vrij vaag. Extra uitleg: Uit deze histogram kan je afleiden dat de totale productie gemiddeld hoger ligt dan de kleding productie. (De grote balken liggen bij totale productie hoger dan bij de kleding productie.)
2008-10-27 08:54:18 [Stéphanie Claes] [reply] 
De student had nog wat meer kunnen zeggen over het back-to-back histogram.
De mediaan ligt links bij de totale productie en bij kledij meer naar onder omdat de kledingproductie afgezwakt is.
Spreiding is ongeveer even groot (hoe meer er aan de kanten observaties zijn hoe groter de spreiding). We kunnen ook visueel vaststellen dat er een verschil is in het gemiddelde van kledij ten opzichte van de totale productie.
2008-10-27 21:03:33 [] [reply] 
de totale productie is sterker gegroeid ( is dus beter) dan de kledingproductie. Je kan voor de volgende taak wel meer uitleg geven, hoe je daartoe komt, eenvoudigweg door te zeggen waar de grote balken liggen, de nauwkeurigheid kan je afleiden uit het aantal observaties die gebeurt zijn.
2008-10-27 21:14:12 [Steven Symons] [reply] 
de totale productie is sterker gegroeid ( is dus beter) dan de kledingproductie. Je kan voor de volgende taak wel meer uitleg geven, hoe je daartoe komt, eenvoudigweg door te zeggen waar de grote balken liggen, de nauwkeurigheid kan je afleiden uit het aantal observaties die gebeurt zijn.
2008-10-27 22:26:08 [Martjin De Swert] [reply] 
Correct antwoord maar er valt echter veel meer over het back-to-back histogram.

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
110.40
96.40
101.90
106.20
81.00
94.70
101.00
109.40
102.30
90.70
96.20
96.10
106.00
103.10
102.00
104.70
86.00
92.10
106.90
112.60
101.70
92.00
97.40
97.00
105.40
102.70
98.10
104.50
87.40
89.90
109.80
111.70
98.60
96.90
95.10
97.00
112.70
102.90
97.40
111.40
87.40
96.80
114.10
110.30
103.90
101.60
94.60
95.90
104.70
102.80
98.10
113.90
80.90
95.70
113.20
105.90
108.80
102.30
99.00
100.70
115.50
Dataseries Y:
Download CSV
Histogram 
109.20
88.60
94.30
98.30
86.40
80.60
104.10
108.20
93.40
71.90
94.10
94.90
96.40
91.10
84.40
86.40
88.00
75.10
109.70
103.00
82.10
68.00
96.40
94.30
90.00
88.00
76.10
82.50
81.40
66.50
97.20
94.10
80.70
70.50
87.80
89.50
99.60
84.20
75.10
92.00
80.80
73.10
99.80
90.00
83.10
72.40
78.80
87.30
91.00
80.10
73.60
86.40
74.50
71.20
92.40
81.50
85.30
69.90
84.20
90.70
100.30

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'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\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 & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=17997&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]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=17997&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=17997&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'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
par1 = grey ; par2 = grey ; par3 = TRUE ; par4 = Total product. ; par5 = Prod. Clothing ;
Parameters (R input):
par1 = grey ; par2 = grey ; par3 = TRUE ; par4 = Total product. ; par5 = Prod. Clothing ;
R code (references can be found in the software module):
if (par3 == 'TRUE') par3 <- TRUE
if (par3 == 'FALSE') par3 <- FALSE
library(Hmisc)
z <- data.frame(cbind(x,y))
names(z) <- list(par4,par5)
bitmap(file='plot.png')
out <- histbackback(z, probability=par3, main = main, ylab = ylab)
barplot(-out$left, col=par1, horiz=TRUE, space=0, add=TRUE, axes=FALSE)
barplot(out$right, col=par2, horiz=TRUE, space=0, add=TRUE, axes=FALSE)
dev.off()