Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_edauni.wasp
Title produced by softwareUnivariate Explorative Data Analysis
Date of computationSat, 25 Oct 2008 09:25:05 -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/25/t1224948365m2m7rgabpspqlll.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 13:22:07 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=18772, Retrieved Sun, 19 May 2024 13:22:07 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact165
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F       [Univariate Explorative Data Analysis] [Q7] [2008-10-25 15:25:05] [0831954c833179c36e9320daee0825b5] [Current]
-   P     [Univariate Explorative Data Analysis] [Task 3 - Q7 - 36 ...] [2008-10-29 17:45:37] [6f54f97492451bf8edc5dd186465ee4a]
-   P     [Univariate Explorative Data Analysis] [Q7 bob] [2008-10-29 19:41:06] [ed2ba3b6182103c15c0ab511ae4e6284]
- RMP       [Central Tendency] [central tend bob] [2008-10-29 19:48:42] [ed2ba3b6182103c15c0ab511ae4e6284]
-   P     [Univariate Explorative Data Analysis] [Q7] [2008-10-30 14:01:28] [57850c80fd59ccfb28f882be994e814e]
-           [Univariate Explorative Data Analysis] [Verbetering task ...] [2008-11-03 16:46:19] [33f4701c7363e8b81858dafbf0350eed]
Feedback Forum
2008-10-29 17:51:49 [Niels Stas] [reply
Het weergeven van de drie laatste grafieken doe je weer door je lag parameter te wijzingen naar 12 of 36. (resultaat: http://www.freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/Oct/29/t1225302399ogjs06ryzfwxvsd.htm)

Hier kan je dan zien dat de punten vrij ver uit elkaar liggen, wat een kleine correlatie weergeeft. En dus voorspellen moeilijk maakt.
Ook kan je op de laatste grafiek zien dat er weinig tot geen seizonale autocorrelatie is, want er is geen weerkerende trend zichtbaar.
2008-10-29 19:52:15 [Tom Ardies] [reply
Assumptie 1: http://www.freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/Oct/29/t12253093156zuycgp6ie93ltr.htm De autocorrelation is merkbaar op lag 1 tot en met 4 maar voor de rest is er zo goed als geen autocorrelation.

assumptie 2: Op de densitu plot ziet de data er normaal verdeeld uit. Het heeft wel een linkse uitloper.

assumptie 3: De qq-plot gebruik je best om de normale verdeling te beoordelen. Je moet voor de fixed distribution naar de run sequence plot en/of central tendency bekijken. Op het eerste zicht ligt het begin en einde op dezelfde lijn, maar er is een zware dip halverwege. De robuustheid van de central tendency is voor de winsorized mean twijfelachtig, maar de trimmed mean grafiek vertoont meer robuustheid. http://www.freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/Oct/29/t1225309779uv7p55imxgvze3o.htm

assumptie 4: Door de run sequence plot te bekijken is er een duidelijke verandering van de spreiding door de zware dip.

Het model is niet bruikbaar, omdat alle assumpties niet voldaan zijn.
2008-10-29 19:59:03 [Tom Ardies] [reply
De seizonaliteit moet je controleren door naar de autocorrelation grafiek te kijken.

Je had het model (Q7) en de seizoensgebondenheid (Q10) kunnen toetsen aan al je tijdreeksen.
2008-10-30 14:11:10 [Bob Leysen] [reply
Ik heb mijn link aangepast door de lags op 36 te zetten: http://www.freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/Oct/30/t1225375349r14y0a8j9u50j4m.htm

Op deze link zien we dat de punten ver uit elkaar liggen, wat een kleine correlatie weergeeft. En dus voorspellen moeilijk maakt.
Er is ook geen seasonaliteit zichtbaar als we kijken naar de grafiek van de autocorrelatie. Er is geen terugkerende trend merkbaar.
De density plot geeft weer dat er een normaalverdeling is. Als we de central tendency garfiek bekijken van de student hierboven zien we inderdaad een zekere robuustheid. Er is wel een kleine dip in het midden die bij de winsorized meer zichtbaar is dan bij de trimmed mean.
2008-11-03 16:48:16 [Jeroen Michel] [reply
Onderstaande link geeft een correct beeld over de verschillende fouten die zijn gemaakt. Door de lags in te stellen zijn de verschillende assumpties te controleren en bekom je ook een correct antwoord dat volledig synchroon loopt met voorgaande replieken.

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL http://www.freestatistics.org/blog/date/2008/Nov/03/t12257308234m9eys95357q4zq.htm, Retrieved Mon, 03 Nov 2008 16:47:07 +0000

Post a new message
Dataseries X:
0.797974
0.806243
0.795912
0.80236
0.80157
0.807034
0.803075
0.804388
0.807334
0.808039
0.800208
0.808518
0.800323
0.807641
0.807843
0.808647
0.802774
0.800387
0.799744
0.801755
0.799294
0.800994
0.801697
0.805512
0.799396
0.808458
0.804788
0.803232
0.805114
0.804385
0.803292
0.798574
0.802943
0.801767
0.798419
0.803301
0.805025
0.812093
0.80564
0.807676
0.800135
0.794657
0.779268
0.787052
0.796981
0.784986
0.79138
0.801543
0.798333
0.80404
0.799443
0.802055
0.804435
0.803417
0.809433
0.810135
0.809626
0.815044
0.806292
0.809363
0.812224
0.810642
0.812912
0.805542
0.802734
0.797022
0.7978
0.796909
0.806619
0.806229




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 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 & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=18772&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]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=18772&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=18772&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 time3 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24







Descriptive Statistics
# observations70
minimum0.779268
Q10.79984175
median0.803262
mean0.802851714285714
Q30.80693025
maximum0.815044

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Descriptive Statistics \tabularnewline
# observations & 70 \tabularnewline
minimum & 0.779268 \tabularnewline
Q1 & 0.79984175 \tabularnewline
median & 0.803262 \tabularnewline
mean & 0.802851714285714 \tabularnewline
Q3 & 0.80693025 \tabularnewline
maximum & 0.815044 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=18772&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Descriptive Statistics[/C][/ROW]
[ROW][C]# observations[/C][C]70[/C][/ROW]
[ROW][C]minimum[/C][C]0.779268[/C][/ROW]
[ROW][C]Q1[/C][C]0.79984175[/C][/ROW]
[ROW][C]median[/C][C]0.803262[/C][/ROW]
[ROW][C]mean[/C][C]0.802851714285714[/C][/ROW]
[ROW][C]Q3[/C][C]0.80693025[/C][/ROW]
[ROW][C]maximum[/C][C]0.815044[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=18772&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=18772&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  

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

Descriptive Statistics
# observations70
minimum0.779268
Q10.79984175
median0.803262
mean0.802851714285714
Q30.80693025
maximum0.815044



Parameters (Session):
par1 = 0 ; par2 = 0 ;
Parameters (R input):
par1 = 0 ; par2 = 0 ;
R code (references can be found in the software module):
par1 <- as.numeric(par1)
par2 <- as.numeric(par2)
x <- as.ts(x)
library(lattice)
bitmap(file='pic1.png')
plot(x,type='l',main='Run Sequence Plot',xlab='time or index',ylab='value')
grid()
dev.off()
bitmap(file='pic2.png')
hist(x)
grid()
dev.off()
bitmap(file='pic3.png')
if (par1 > 0)
{
densityplot(~x,col='black',main=paste('Density Plot bw = ',par1),bw=par1)
} else {
densityplot(~x,col='black',main='Density Plot')
}
dev.off()
bitmap(file='pic4.png')
qqnorm(x)
qqline(x)
grid()
dev.off()
if (par2 > 0)
{
bitmap(file='lagplot1.png')
dum <- cbind(lag(x,k=1),x)
dum
dum1 <- dum[2:length(x),]
dum1
z <- as.data.frame(dum1)
z
plot(z,main='Lag plot (k=1), lowess, and regression line')
lines(lowess(z))
abline(lm(z))
dev.off()
if (par2 > 1) {
bitmap(file='lagplotpar2.png')
dum <- cbind(lag(x,k=par2),x)
dum
dum1 <- dum[(par2+1):length(x),]
dum1
z <- as.data.frame(dum1)
z
mylagtitle <- 'Lag plot (k='
mylagtitle <- paste(mylagtitle,par2,sep='')
mylagtitle <- paste(mylagtitle,'), and lowess',sep='')
plot(z,main=mylagtitle)
lines(lowess(z))
dev.off()
}
bitmap(file='pic5.png')
acf(x,lag.max=par2,main='Autocorrelation Function')
grid()
dev.off()
}
summary(x)
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Descriptive Statistics',2,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'# observations',header=TRUE)
a<-table.element(a,length(x))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'minimum',header=TRUE)
a<-table.element(a,min(x))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Q1',header=TRUE)
a<-table.element(a,quantile(x,0.25))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'median',header=TRUE)
a<-table.element(a,median(x))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'mean',header=TRUE)
a<-table.element(a,mean(x))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Q3',header=TRUE)
a<-table.element(a,quantile(x,0.75))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'maximum',header=TRUE)
a<-table.element(a,max(x))
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')