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_meanplot.wasp
Title produced by softwareMean Plot
Date of computationThu, 30 Oct 2008 11:41:38 -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/30/t1225388532stfzg4fvzt455ag.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 16:30:26 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=20137, Retrieved Sun, 19 May 2024 16:30:26 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact158

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F     [Mean Plot] [workshop 3] [2007-10-26 12:14:28] [e9ffc5de6f8a7be62f22b142b5b6b1a8]
F    D  [Mean Plot] [Q2:Mean plot] [2008-10-30 13:08:02] [1ce0d16c8f4225c977b42c8fa93bc163]
F    D      [Mean Plot] [Task 5] [2008-10-30 17:41:38] [8758b22b4a10c08c31202f233362e983] [Current]
-             [Mean Plot] [Task 5] [2008-11-03 22:09:37] [76963dc1903f0f612b6153510a3818cf]
Feedback Forum
2008-11-10 17:17:04 [Matthieu Blondeau] [reply] 
In de Mean Plot zien we een groot verschil tussen de 3de maand en de 4de maand. Maar als men gaat zien in de Notched Box Plots Periodic Subseries merken we dat dit verschil niet significant is, het is wel twijfelgeval, en dat dit verschil te wijten is aan het toeval.

Als we naar de grenzen van de verschillende boxplots kijken, merken we op dat de betrouwbaarheidsintervallen elkaar soms overlappen, soms ook niet.

In de sequential blocks kan men na het 4de jaar een significante stijging terug vinden ten opzichte van de eerste jaren.
2008-11-11 14:51:20 [Liese Tormans] [reply] 
In de eerste drie grafieken zien we dat de schommelingen in de grafieken ongeveer gelijkaardig verlopen. Op tijdstip drie is er een grote daling merkbaar. Als we dan gaan kijken naar de periodic notches kunnen we toch wel zien dat de notches elkaar overlappen, de notches vallen dus binnen mekaars betrouwbaarheidsinterval. De daling is dus niet significant maar toevallig.

Bij de sequential notches zien we dat in verschillende jaren outliers zichtbaar zijn in jaar 3, jaar 4 en jaar 5. Ook kan op de sequential blocks afgelezen worden dat in jaar 5 de notch boven het betrouwbaarheidsinterval van de vorige notches valt, We kunnen dus spreken van een significante stijging. Als we de volgende jaren gaan vergelijken met jaar 1 kunnen we hier ook spreken van significante stijging.
2008-11-11 20:53:38 [Joachim Van Hemelen] [reply] 
De mean plot, median plot en midrange plot lopen bijna gelijkaardig. De notched box plot- periodic subseries geven tussen de opeenvolgende jaren geen significante verschillen. De schommelingen zijn louter toevallig.

Bij de notched box plots – sequential blocks is er enkel een significante stijging vanaf jaar 5 ten opzichte van alle vorige jaren. Dit is niet toevallig. Ook zijn er in jaar 3, 4, 5 outliers aanwezig.

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
11008,9
9996,6
9419,5
11958,8
12594,6
11890,6
10871,7
11835,7
11542,2
13093,7
11180,2
12035,7
12112
10875,2
9897,3
11672,1
12385,7
11405,6
9830,9
11025,1
10853,8
12252,6
11839,4
11669,1
11601,4
11178,4
9516,4
12102,8
12989
11610,2
10205,5
11356,2
11307,1
12648,6
11947,2
11714,1
12192,5
11268,8
9097,4
12639,8
13040,1
11687,3
11191,7
11391,9
11793,1
13933,2
12778,1
11810,3
13698,4
11956,6
10723,8
13938,9
13979,8
13807,4
12973,9
12509,8
12934,1
14908,3
13772,1
13012,6
14049,9
11816,5
11593,2
14466,2
13615,9
14733,9
13880,7
13527,5
13584
16170,2
13260,6
14741,9
15486,5
13154,5
12621,2
15031,6
15452,4
15428
13105,9
14716,8
14180
16202,2
14392,4
15140,6
15960,1
14351,3
13230,2
15202,1
17157,3
16159,1
13405,7
17224,7
17338,4
17370,6
18817,8
16593,2
17979,5

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'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 & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'George Udny Yule' @ 72.249.76.132 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=20137&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]'George Udny Yule' @ 72.249.76.132[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=20137&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=20137&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'George Udny Yule' @ 72.249.76.132


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
par1 = 12 ;
Parameters (R input):
par1 = 12 ;
R code (references can be found in the software module):
par1 <- as.numeric(par1)
(n <- length(x))
(np <- floor(n / par1))
arr <- array(NA,dim=c(par1,np+1))
ari <- array(0,dim=par1)
j <- 0
for (i in 1:n)
{
j = j + 1
ari[j] = ari[j] + 1
arr[j,ari[j]] <- x[i]
if (j == par1) j = 0
}
ari
arr
arr.mean <- array(NA,dim=par1)
arr.median <- array(NA,dim=par1)
arr.midrange <- array(NA,dim=par1)
for (j in 1:par1)
{
arr.mean[j] <- mean(arr[j,],na.rm=TRUE)
arr.median[j] <- median(arr[j,],na.rm=TRUE)
arr.midrange[j] <- (quantile(arr[j,],0.75,na.rm=TRUE) + quantile(arr[j,],0.25,na.rm=TRUE)) / 2
}
overall.mean <- mean(x)
overall.median <- median(x)
overall.midrange <- (quantile(x,0.75) + quantile(x,0.25)) / 2
bitmap(file='plot1.png')
plot(arr.mean,type='b',ylab='mean',main='Mean Plot',xlab='Periodic Index')
mtext(paste('#blocks = ',np))
abline(overall.mean,0)
dev.off()
bitmap(file='plot2.png')
plot(arr.median,type='b',ylab='median',main='Median Plot',xlab='Periodic Index')
mtext(paste('#blocks = ',np))
abline(overall.median,0)
dev.off()
bitmap(file='plot3.png')
plot(arr.midrange,type='b',ylab='midrange',main='Midrange Plot',xlab='Periodic Index')
mtext(paste('#blocks = ',np))
abline(overall.midrange,0)
dev.off()
bitmap(file='plot4.png')
z <- data.frame(t(arr))
names(z) <- c(1:par1)
(boxplot(z,notch=TRUE,col='grey',xlab='Periodic Index',ylab='Value',main='Notched Box Plots - Periodic Subseries'))
dev.off()
bitmap(file='plot5.png')
z <- data.frame(arr)
names(z) <- c(1:np)
(boxplot(z,notch=TRUE,col='grey',xlab='Block Index',ylab='Value',main='Notched Box Plots - Sequential Blocks'))
dev.off()
bitmap(file='plot6.png')
z <- data.frame(cbind(arr.mean,arr.median,arr.midrange))
names(z) <- list('mean','median','midrange')
(boxplot(z,notch=TRUE,col='grey',ylab='Overall Central Tendency',main='Notched Box Plots'))
dev.off()