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Bivariate Kernel Density Estimation

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Wed, 13 Dec 2017 21:20:58 +0100

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0.57
0.61
0.45
0.46
0.51
0.48
0.46
0.57
0.44
0.54
0.44
0.53
0.59
1.62
0.6
0.55
0.72
0.68
0.68
0.49
0.67
0.52
0.47
0.6
0.62
0.5
0.5
0.65
0.56
0.6
0.68
0.57
0.65
0.53
0.51
0.73
0.47
0.48
0.72
0.73
0.55
0.55
0.61
0.55
1.06
0.43
0.46
0.5
0.5
0.52
0.57
0.42
0.53
0.42
0.55
0.54
0.54
0.62
0.53
0.54
0.53
0.55
0.55
0.92
0.91
0.46
0.6
0.59
0.61
0.6
0.6
0.65
0.53
0.65
0.59
0.5
0.5
0.56
0.56
0.52
0.68
0.54
0.6
0.56
0.53
1.18
0.74
0.81
0.52
0.52
0.51
0.44
0.94
0.66
0.57
0.7
0.71
0.7
0.86
0.55
0.47
0.68
0.71
0.58
0.76
0.71
0.58
0.73
0.45
0.54
0.6
0.74
0.64
0.64
0.53
0.49
0.64
0.49
0.74
0.77
0.55
0.77
0.86
0.86
0.47
0.51
0.39
0.39
0.83
0.47
0.77
0.63
0.72
0.62
0.83
0.66
0.66
0.7
0.66
0.66
0.55
0.55
1.07
0.73
0.73
0.71
0.73
0.78
0.67
0.82
0.54
0.6
0.44
0.53
0.54
0.54
0.83
0.84
0.82
0.64
0.57
0.57
0.54
0.58
0.65
0.79
0.58
0.57
0.5
0.55
0.49
0.65
0.78
0.55
0.5
0.64
0.65
0.79
0.56
0.68
0.58
0.57
0.65
0.57
0.58
0.58
0.77
0.58
0.77
0.49
0.69
0.69
0.69
0.59
0.59
0.59
0.71
0.54
0.59
0.52
0.57
0.6
0.62
0.64
0.52
0.67
0.61
0.64
0.72
0.89
0.56
0.72
0.89
0.64
0.8
0.87
0.9
0.59
0.8
0.73
0.73
0.65
0.59
0.65
0.73
0.72
0.72
0.6
0.72
0.54
0.76
0.52
0.64
0.6
0.64
0.79
0.99
0.62
0.76
0.76
0.76
0.62
0.68
0.69
0.54
0.67
0.62
0.58
0.71
0.61
0.85
0.62
0.69
0.69
0.85
0.86
0.58
0.48
0.6
0.61
0.87
0.87
0.65
0.63
0.62
0.52
0.52
0.5
0.49
0.63
0.71
0.62
0.82
0.71
0.63
0.58
0.55
0.5
0.49
0.51
0.49
0.48
0.48
0.48
0.43
0.62
0.63
0.63
0.48
0.53
0.72
0.82
0.84
0.55
0.54
0.55
0.84
0.84
0.7
0.68
0.55
0.55
0.48
0.58
0.58
0.84
0.75
0.44
0.44
0.61
0.53
0.53
0.54
0.55
0.56
0.6
0.56
0.52
0.54
0.56
0.55
0.58
0.53
0.59
0.47
0.65
0.59
0.56
0.77
0.83
0.67
0.64
0.83
0.81
0.62
0.58
0.62
0.64
0.78
0.77
0.64
1.34
0.55
0.77
0.62
0.62
0.59
0.57
0.76
0.59
0.7
0.69
0.64
0.63
0.57
0.6
0.72
0.83
0.83
0.62
0.89
0.58
0.58
0.58
0.58
0.86
0.73
0.58
0.58
0.51
0.51
0.51
0.59
0.77
0.59
0.49
0.66
0.69
0.76
0.76
0.63
0.6
0.59
0.86
0.49
0.5
0.49
0.52
0.81
0.52
0.78
0.63
0.54
0.63
0.66
0.6
0.54
0.85
0.49
0.76
0.64
0.64
0.71
0.59
0.66
0.6
0.6
0.6
0.53
0.58
0.72
0.55
0.48
0.65
0.62
0.59
0.54
0.6
0.68
0.69
0.63
0.44
0.88
0.68
0.74
0.6
0.76
0.76
0.58
0.64
0.65
0.85
0.65
0.82
0.62
0.81
0.87
0.49
0.66
0.52
0.76
0.65
0.53
0.66
0.68
0.53
0.76
0.87
1.16
0.67
0.72
0.75
0.71
0.67
0.67
1.1
0.98
0.88
0.56
0.62
0.67
0.68
0.74
0.62
0.62
0.7
0.5
0.66
0.73
0.81
0.81
0.46
0.86
0.6
0.7
0.46
0.5
0.46
0.7
0.44
0.57
0.51
0.8
0.51
0.59
0.6
0.58
0.54
0.79
0.58
0.54
0.54
0.69
0.55
0.85
0.85
0.85
0.94
0.85
0.87
0.62
0.62
0.62
0.75
0.48
0.56
0.69
0.81
0.69
0.83
0.77
0.77
0.46
0.76
0.82
0.51
0.47
0.72
0.73
0.64
0.78
0.62
0.64
0.49
0.4
0.56
0.64
0.4
0.46
0.56
0.4
0.59
0.6
0.62
0.54
0.68
0.48
0.68
0.75
0.61
0.61
0.59
0.58
0.58
0.69
0.45
0.42
0.7
0.63
0.63
1.15
0.55
0.58
0.46
0.72
0.6
0.6
0.87
0.55
0.82
0.75
0.57
0.53
0.43
0.53
0.54
0.56
0.6
0.54
0.57
0.64
0.64
0.68
0.63
0.56
0.57
0.54
0.37
1.17
1.17
0.59
0.75
0.67
0.49
0.75
0.45
0.45
0.61
0.56
0.4
0.61
0.74
0.8
0.66
0.44
0.53
0.62
0.52
0.62
0.61
0.53
0.59
0.47
0.54
0.53
0.58
0.59
0.69
0.58
1.33
0.66
0.59
0.55
0.82
0.6
0.6
0.6
0.6
0.52
0.56
0.56
0.46
0.43
0.51
0.52
0.66
0.45
0.45
0.45
0.54
0.54
0.54
0.51
0.54
0.53
0.53
0.56
0.39
0.39
0.52
0.57
0.51
0.46
0.46
0.52
0.44
0.44
0.59
0.5
0.65
0.56
0.54
0.65
0.48
0.53
0.62
0.5
1.18
0.5
0.37
1.17
1.03
1.17
0.45
0.51
0.52
0.46
0.62
0.51
0.62
0.62
0.45
0.49
0.49
0.5
0.42
0.58
0.58
0.68
0.53
0.59
0.58
0.48
0.48
0.48
0.65
0.65
0.52
0.62
0.72
0.51
0.51
0.82
1.1
0.62
0.9
0.94
0.93
1.01
0.93
0.44
0.73
0.94
0.9
0.78
0.84
0.78
0.77
0.46
0.45
0.46
0.58
0.84
0.67
0.7
0.7
0.71
0.58
0.63
0.93
0.62
0.54
0.85
0.74
0.77
0.77
0.65
0.54
0.47
0.68
0.73
0.52
0.75
0.49
0.68
0.52
0.75
0.74
0.73
0.76
0.73
0.78
0.76
0.58
0.69
0.63
0.5
0.58
0.6
0.8
0.68
0.61
0.58
0.53
0.67
0.67
0.65
0.57
0.65
0.55
0.47
0.52
0.79
0.54
0.75
0.88
0.75
0.88
0.52
0.68
0.62
0.68
0.57
0.61
0.64
0.55
0.6
0.78
0.58
0.76
0.56
0.58
0.54
0.59
0.7
0.81
0.59
0.63
0.58
0.63
0.53
0.53
0.54
0.69
0.55
0.63
0.66
0.55
0.72
0.7
0.77
0.67
0.65
0.6
0.72
0.72
0.97
0.83
0.63
0.58
0.83
0.43
0.97
0.6
0.78
0.64
0.65
0.66
0.67
0.6
0.69
0.66
0.68
0.61
0.62
0.59
0.68
0.64
0.63
0.78
0.63
0.76
0.56
0.57
0.81
0.64
0.61
0.51
0.58
0.7
0.53
0.54
0.66
0.6
0.6
0.68
0.56
0.6
0.56
0.52
0.52
0.52
0.54
0.54
0.54
0.82
0.71
0.54
0.59
0.57
0.93
0.65
0.51
0.67
0.48
0.64
0.78
0.6
0.67
0.6
0.6
0.6
0.5
0.62
0.8
0.84
0.85
0.66
0.78
0.54
0.82
0.56
0.75
0.82
0.58
0.76
0.75
0.71
0.66

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	2 seconds
R Server	Big Analytics Cloud Computing Center

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Outputview raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time2 seconds \tabularnewline
R ServerBig Analytics Cloud Computing Center \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=309408&T=0

[TABLE]
[ROW]

Summary of computational transaction[/C][/ROW] [ROW]

Raw Input[/C]

view raw input (R code) [/C][/ROW] [ROW]

Raw Output[/C]

view raw output of R engine [/C][/ROW] [ROW]

Computing time[/C]

2 seconds[/C][/ROW] [ROW]

R Server[/C]

Big Analytics Cloud Computing Center[/C][/ROW] [/TABLE] Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=309408&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=309408&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	2 seconds
R Server	Big Analytics Cloud Computing Center

Bandwidth
x axis	0.0305639374592711
y axis	0.0233026904855835
Correlation
correlation used in KDE	-0.19664760230437
correlation(x,y)	-0.19664760230437

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Bandwidth \tabularnewline
x axis & 0.0305639374592711 \tabularnewline
y axis & 0.0233026904855835 \tabularnewline
Correlation \tabularnewline
correlation used in KDE & -0.19664760230437 \tabularnewline
correlation(x,y) & -0.19664760230437 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=309408&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Bandwidth[/C][/ROW]
[ROW][C]x axis[/C][C]0.0305639374592711[/C][/ROW]
[ROW][C]y axis[/C][C]0.0233026904855835[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation[/C][/ROW]
[ROW][C]correlation used in KDE[/C][C]-0.19664760230437[/C][/ROW]
[ROW][C]correlation(x,y)[/C][C]-0.19664760230437[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=309408&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=309408&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:

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

Bandwidth
x axis	0.0305639374592711
y axis	0.0233026904855835
Correlation
correlation used in KDE	-0.19664760230437
correlation(x,y)	-0.19664760230437

Figure 1

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Parameters (Session):

par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = 0 ; par4 = 0 ; par5 = 0 ; par6 = Y ; par7 = N ; par8 = terrain.colors ;

Parameters (R input):

par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = 0 ; par4 = 0 ; par5 = 0 ; par6 = Y ; par7 = N ; par8 = terrain.colors ;

R code (references can be found in the software module):

par8 <- 'cm.colors'
par7 <- 'N'
par6 <- 'Y'
par5 <- '0'
par4 <- '0'
par3 <- '0'
par2 <- '50'
par1 <- '50'
par1 <- as(par1,'numeric')
par2 <- as(par2,'numeric')
par3 <- as(par3,'numeric')
par4 <- as(par4,'numeric')
par5 <- as(par5,'numeric')
library('GenKern')
x <- x[!is.na(y)]
y <- y[!is.na(y)]
y <- y[!is.na(x)]
x <- x[!is.na(x)]
if (par3==0) par3 <- dpik(x)
if (par4==0) par4 <- dpik(y)
if (par5==0) par5 <- cor(x,y)
if (par1 > 500) par1 <- 500
if (par2 > 500) par2 <- 500
if (par8 == 'terrain.colors') mycol <- terrain.colors(100)
if (par8 == 'rainbow') mycol <- rainbow(100)
if (par8 == 'heat.colors') mycol <- heat.colors(100)
if (par8 == 'topo.colors') mycol <- topo.colors(100)
if (par8 == 'cm.colors') mycol <- cm.colors(100)
bitmap(file='bidensity.png')
op <- KernSur(x,y, xgridsize=par1, ygridsize=par2, correlation=par5, xbandwidth=par3, ybandwidth=par4)
image(op$xords, op$yords, op$zden, col=mycol, axes=TRUE,main=main,xlab=xlab,ylab=ylab)
if (par6=='Y') contour(op$xords, op$yords, op$zden, add=TRUE)
if (par7=='Y') points(x,y)
(r<-lm(y ~ x))
abline(r)
box()
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Bandwidth',2,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'x axis',header=TRUE)
a<-table.element(a,par3)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'y axis',header=TRUE)
a<-table.element(a,par4)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Correlation',2,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'correlation used in KDE',header=TRUE)
a<-table.element(a,par5)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'correlation(x,y)',header=TRUE)
a<-table.element(a,cor(x,y))
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')

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