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_histogram.wasp
Title produced by softwareHistogram
Date of computationSat, 16 Dec 2017 12:13:53 +0100
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2017/Dec/16/t1513423025y4lnkpamz8d27qi.htm/, Retrieved Wed, 15 May 2024 03:50:09 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=309850, Retrieved Wed, 15 May 2024 03:50:09 +0000
QR Codes:

Original text written by user:90+
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsACC / State
Estimated Impact124

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Histogram] [Freq. Plot Traina...] [2017-12-16 11:13:53] [6a3953600cf19f2574c53feb20fccf09] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
'KY '
'CA '
'MT '
'OK '
'CT '
'IL '
'KS '
'LA '
'NJ '
'NJ '
'TX '
'IA '
'WY '
'WY '
'TX '
'NE '
'WV '
'NJ '
'TX '
'NY '
'MS '
'TX '
'TX '
'WV '
'IA '
'AL '
'TX '
'TX '
'UT '
'IA '
'PA '
'TX '
'AR '
'AR '
'KS '
'CO '
'CO '
'MT '
'IN '
'MO '
'MO '
'IL '
'TX '
'NE '
'CT '
'CO '
'CO '
'WA '
'CA '
'TX '
'OR '
'OR '
'WA '
'WA '
'OH '
'OH '
'AL '
'KS '
'AZ '
'TN '
'SC '
'TX '
'AR '
'ND '
'ND '
'OK '
'LA '
'NE '
'IN '
'NE '
'MN '
'IL '
'FL '
'FL '
'TX '
'TX '
'AL '
'CA '
'CO '
'KS '
'IL '
'IL '
'GA '
'GA '
'KS '
'IL '
'IL '
'IN '
'TN '
'TX '
'TX '
'NE '
'NE '
'AK '
'CA '
'CA '
'TX '
'NY '
'NY '
'NY '
'IL '
'IL '
'IL '
'NY '
'ID '
'TX '
'TX '
'IL '
'OR '
'FL '
'IA '
'TX '
'TX '
'NM '
'KY '
'KY '
'WV '
'WV '
'GA '
'OH '
'NJ '
'AL '
'PA '
'PA '
'TX '
'WV '
'TX '
'KS '
'KS '
'OK '
'NJ '
'OH '
'OH '
'GA '
'GA '
'KY '
'PA '
'AR '
'AR '
'AR '
'CO '
'CO '
'LA '
'IL '
'TN '
'OR '
'PA '
'PA '
'TX '
'TX '
'NE '
'ND '
'FL '
'GA '
'TX '
'NE '
'NE '
'TX '
'IL '
'AZ '
'IA '
'IL '
'VA '
'CO '
'LA '
'LA '
'NE '
'SD '
'SD '
'TX '
'MS '
'VA '
'VA '
'IA '
'IL '
'KY '
'CA '
'CA '
'TX '
'CA '
'PA '
'PA '
'PA '
'PA '
'VA '
'TX '
'TX '
'AR '
'OR '
'NM '
'MO '
'MO '
'VA '
'VA '
'CA '
'FL '
'DC '
'ND '
'MD '
'PA '
'PA '
'TX '
'ND '
'WA '
'WY '
'WY '
'MN '
'TX '
'AZ '
'MD '
'MD '
'CA '
'PA '
'PA '
'NC '
'NC '
'LA '
'CT '
'OH '
'TN '
'PA '
'CA '
'CA '
'WA '
'IA '
'WA '
'MO '
'IN '
'OH '
'KY '
'AR '
'NE '
'NE '
'NE '
'GA '
'GA '
'KY '
'VA '
'TX '
'AR '
'TX '
'TX '
'TX '
'TX '
'IL '
'MS '
'TN '
'MS '
'VA '
'NJ '
'TX '
'CA '
'GA '
'TX '
'UT '
'WA '
'NE '
'NM '
'IL '
'IL '
'WV '
'WA '
'OH '
'NJ '
'NC '
'NC '
'TX '
'NM '
'WI '
'WI '
'NY '
'NY '
'PA '
'PA '
'AL '
'WI '
'OH '
'OH '
'KS '
'IN '
'IN '
'NE '
'TX '
'IL '
'IL '
'PA '
'PA '
'WA '
'MI '
'MI '
'ID '
'WI '
'MI '
'PA '
'PA '
'NY '
'IL '
'PA '
'NJ '
'WV '
'KS '
'CA '
'OR '
'OR '
'AZ '
'PA '
'PA '
'MS '
'AZ '
'IL '
'IL '
'CO '
'SD '
'IL '
'VA '
'VA '
'NJ '
'TX '
'TX '
'TX '
'OK '
'SC '
'SC '
'IA '
'LA '
'DE '
'NC '
'GA '
'TX '
'IL '
'IL '
'TX '
'TX '
'TX '
'WI '
'TX '
'MI '
'MI '
'NJ '
'PA '
'PA '
'IL '
'TN '
'GA '
'GA '
'KS '
'MN '
'MN '
'IA '
'IA '
'VA '
'ID '
'WV '
'ND '
'TX '
'IA '
'KS '
'KS '
'AR '
'AR '
'WA '
'WA '
'OH '
'GA '
'NC '
'KY '
'KY '
'WY '
'WY '
'TX '
'TX '
'DC '
'TX '
'OH '
'AL '
'MD '
'IN '
'TX '
'CA '
'WA '
'MD '
'VA '
'TN '
'TN '
'OK '
'NE '
'WY '
'TX '
'CA '
'CA '
'LA '
'CA '
'CA '
'AL '
'AL '
'MA '
'MA '
'IL '
'MT '
'MT '
'WA '
'NY '
'GA '
'VA '
'VA '
'TX '
'TX '
'MO '
'WA '
'WA '
'IL '
'WA '
'MN '
'MN '
'IL '
'IN '
'IN '
'PA '
'PA '
'NE '
'WY '
'GA '
'LA '
'LA '
'MN '
'PA '
'WA '
'MN '
'TN '
'TN '
'TN '
'PA '
'CA '
'IL '
'IL '
'AL '
'OR '
'MO '
'TN '
'ME '
'ME '
'NJ '
'IL '
'AL '
'TX '
'TX '
'IL '
'MD '
'CA '
'CA '
'CA '
'UT '
'KS '
'NM '
'IN '
'IN '
'IL '
'CO '
'CO '
'TX '
'AZ '
'UT '
'TX '
'TX '
'MI '
'MI '
'MI '
'GA '
'MD '
'OH '
'OH '
'CA '
'CA '
'AZ '
'GA '
'OK '
'GA '
'OH '
'AL '
'AL '
'AR '
'OH '
'AL '
'CA '
'CA '
'TX '
'PA '
'PA '
'AL '
'AL '
'AR '
'TX '
'IL '
'IL '
'KS '
'KS '
'NE '
'OK '
'OK '
'LA '
'IL '
'CA '
'WV '
'WY '
'NE '
'WA '
'SC '
'WY '
'WY '
'WA '
'IA '
'TX '
'TX '
'CO '
'CO '
'IA '
'KY '
'TN '
'AL '
'IL '
'CO '
'CO '
'IL '
'NE '
'NE '
'MN '
'MN '
'IL '
'IL '
'IL '
'WI '
'WI '
'IN '
'MS '
'OH '
'CO '
'CA '
'NE '
'ND '
'MS '
'CO '
'CO '
'WY '
'IL '
'FL '
'OH '
'PA '
'OH '
'CT '
'TX '
'NE '
'WA '
'WA '
'MD '
'AR '
'GA '
'GA '
'NJ '
'TN '
'CA '
'NE '
'KS '
'NE '
'TX '
'NY '
'OH '
'SC '
'CA '
'MI '
'NJ '
'NJ '
'SC '
'OH '
'CA '
'CA '
'TX '
'CA '
'AR '
'NE '
'NE '
'AL '
'NE '
'NE '
'NY '
'NY '
'IA '
'IA '
'IA '
'TX '
'PA '
'PA '
'NY '
'KS '
'MT '
'IL '
'GA '
'PA '
'NE '
'IL '
'IL '
'AZ '
'MN '
'AR '
'ND '
'CO '
'MN '
'CT '
'CT '
'PA '
'IL '
'CA '
'CA '
'NM '
'OH '
'CA '
'TX '
'KS '
'KS '
'KS '
'IL '
'IN '
'AL '
'AR '
'AR '
'MI '
'MI '
'TX '
'TX '
'FL '
'FL '
'OK '
'OR '
'MD '
'RI '
'DC '
'IL '
'OH '
'OH '
'IA '
'IA '
'TX '
'IL '
'IL '
'WY '
'SD '
'IL '
'OH '
'OH '
'ND '
'MA '
'TX '
'VA '
'MD '
'NE '
'AL '
'IN '
'TX '
'TX '
'TX '
'TX '
'WA '
'WA '
'MO '
'MN '
'KY '
'KY '
'AL '
'MT '
'IL '
'CA '
'CA '
'MT '
'MT '
'PA '
'OH '
'OH '
'FL '
'FL '
'MA '
'NJ '
'KY '
'NE '
'IL '
'IA '
'CA '
'MD '
'MD '
'CA '
'WA '
'KY '
'VA '
'GA '
'PA '
'MD '
'TX '
'NC '
'GA '
'GA '
'GA '
'GA '
'MD '
'GA '
'IN '
'TX '
'TX '
'IL '
'WA '
'WA '
'IL '
'NJ '
'NJ '
'NY '
'NY '
'MD '
'MD '
'LA '
'AR '
'AR '
'OK '
'OK '
'TX '
'TX '
'VA '
'MS '
'AL '
'AL '
'OK '
'IL '
'WY '
'LA '
'IL '
'FL '
'NY '
'PA '
'ID '
'MO '
'OH '
'OH '
'NJ '
'WY '
'KS '
'CA '
'LA '
'OK '
'WI '
'IA '
'IL '
'IL '
'CO '
'CO '
'MT '
'WA '
'WA '
'IN '
'FL '
'LA '
'IL '
'ND '
'MD '
'MD '
'MD '
'MD '
'CO '
'AR '
'CA '
'CA '
'IA '
'OH '
'CO '
'KS '
'KS '
'KS '
'ND '
'NC '
'OH '
'TX '
'TX '
'AR '
'IL '
'IL '
'MT '
'MO '
'NY '
'WY '
'TX '
'MT '
'MN '
'NC '
'OR '
'OR '
'TX '
'TX '
'NE '
'AL '
'AL '
'KY '
'KY '
'NC '
'OH '
'CA '
'VA '
'AZ '
'OK '
'WA '
'TX '
'TX '
'IL '
'IL '
'IL '
'NY '
'TX '
'OK '
'CO '
'CO '
'WA '
'WA '
'IL '
'NY '
'NY '
'OH '
'OH '
'AL '
'IA '
'IL '
'MO '
'ME '
'TX '
'TX '
'DC '
'OH '
'OH '
'KY '
'KY '
'LA '
'LA '
'TX '
'IA '
'NC '
'NC '
'WV '
'WV '
'WV '
'TX '
'GA '
'TX '
'ME '
'OH '
'IA '
'MO '
'MO '
'OH '
'LA '
'IA '
'WA '
'WA '
'WI '
'IL '
'MS '
'MS '
'TX '
'WY '
'GA '
'AR '
'TX '
'WY '
'GA '
'IL '
'PA '
'MT '
'AL '
'AL '
'WI '
'WI '
'AL '
'AL '
'AL '
'GA '
'AL '
'MA '
'IL '
'IL '
'KS '
'OK '
'TX '
'TX '
'NC '
'KY '
'KY '
'OH '
'WV '
'MI '
'MI '
'IL '
'CA '
'CA '
'WA '
'MT '
'CO '
'CO '
'IL '
'IL '
'OH '
'OH '
'AL '
'TX '
'TX '
'TX '
'IL '
'CA '
'CA '
'TX '
'CA '
'GA '
'TX '
'NE '
'NE '
'OR '
'ME '
'WA '
'IL '
'WY '
'TX '
'NE '
'NM '
'CT '
'CT '
'MD '
'LA '
'VA '
'MD '
'TX '
'WV '
'IN '
'IN '
'PA '
'MO '
'OK '
'AL '
'ND '
'TN '
'MO '
'NJ '
'NJ '
'GA '
'GA '
'CT '
'IN '
'IL '
'IL '
'MT '
'OH '
'AL '
'LA '
'DE '
'AL '
'MI '
'TX '
'CA '
'NE '
'TX '
'TX '
'WV '
'TX '
'WY '
'SD '
'WA '
'FL '
'FL '
'FL '
'FL '
'TX '
'OH '
'CT '
'TX '
'TX '
'KS '
'LA '
'WY '
'WY '
'AR '
'NC '
'NC '
'IN '
'MO '
'CA '
'CA '
'OH '
'MI '
'MI '
'NY '
'NY '
'CA '
'TX '
'TX '
'IA '
'MN '
'MN '
'IN '
'IN '
'MO '
'NY '
'NY '
'WV '
'CA '
'WY '
'LA '
'MO '
'AZ '
'MT '
'OK '
'TN '
'WA '
'IL '
'IL '
'SC '
'OH '
'TX '
'PA '
'IL '
'OH '
'OH '
'LA '
'OK '
'MO '
'OK '
'FL '
'IN '
'AR '
'AR '
'IL '
'IL '
'AL '
'AL '
'NJ '
'PA '
'OH '
'AL '
'LA '
'KY '
'TN '
'GA '
'TX '
'TX '
'IL '
'WI '
'KY '
'WA '
'WA '
'MD '
'MD '
'VA '
'VA '
'NJ '
'NC '
'NJ '
'OK '
'OR '
'OR '
'WI '
'NC '
'NC '
'CA '
'CA '
'WI '
'MI '
'MI '
'MD '
'AL '
'TX '
'TX '
'OR '
'OR '
'IL '
'VA '
'VA '
'IN '
'PA '
'MO '
'KS '
'ND '
'OK '
'TX '
'MN '
'PA '
'IL '
'IL '
'IL '
'IL '
'AL '
'GA '
'GA '
'CA '
'CA '
'TX '
'OH '
'OH '
'KY '
'NJ '
'AR '
'IL '
'VA '
'VA '
'OK '
'NY '
'WA '
'TN '
'OR '
'OR '
'IA '
'MT '
'CO '
'AR '
'OK '
'TX '
'TX '
'WV '
'OK '
'NJ '
'NJ '
'AR '
'CA '
'IL '
'IL '
'OH '
'LA '
'IL '
'NV '
'UT '
'UT '
'OH '
'IL '
'MN '
'OH '
'OH '
'CA '
'CA '
'WY '
'CO '
'CA '
'CA '
'OK '
'MD '
'OH '
'MD '
'TX '
'TX '
'TX '
'OK '
'GA '
'AL '
'TX '
'TX '
'TX '
'IA '
'IA '
'FL '
'GA '
'SC '
'NM '
'NE '
'NE '
'OR '
'PA '
'MN '
'TX '
'TX '
'NC '
'LA '
'LA '
'IN '
'TX '
'ID '
'OH '
'NY '
'NY '
'TX '
'TX '
'KS '
'MS '
'MS '
'OH '
'LA '
'TX '
'SD '
'NE '
'FL '
'FL '
'NY '
'NY '
'AL '
'IN '
'NE '
'ID '
'ID '
'WY '
'WY '
'NM '
'AL '
'AR '
'IL '
'IL '
'MN '
'NJ '
'WI '
'WI '
'NM '
'IN '
'MI '
'MI '
'GA '
'TX '
'NE '
'TX '
'TX '
'OR '
'MN '
'IL '
'NC '
'TX '
'OK '
'TX '
'CA '
'CA '
'NE '
'WA '
'TX '
'IL '
'IL '
'TX '
'TX '
'IN '
'IL '
'OK '
'WV '
'GA '
'GA '
'TN '
'TN '
'OK '
'OK '
'TX '
'TX '
'TX '
'TX '
'IA '
'IA '
'MA '
'CA '
'CA '
'IL '
'OK '
'MS '
'GA '
'GA '
'GA '
'GA '
'CA '
'KS '
'MT '
'MT '
'IN '
'MI '
'NE '
'TX '
'TX '
'TX '
'IA '
'IA '
'CA '
'CA '
'MT '
'OK '
'LA '
'AR '
'NY '
'TN '
'NY '
'DE '
'TX '
'UT '
'KS '
'KS '
'IL '
'LA '
'CT '
'PA '
'AL '
'WY '
'IL '
'TX '
'MI '
'CA '
'VA '
'TX '
'TX '
'TX '
'TX '
'TX '
'IL '
'KS '
'WA '
'NY '
'TX '
'OH '
'WY '
'ID '
'NV '
'UT '
'TX '
'NY '
'KY '
'MI '
'MI '
'TX '
'TX '
'GA '
'CA '
'TX '
'NE '
'OK '
'MN '
'TX '
'TX '
'TX '
'CA '
'MT '
'TX '
'NJ '
'NJ '
'NJ '
'NJ '
'NE '
'KS '
'MI '
'AL '
'IL '
'WY '
'WA '
'PA '
'OK '
'TX '
'NV '
'MO '
'MO '
'IL '
'IL '
'MA '
'KS '
'KS '
'NE '
'TN '
'IN '
'IN '
'IN '
'NC '
'IL '
'IL '
'OH '
'CA '
'TX '
'TX '
'IL '
'IL '
'TX '
'KS '
'NE '
'NE '
'VA '
'MS '
'NJ '
'IL '
'WY '
'AR '
'IL '
'IL '
'AR '
'AR '
'IL '
'IL '
'VA '
'NC '
'LA '
'MI '
'IL '
'IL '
'KS '
'NJ '
'NJ '
'CA '
'CA '
'WY '
'MN '
'IL '
'IN '
'IN '
'PA '
'PA '
'NJ '
'NJ '
'TX '
'TX '
'TX '
'TX '
'MT '
'MT '
'ND '
'IA '
'IN '
'WV '
'CT '
'CT '
'OH '
'IN '
'KS '
'TX '
'TX '
'IA '
'NE '
'PA '
'PA '
'MN '
'CA '
'CA '
'WA '
'MN '
'LA '
'MI '
'LA '
'PA '
'TX '
'TX '
'ID '
'IL '
'TX '
'NM '
'IL '
'IL '
'PA '
'MO '
'MO '
'NY '
'KS '
'KS '
'AR '
'IL '
'CA '
'OR '
'LA '
'AL '
'AL '
'IN '
'WY '
'TX '
'TX '
'TX '
'KS '
'LA '
'MA '
'NE '
'SD '
'WV '
'WV '
'IN '
'TX '
'LA '
'OR '
'CO '
'NM '
'ND '
'OR '
'TX '
'AR '
'IL '
'KS '
'TN '
'AL '
'NJ '
'NJ '
'LA '
'MO '
'OH '
'GA '
'AR '
'IL '
'KS '
'OH '
'CT '
'NE '
'NV '
'NV '
'NV '
'IA '
'FL '
'FL '
'LA '
'AZ '
'CA '
'KS '
'NC '
'MN '
'CA '
'CA '
'IL '
'IL '
'IL '
'IL '
'MN '
'IA '
'IA '
'IA '
'KS '
'GA '
'GA '
'NJ '
'TX '
'OR '
'KS '
'KS '
'ND '
'IL '
'IL '
'MO '
'IL '
'IL '
'OK '
'NM '
'WA '
'TX '
'TX '
'TX '
'IL '
'NE '
'MT '
'IL '
'IL '
'PA '
'TX '
'CA '
'CA '
'OR '
'OR '
'MO '
'IA '
'NY '
'PA '
'CA '
'WV '
'GA '
'WY '
'OK '
'NE '
'VA '
'VA '
'IL '
'MO '
'MO '
'IA '
'MT '
'SC '
'SC '
'WV '
'MT '
'TX '
'TX '
'MN '
'MT '
'MT '
'TN '
'TN '
'MO '
'FL '
'MI '
'IN '
'OH '
'CA '
'TX '
'CO '
'IA '
'MS '
'MS '
'IL '
'IL '
'NY '
'NE '
'VA '
'IN '
'CO '
'IL '
'CA '
'CA '
'UT '
'RI '
'NE '
'IL '
'GA '
'IA '
'LA '
'WY '
'AK '
'AK '
'IL '
'VA '
'MD '
'MS '
'IL '
'IA '
'TX '
'NE '
'NE '
'TX '
'UT '
'CA '
'CA '
'IL '
'IL '
'TX '
'TX '
'TX '
'TX '
'IN '
'IN '
'KY '
'KY '
'KS '
'MT '
'NY '
'OH '
'LA '
'IL '
'IL '
'KY '
'TX '
'IA '
'IL '
'LA '
'LA '
'LA '
'UT '
'NE '
'NE '
'NE '
'TX '
'CO '
'CO '
'MS '
'WV '
'WV '
'IA '
'IL '
'AR '
'MT '
'IL '
'TX '
'NE '
'NE '
'TX '
'MT '
'MT '
'TX '
'TX '
'WI '
'NY '
'NY '
'KY '
'LA '
'IL '
'TN '
'WV '
'NM '
'KS '
'KS '
'KS '
'ID '
'WA '
'LA '
'FL '
'FL '
'IL '
'PA '
'MO '
'IA '
'TX '
'TX '
'PA '
'MT '
'MT '
'KY '
'AL '
'OH '
'MO '
'OK '
'LA '
'VA '
'MS '
'NJ '
'NY '
'NC '
'NC '
'TX '
'UT '
'IA '
'GA '
'MO '
'TX '
'TX '
'AL '
'TX '
'TN '
'TX '
'WI '
'WI '
'CT '
'CT '
'CT '
'WA '
'WI '
'WI '
'WI '
'KY '
'KY '
'MS '
'KY '
'TN '
'NC '
'NC '
'MI '
'NC '
'NC '
'ID '
'LA '
'OH '
'PA '
'OH '
'OH '
'TX '
'TX '
'WV '
'WV '
'MD '
'KS '
'TX '
'TX '
'LA '
'LA '
'ID '
'IL '
'IL '
'TX '
'UT '
'LA '
'ID '
'MA '
'CA '
'CA '
'CA '
'CO '
'CO '
'CO '
'KY '
'GA '
'TX '
'MA '
'CA '
'IL '
'SC '
'MI '
'AL '
'AL '
'NV '
'AR '
'IA '
'IA '
'TX '
'TX '
'LA '
'TN '
'TN '
'IL '
'IL '
'NJ '
'AL '
'GA '
'TX '
'TX '
'TX '
'IA '
'NJ '
'TX '
'WA '
'WA '
'IL '
'TN '
'TN '
'WV '
'ID '
'NY '
'FL '
'IN '
'WA '
'WA '
'UT '
'MO '
'MO '
'TX '
'TX '
'KS '
'AR '
'WI '
'KS '
'NE '
'MI '
'MI '
'KY '
'CT '
'MI '
'TX '
'IL '
'KS '
'TX '
'UT '
'MT '
'OK '
'TX '
'OH '
'KY '
'NE '
'NE '
'IL '
'OK '
'VA '
'PA '
'CO '
'CA '
'CA '
'IA '
'AK '
'AK '
'TX '
'IL '
'IL '
'NE '
'KS '
'KS '
'WY '
'TX '
'OK '
'NJ '
'CO '
'NE '
'NE '
'NE '
'PA '
'PA '
'NY '
'NY '
'PA '
'KY '
'CA '
'CA '
'LA '
'LA '
'NE '
'IA '
'IN '
'NM '
'MT '
'MT '
'MT '
'SD '
'TX '
'MT '
'TN '
'TN '
'NJ '
'PA '
'WI '
'TX '
'TX '
'OH '
'TX '
'TX '
'IL '
'MN '
'MN '
'IL '
'IL '
'NY '
'IL '
'IN '
'IN '
'VT '
'IL '
'IL '
'IA '
'OH '
'WV '
'TX '
'OH '
'TX '
'IN '
'PA '
'PA '
'IL '
'IL '
'OH '
'CO '
'WY '
'CA '
'IL '
'IL '
'NY '
'NY '
'OH '
'OH '
'TX '
'CT '
'IL '
'IL '
'IL '
'OK '
'WI '
'MN '
'GA '
'MD '
'MD '
'CT '
'KS '
'CA '
'CA '
'TX '
'CA '
'TX '
'LA '
'KS '
'NM '
'NM '
'IL '
'IL '
'OH '
'OH '
'OH '
'TX '
'TX '
'TX '
'PA '
'PA '
'OR '
'TX '
'TX '
'TX '
'CT '
'TX '
'TX '
'TX '
'TX '
'CA '
'OK '
'IL '
'NJ '
'IL '
'CA '
'TX '
'TX '
'NE '
'NY '
'NY '
'KS '
'TX '
'NE '
'IL '
'KS '
'TX '
'MT '
'OR '
'OR '
'WY '
'WY '
'TX '
'TX '
'CT '
'PA '
'CT '
'KS '
'AR '
'KS '
'KS '
'MN '
'MN '
'NC '
'NC '
'MI '
'TX '
'IL '
'IL '
'OK '
'TX '
'NE '
'MI '
'MA '
'TX '
'AR '
'AR '
'NE '
'NJ '
'MI '
'OH '
'MN '
'AR '
'IL '
'CO '
'MO '
'TN '
'TN '
'NC '
'MT '
'OK '
'TX '
'WV '
'TX '
'PA '
'PA '
'NJ '
'CA '
'CA '
'OK '
'TX '
'TX '
'KS '
'IA '
'AZ '
'MD '
'MD '
'AL '
'KS '
'WA '
'IL '
'IL '
'IL '
'MN '
'TX '
'AL '
'AL '
'TX '
'CA '
'CA '
'UT '
'CA '
'WV '
'TX '
'TX '
'AL '
'AL '
'AL '
'WY '
'WI '
'KY '
'OH '
'TN '
'TN '
'SC '
'SC '
'WY '
'WY '
'TX '
'WA '
'OR '
'IL '
'IL '
'MD '
'IL '
'ND '
'ND '
'MO '
'GA '
'GA '
'TX '
'NE '
'NE '
'UT '
'AR '
'NY '
'NJ '
'NY '
'NY '
'CO '
'CO '
'MT '
'MN '
'SC '
'VA '
'AR '
'TX '
'IL '
'OR '
'TX '
'MI '
'MI '
'OH '
'AL '
'AL '
'TX '
'TX '
'TN '
'NC '
'MT '
'MT '
'PA '
'IL '
'NJ '
'NJ '
'NJ '
'IN '
'LA '
'LA '
'MS '
'PA '
'PA '
'FL '
'GA '
'NJ '
'NE '
'IA '
'IA '
'MN '
'FL '
'FL '
'IL '
'LA '
'AL '
'AL '
'TX '
'OK '
'IL '
'MS '
'LA '
'TX '
'TX '
'TX '
'TN '
'TN '
'IA '
'OK '
'IL '
'IN '
'IN '
'LA '
'PA '
'CA '
'NE '
'NE '
'IN '
'IN '
'WY '
'LA '
'LA '
'IL '
'AR '
'AR '
'MT '
'MT '
'NE '
'TX '
'NE '
'NY '
'NY '
'WA '
'WA '
'WA '
'MS '
'MS '
'MN '
'MN '
'IL '
'OK '
'CA '
'ND '
'KY '
'OH '
'OH '
'NJ '
'OK '
'VT '
'MA '
'MA '
'IN '
'NC '
'AL '
'AL '
'LA '
'OH '
'OH '
'IL '
'IL '
'IL '
'IA '
'MT '
'WA '
'WA '
'OH '
'OH '
'OK '
'NJ '
'TX '
'TX '
'ID '
'AL '
'PA '
'LA '
'GA '
'GA '
'AZ '
'IL '
'MT '
'MT '
'TN '
'MN '
'UT '
'OK '
'KY '
'FL '
'TN '
'TN '
'NJ '
'AL '
'AL '
'GA '
'ND '
'AZ '
'AZ '
'KY '
'TN '
'LA '
'LA '
'AL '
'WA '
'TX '
'CA '
'IL '
'IL '
'VA '
'VA '
'OK '
'OK '
'OK '
'IA '
'CA '
'DC '
'DC '
'GA '
'TX '
'CT '
'CT '
'CT '
'OK '
'TX '
'IL '
'IL '
'IA '
'IA '
'IL '
'IL '
'MN '
'MN '
'AL '
'AL '
'VA '
'AL '
'TX '
'MO '
'MO '
'MO '
'NE '
'NE '
'WA '
'WA '
'TX '
'GA '
'NJ '
'CO '
'IN '
'AL '
'IL '
'IL '
'CT '
'CT '
'PA '
'PA '
'CA '
'CA '
'CO '
'LA '
'NJ '
'NJ '
'NY '
'NY '
'OH '
'OH '
'GA '
'GA '
'CO '
'CO '
'IA '
'LA '
'WA '
'WA '
'WV '
'TX '
'TX '
'IA '
'TX '
'TX '
'NE '
'NE '
'IL '
'IL '
'OK '
'AL '
'AL '
'IL '
'CA '
'CA '
'NJ '
'NJ '
'IL '
'MT '
'AR '
'LA '
'MI '
'TX '
'MO '
'MO '
'IL '
'CT '
'MN '
'MT '
'MT '
'OH '
'UT '
'UT '
'AL '
'CA '
'ME '
'NY '
'MO '
'CA '
'MS '
'IL '
'NJ '
'NJ '
'OK '
'TX '
'PA '
'IL '
'CA '
'NE '
'SC '
'SC '
'MT '
'IA '
'NE '
'TX '
'CA '
'CO '
'GA '
'TN '
'TN '
'CT '
'CT '
'OK '
'IL '
'OH '
'VA '
'WV '
'IL '
'IA '
'TX '
'TX '
'PA '
'TX '
'KS '
'KS '
'TX '
'MN '
'LA '
'TX '
'TX '
'NE '
'TX '
'TX '
'TX '
'CO '
'TX '
'AR '
'NJ '
'LA '
'LA '
'CT '
'WV '
'OH '
'AL '
'CA '
'IA '
'IA '
'IL '
'WY '
'WY '
'PA '
'PA '
'NJ '
'NJ '
'NJ '
'NJ '
'PA '
'PA '
'MS '
'AL '
'WY '
'WY '
'MS '
'OH '
'IN '
'IL '
'CT '
'VA '
'VA '
'OH '
'LA '
'OH '
'IL '
'IL '
'IN '
'IN '
'FL '
'FL '
'LA '
'TX '
'MO '
'MO '
'NE '
'NE '
'OH '
'TX '
'TX '
'LA '
'CA '
'CA '
'TX '
'WY '
'NY '
'NY '
'TN '
'TN '
'NJ '
'WA '
'WA '
'IN '
'CT '
'GA '
'TX '
'WV '
'WV '
'TX '
'VT '
'VT '
'VA '
'CA '
'TX '
'TX '
'LA '
'PA '
'PA '
'NY '
'NC '
'TX '
'TX '
'IL '
'IL '
'NJ '
'PA '
'PA '
'CA '
'CA '
'MI '
'NY '
'KY '
'OR '
'OR '
'AL '
'NY '
'OR '
'AR '
'AR '
'ND '
'MN '
'MN '
'TX '
'IL '
'TX '
'ND '
'OH '
'VA '
'NJ '
'CA '
'MS '
'CA '
'PA '
'PA '
'VA '
'ID '
'MA '
'MT '
'PA '
'KY '
'KY '
'AL '
'IA '
'IA '
'OH '
'OH '
'GA '
'TX '
'LA '
'LA '
'ND '
'MN '
'FL '
'FL '
'AL '
'MT '
'OH '
'OH '
'TX '
'CA '
'IA '
'IA '
'ND '
'IL '
'IL '
'IN '
'IN '
'TN '
'TN '
'IL '
'IL '
'IL '
'IL '
'NY '
'KY '
'GA '
'AR '
'OH '
'AZ '
'AL '
'AL '
'VA '
'VA '
'WA '
'CA '
'CA '
'KY '
'KY '
'IA '
'TX '
'TX '
'NE '
'MI '
'TN '
'MO '
'KS '
'NY '
'OH '
'AL '
'KS '
'MI '
'MD '
'DE '
'IL '
'IL '
'MN '
'KS '
'AZ '
'AZ '
'IL '
'IL '
'GA '
'NE '
'KS '
'KS '
'WI '
'MN '
'MT '
'PA '
'PA '
'KS '
'NY '
'NY '
'IL '
'IL '
'IA '
'IL '
'WA '
'IL '
'MS '
'MS '
'WA '
'ME '
'AL '
'IL '
'IL '
'OH '
'AR '
'AR '
'KS '
'WA '
'TX '
'MI '
'MI '
'IL '
'WY '
'OR '
'TX '

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Input view raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time1 seconds
R ServerBig 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 time1 seconds \tabularnewline
R ServerBig Analytics Cloud Computing Center \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=309850&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]1 seconds[/C][/ROW] [ROW]R Server[/C]Big Analytics Cloud Computing Center[/C][/ROW] [/TABLE] Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=309850&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=309850&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 Input view raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time1 seconds
R ServerBig Analytics Cloud Computing Center






Frequency Table (Categorical Data)
CategoryAbs. FrequencyRel. Frequency
TX3230.1232
IL2430.0927
CA1330.0507
OH1050.0401
PA940.0359
NE930.0355
AL850.0324
LA770.0294
KS750.0286
IA740.0282
GA710.0271
NJ700.0267
WA690.0263
NY650.0248
IN600.0229
OK590.0225
AR550.021
MT550.021
TN520.0198
CO490.0187
MN490.0187
WY480.0183
KY460.0176
MO460.0176
VA460.0176
MI440.0168
WV370.0141
MD350.0134
NC350.0134
OR350.0134
CT340.013
FL340.013
MS300.0114
WI270.0103
ND240.0092
UT200.0076
AZ180.0069
NM170.0065
ID160.0061
SC160.0061
MA140.0053
SD80.0031
ME70.0027
NV70.0027
DC60.0023
AK50.0019
DE40.0015
VT40.0015
RI28e-04

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Frequency Table (Categorical Data) \tabularnewline
Category & Abs. Frequency & Rel. Frequency \tabularnewline
TX & 323 & 0.1232 \tabularnewline
IL & 243 & 0.0927 \tabularnewline
CA & 133 & 0.0507 \tabularnewline
OH & 105 & 0.0401 \tabularnewline
PA & 94 & 0.0359 \tabularnewline
NE & 93 & 0.0355 \tabularnewline
AL & 85 & 0.0324 \tabularnewline
LA & 77 & 0.0294 \tabularnewline
KS & 75 & 0.0286 \tabularnewline
IA & 74 & 0.0282 \tabularnewline
GA & 71 & 0.0271 \tabularnewline
NJ & 70 & 0.0267 \tabularnewline
WA & 69 & 0.0263 \tabularnewline
NY & 65 & 0.0248 \tabularnewline
IN & 60 & 0.0229 \tabularnewline
OK & 59 & 0.0225 \tabularnewline
AR & 55 & 0.021 \tabularnewline
MT & 55 & 0.021 \tabularnewline
TN & 52 & 0.0198 \tabularnewline
CO & 49 & 0.0187 \tabularnewline
MN & 49 & 0.0187 \tabularnewline
WY & 48 & 0.0183 \tabularnewline
KY & 46 & 0.0176 \tabularnewline
MO & 46 & 0.0176 \tabularnewline
VA & 46 & 0.0176 \tabularnewline
MI & 44 & 0.0168 \tabularnewline
WV & 37 & 0.0141 \tabularnewline
MD & 35 & 0.0134 \tabularnewline
NC & 35 & 0.0134 \tabularnewline
OR & 35 & 0.0134 \tabularnewline
CT & 34 & 0.013 \tabularnewline
FL & 34 & 0.013 \tabularnewline
MS & 30 & 0.0114 \tabularnewline
WI & 27 & 0.0103 \tabularnewline
ND & 24 & 0.0092 \tabularnewline
UT & 20 & 0.0076 \tabularnewline
AZ & 18 & 0.0069 \tabularnewline
NM & 17 & 0.0065 \tabularnewline
ID & 16 & 0.0061 \tabularnewline
SC & 16 & 0.0061 \tabularnewline
MA & 14 & 0.0053 \tabularnewline
SD & 8 & 0.0031 \tabularnewline
ME & 7 & 0.0027 \tabularnewline
NV & 7 & 0.0027 \tabularnewline
DC & 6 & 0.0023 \tabularnewline
AK & 5 & 0.0019 \tabularnewline
DE & 4 & 0.0015 \tabularnewline
VT & 4 & 0.0015 \tabularnewline
RI & 2 & 8e-04 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=309850&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Frequency Table (Categorical Data)[/C][/ROW]
[ROW][C]Category[/C][C]Abs. Frequency[/C][C]Rel. Frequency[/C][/ROW]
[ROW][C]TX[/C][C]323[/C][C]0.1232[/C][/ROW]
[ROW][C]IL[/C][C]243[/C][C]0.0927[/C][/ROW]
[ROW][C]CA[/C][C]133[/C][C]0.0507[/C][/ROW]
[ROW][C]OH[/C][C]105[/C][C]0.0401[/C][/ROW]
[ROW][C]PA[/C][C]94[/C][C]0.0359[/C][/ROW]
[ROW][C]NE[/C][C]93[/C][C]0.0355[/C][/ROW]
[ROW][C]AL[/C][C]85[/C][C]0.0324[/C][/ROW]
[ROW][C]LA[/C][C]77[/C][C]0.0294[/C][/ROW]
[ROW][C]KS[/C][C]75[/C][C]0.0286[/C][/ROW]
[ROW][C]IA[/C][C]74[/C][C]0.0282[/C][/ROW]
[ROW][C]GA[/C][C]71[/C][C]0.0271[/C][/ROW]
[ROW][C]NJ[/C][C]70[/C][C]0.0267[/C][/ROW]
[ROW][C]WA[/C][C]69[/C][C]0.0263[/C][/ROW]
[ROW][C]NY[/C][C]65[/C][C]0.0248[/C][/ROW]
[ROW][C]IN[/C][C]60[/C][C]0.0229[/C][/ROW]
[ROW][C]OK[/C][C]59[/C][C]0.0225[/C][/ROW]
[ROW][C]AR[/C][C]55[/C][C]0.021[/C][/ROW]
[ROW][C]MT[/C][C]55[/C][C]0.021[/C][/ROW]
[ROW][C]TN[/C][C]52[/C][C]0.0198[/C][/ROW]
[ROW][C]CO[/C][C]49[/C][C]0.0187[/C][/ROW]
[ROW][C]MN[/C][C]49[/C][C]0.0187[/C][/ROW]
[ROW][C]WY[/C][C]48[/C][C]0.0183[/C][/ROW]
[ROW][C]KY[/C][C]46[/C][C]0.0176[/C][/ROW]
[ROW][C]MO[/C][C]46[/C][C]0.0176[/C][/ROW]
[ROW][C]VA[/C][C]46[/C][C]0.0176[/C][/ROW]
[ROW][C]MI[/C][C]44[/C][C]0.0168[/C][/ROW]
[ROW][C]WV[/C][C]37[/C][C]0.0141[/C][/ROW]
[ROW][C]MD[/C][C]35[/C][C]0.0134[/C][/ROW]
[ROW][C]NC[/C][C]35[/C][C]0.0134[/C][/ROW]
[ROW][C]OR[/C][C]35[/C][C]0.0134[/C][/ROW]
[ROW][C]CT[/C][C]34[/C][C]0.013[/C][/ROW]
[ROW][C]FL[/C][C]34[/C][C]0.013[/C][/ROW]
[ROW][C]MS[/C][C]30[/C][C]0.0114[/C][/ROW]
[ROW][C]WI[/C][C]27[/C][C]0.0103[/C][/ROW]
[ROW][C]ND[/C][C]24[/C][C]0.0092[/C][/ROW]
[ROW][C]UT[/C][C]20[/C][C]0.0076[/C][/ROW]
[ROW][C]AZ[/C][C]18[/C][C]0.0069[/C][/ROW]
[ROW][C]NM[/C][C]17[/C][C]0.0065[/C][/ROW]
[ROW][C]ID[/C][C]16[/C][C]0.0061[/C][/ROW]
[ROW][C]SC[/C][C]16[/C][C]0.0061[/C][/ROW]
[ROW][C]MA[/C][C]14[/C][C]0.0053[/C][/ROW]
[ROW][C]SD[/C][C]8[/C][C]0.0031[/C][/ROW]
[ROW][C]ME[/C][C]7[/C][C]0.0027[/C][/ROW]
[ROW][C]NV[/C][C]7[/C][C]0.0027[/C][/ROW]
[ROW][C]DC[/C][C]6[/C][C]0.0023[/C][/ROW]
[ROW][C]AK[/C][C]5[/C][C]0.0019[/C][/ROW]
[ROW][C]DE[/C][C]4[/C][C]0.0015[/C][/ROW]
[ROW][C]VT[/C][C]4[/C][C]0.0015[/C][/ROW]
[ROW][C]RI[/C][C]2[/C][C]8e-04[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=309850&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=309850&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


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

Frequency Table (Categorical Data)
CategoryAbs. FrequencyRel. Frequency
TX3230.1232
IL2430.0927
CA1330.0507
OH1050.0401
PA940.0359
NE930.0355
AL850.0324
LA770.0294
KS750.0286
IA740.0282
GA710.0271
NJ700.0267
WA690.0263
NY650.0248
IN600.0229
OK590.0225
AR550.021
MT550.021
TN520.0198
CO490.0187
MN490.0187
WY480.0183
KY460.0176
MO460.0176
VA460.0176
MI440.0168
WV370.0141
MD350.0134
NC350.0134
OR350.0134
CT340.013
FL340.013
MS300.0114
WI270.0103
ND240.0092
UT200.0076
AZ180.0069
NM170.0065
ID160.0061
SC160.0061
MA140.0053
SD80.0031
ME70.0027
NV70.0027
DC60.0023
AK50.0019
DE40.0015
VT40.0015
RI28e-04


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
par2 = grey ; par3 = FALSE ; par4 = Unknown ;
Parameters (R input):
par1 = ; par2 = grey ; par3 = FALSE ; par4 = Unknown ;
R code (references can be found in the software module):
par4 <- 'Unknown'
par3 <- 'FALSE'
par2 <- 'grey'
par1 <- ''
par1 <- as.numeric(par1)
if (par3 == 'TRUE') par3 <- TRUE
if (par3 == 'FALSE') par3 <- FALSE
if (par4 == 'Unknown') par1 <- as.numeric(par1)
if (par4 == 'Interval/Ratio') par1 <- as.numeric(par1)
if (par4 == '3-point Likert') par1 <- c(1:3 - 0.5, 3.5)
if (par4 == '4-point Likert') par1 <- c(1:4 - 0.5, 4.5)
if (par4 == '5-point Likert') par1 <- c(1:5 - 0.5, 5.5)
if (par4 == '6-point Likert') par1 <- c(1:6 - 0.5, 6.5)
if (par4 == '7-point Likert') par1 <- c(1:7 - 0.5, 7.5)
if (par4 == '8-point Likert') par1 <- c(1:8 - 0.5, 8.5)
if (par4 == '9-point Likert') par1 <- c(1:9 - 0.5, 9.5)
if (par4 == '10-point Likert') par1 <- c(1:10 - 0.5, 10.5)
bitmap(file='test1.png')
if(is.numeric(x[1])) {
if (is.na(par1)) {
myhist<-hist(x,col=par2,main=main,xlab=xlab,right=par3)
} else {
if (par1 < 0) par1 <- 3
if (par1 > 50) par1 <- 50
myhist<-hist(x,breaks=par1,col=par2,main=main,xlab=xlab,right=par3)
}
} else {
barplot(mytab <- sort(table(x),T),col=par2,main='Frequency Plot',xlab=xlab,ylab='Absolute Frequency')
}
dev.off()
if(is.numeric(x[1])) {
myhist
n <- length(x)
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Frequency Table (Histogram)',6,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Bins',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Midpoint',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Abs. Frequency',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Rel. Frequency',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Cumul. Rel. Freq.',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Density',header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
crf <- 0
if (par3 == FALSE) mybracket <- '[' else mybracket <- ']'
mynumrows <- (length(myhist$breaks)-1)
for (i in 1:mynumrows) {
a<-table.row.start(a)
if (i == 1)
dum <- paste('[',myhist$breaks[i],sep='')
else
dum <- paste(mybracket,myhist$breaks[i],sep='')
dum <- paste(dum,myhist$breaks[i+1],sep=',')
if (i==mynumrows)
dum <- paste(dum,']',sep='')
else
dum <- paste(dum,mybracket,sep='')
a<-table.element(a,dum,header=TRUE)
a<-table.element(a,myhist$mids[i])
a<-table.element(a,myhist$counts[i])
rf <- myhist$counts[i]/n
crf <- crf + rf
a<-table.element(a,round(rf,6))
a<-table.element(a,round(crf,6))
a<-table.element(a,round(myhist$density[i],6))
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')
} else {
mytab
reltab <- mytab / sum(mytab)
n <- length(mytab)
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Frequency Table (Categorical Data)',3,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Category',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Abs. Frequency',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Rel. Frequency',header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:n) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,labels(mytab)$x[i],header=TRUE)
a<-table.element(a,mytab[i])
a<-table.element(a,round(reltab[i],4))
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable1.tab')
}