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Description of Statistical Computation

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Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_histogram.wasp
Title produced by softwareHistogram
Date of computationSun, 17 Dec 2017 12:01:30 +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/17/t1513508571oo93iqkpz00krgd.htm/, Retrieved Wed, 15 May 2024 15:54:18 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=309957, Retrieved Wed, 15 May 2024 15:54:18 +0000
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Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Histogram] [] [2017-12-17 11:01:30] [1fcbe9b3e47b52dd478864c188c3f957] [Current]
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8
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13
14
1
5
23
14
6
16

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

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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=309957&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=309957&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=309957&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
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Frequency Table (Histogram)
BinsMidpointAbs. FrequencyRel. FrequencyCumul. Rel. Freq.Density
[1,2[1.55980.0166920.0166920.016692
[2,3[2.54770.0133140.0300060.013314
[3,4[3.54360.012170.0421760.01217
[4,5[4.54120.01150.0536760.0115
[5,6[5.54240.0118350.0655110.011835
[6,7[6.55880.0164130.0819240.016413
[7,8[7.59410.0262660.108190.026266
[8,9[8.519550.0545690.1627590.054569
[9,10[9.523840.0665440.2293030.066544
[10,11[10.515100.0421480.2714510.042148
[11,12[11.515900.0443810.3158320.044381
[12,13[12.518170.0507170.3665490.050717
[13,14[13.520330.0567460.4232960.056746
[14,15[14.519820.0553230.4786190.055323
[15,16[15.520560.0573880.5360070.057388
[16,17[16.525250.070480.6064870.07048
[17,18[17.531100.0868080.6932950.086808
[18,19[18.530160.0841850.777480.084185
[19,20[19.524630.0687490.8462290.068749
[20,21[20.517230.0480940.8943230.048094
[21,22[21.512830.0358120.9301350.035812
[22,23[22.59590.0267680.9569030.026768
[23,24]23.515440.04309710.043097

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Frequency Table (Histogram) \tabularnewline
Bins & Midpoint & Abs. Frequency & Rel. Frequency & Cumul. Rel. Freq. & Density \tabularnewline
[1,2[ & 1.5 & 598 & 0.016692 & 0.016692 & 0.016692 \tabularnewline
[2,3[ & 2.5 & 477 & 0.013314 & 0.030006 & 0.013314 \tabularnewline
[3,4[ & 3.5 & 436 & 0.01217 & 0.042176 & 0.01217 \tabularnewline
[4,5[ & 4.5 & 412 & 0.0115 & 0.053676 & 0.0115 \tabularnewline
[5,6[ & 5.5 & 424 & 0.011835 & 0.065511 & 0.011835 \tabularnewline
[6,7[ & 6.5 & 588 & 0.016413 & 0.081924 & 0.016413 \tabularnewline
[7,8[ & 7.5 & 941 & 0.026266 & 0.10819 & 0.026266 \tabularnewline
[8,9[ & 8.5 & 1955 & 0.054569 & 0.162759 & 0.054569 \tabularnewline
[9,10[ & 9.5 & 2384 & 0.066544 & 0.229303 & 0.066544 \tabularnewline
[10,11[ & 10.5 & 1510 & 0.042148 & 0.271451 & 0.042148 \tabularnewline
[11,12[ & 11.5 & 1590 & 0.044381 & 0.315832 & 0.044381 \tabularnewline
[12,13[ & 12.5 & 1817 & 0.050717 & 0.366549 & 0.050717 \tabularnewline
[13,14[ & 13.5 & 2033 & 0.056746 & 0.423296 & 0.056746 \tabularnewline
[14,15[ & 14.5 & 1982 & 0.055323 & 0.478619 & 0.055323 \tabularnewline
[15,16[ & 15.5 & 2056 & 0.057388 & 0.536007 & 0.057388 \tabularnewline
[16,17[ & 16.5 & 2525 & 0.07048 & 0.606487 & 0.07048 \tabularnewline
[17,18[ & 17.5 & 3110 & 0.086808 & 0.693295 & 0.086808 \tabularnewline
[18,19[ & 18.5 & 3016 & 0.084185 & 0.77748 & 0.084185 \tabularnewline
[19,20[ & 19.5 & 2463 & 0.068749 & 0.846229 & 0.068749 \tabularnewline
[20,21[ & 20.5 & 1723 & 0.048094 & 0.894323 & 0.048094 \tabularnewline
[21,22[ & 21.5 & 1283 & 0.035812 & 0.930135 & 0.035812 \tabularnewline
[22,23[ & 22.5 & 959 & 0.026768 & 0.956903 & 0.026768 \tabularnewline
[23,24] & 23.5 & 1544 & 0.043097 & 1 & 0.043097 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=309957&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Frequency Table (Histogram)[/C][/ROW]
[ROW][C]Bins[/C][C]Midpoint[/C][C]Abs. Frequency[/C][C]Rel. Frequency[/C][C]Cumul. Rel. Freq.[/C][C]Density[/C][/ROW]
[ROW][C][1,2[[/C][C]1.5[/C][C]598[/C][C]0.016692[/C][C]0.016692[/C][C]0.016692[/C][/ROW]
[ROW][C][2,3[[/C][C]2.5[/C][C]477[/C][C]0.013314[/C][C]0.030006[/C][C]0.013314[/C][/ROW]
[ROW][C][3,4[[/C][C]3.5[/C][C]436[/C][C]0.01217[/C][C]0.042176[/C][C]0.01217[/C][/ROW]
[ROW][C][4,5[[/C][C]4.5[/C][C]412[/C][C]0.0115[/C][C]0.053676[/C][C]0.0115[/C][/ROW]
[ROW][C][5,6[[/C][C]5.5[/C][C]424[/C][C]0.011835[/C][C]0.065511[/C][C]0.011835[/C][/ROW]
[ROW][C][6,7[[/C][C]6.5[/C][C]588[/C][C]0.016413[/C][C]0.081924[/C][C]0.016413[/C][/ROW]
[ROW][C][7,8[[/C][C]7.5[/C][C]941[/C][C]0.026266[/C][C]0.10819[/C][C]0.026266[/C][/ROW]
[ROW][C][8,9[[/C][C]8.5[/C][C]1955[/C][C]0.054569[/C][C]0.162759[/C][C]0.054569[/C][/ROW]
[ROW][C][9,10[[/C][C]9.5[/C][C]2384[/C][C]0.066544[/C][C]0.229303[/C][C]0.066544[/C][/ROW]
[ROW][C][10,11[[/C][C]10.5[/C][C]1510[/C][C]0.042148[/C][C]0.271451[/C][C]0.042148[/C][/ROW]
[ROW][C][11,12[[/C][C]11.5[/C][C]1590[/C][C]0.044381[/C][C]0.315832[/C][C]0.044381[/C][/ROW]
[ROW][C][12,13[[/C][C]12.5[/C][C]1817[/C][C]0.050717[/C][C]0.366549[/C][C]0.050717[/C][/ROW]
[ROW][C][13,14[[/C][C]13.5[/C][C]2033[/C][C]0.056746[/C][C]0.423296[/C][C]0.056746[/C][/ROW]
[ROW][C][14,15[[/C][C]14.5[/C][C]1982[/C][C]0.055323[/C][C]0.478619[/C][C]0.055323[/C][/ROW]
[ROW][C][15,16[[/C][C]15.5[/C][C]2056[/C][C]0.057388[/C][C]0.536007[/C][C]0.057388[/C][/ROW]
[ROW][C][16,17[[/C][C]16.5[/C][C]2525[/C][C]0.07048[/C][C]0.606487[/C][C]0.07048[/C][/ROW]
[ROW][C][17,18[[/C][C]17.5[/C][C]3110[/C][C]0.086808[/C][C]0.693295[/C][C]0.086808[/C][/ROW]
[ROW][C][18,19[[/C][C]18.5[/C][C]3016[/C][C]0.084185[/C][C]0.77748[/C][C]0.084185[/C][/ROW]
[ROW][C][19,20[[/C][C]19.5[/C][C]2463[/C][C]0.068749[/C][C]0.846229[/C][C]0.068749[/C][/ROW]
[ROW][C][20,21[[/C][C]20.5[/C][C]1723[/C][C]0.048094[/C][C]0.894323[/C][C]0.048094[/C][/ROW]
[ROW][C][21,22[[/C][C]21.5[/C][C]1283[/C][C]0.035812[/C][C]0.930135[/C][C]0.035812[/C][/ROW]
[ROW][C][22,23[[/C][C]22.5[/C][C]959[/C][C]0.026768[/C][C]0.956903[/C][C]0.026768[/C][/ROW]
[ROW][C][23,24][/C][C]23.5[/C][C]1544[/C][C]0.043097[/C][C]1[/C][C]0.043097[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=309957&T=1

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

Frequency Table (Histogram)
BinsMidpointAbs. FrequencyRel. FrequencyCumul. Rel. Freq.Density
[1,2[1.55980.0166920.0166920.016692
[2,3[2.54770.0133140.0300060.013314
[3,4[3.54360.012170.0421760.01217
[4,5[4.54120.01150.0536760.0115
[5,6[5.54240.0118350.0655110.011835
[6,7[6.55880.0164130.0819240.016413
[7,8[7.59410.0262660.108190.026266
[8,9[8.519550.0545690.1627590.054569
[9,10[9.523840.0665440.2293030.066544
[10,11[10.515100.0421480.2714510.042148
[11,12[11.515900.0443810.3158320.044381
[12,13[12.518170.0507170.3665490.050717
[13,14[13.520330.0567460.4232960.056746
[14,15[14.519820.0553230.4786190.055323
[15,16[15.520560.0573880.5360070.057388
[16,17[16.525250.070480.6064870.07048
[17,18[17.531100.0868080.6932950.086808
[18,19[18.530160.0841850.777480.084185
[19,20[19.524630.0687490.8462290.068749
[20,21[20.517230.0480940.8943230.048094
[21,22[21.512830.0358120.9301350.035812
[22,23[22.59590.0267680.9569030.026768
[23,24]23.515440.04309710.043097


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')
}