Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*The author of this computation has been verified*

R Software Module

rwasp_notchedbox1.wasp

Title produced by software

Notched Boxplots

Date of computation

Mon, 03 Nov 2008 13:14:13 -0700

Cite this page as follows

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/Nov/03/t12257433590q1640oi5mryea1.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 11:18:07 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=21177, Retrieved Sun, 19 May 2024 11:18:07 +0000

QR Codes:

Paste this QR Code to cite your computation.

Original text written by user:

IsPrivate?

No (this computation is public)

User-defined keywords

Estimated Impact

213

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)

F     [Notched Boxplots] [Deel 2 Q 3] [2008-11-02 15:23:11] [4300be8b33fd3dcdacd2aa9800ceba23]
F         [Notched Boxplots] [statistiek 4 deel...] [2008-11-03 20:14:13] [2ba2a74112fb2c960057a572bf2825d3] [Current]

Feedback Forum

2008-11-09 15:05:11 [Bob Leysen] [reply] 
Correcte grafiek.  
 
We trekken een denkbeeldige lijn op 103,8. We zien dat de laatste 3 een rendement hebben hoger dan 3,8%.
2008-11-10 09:02:37 [Davy De Nef] [reply] 
Er wordt gebruik gemaakt van de Notched Boxplot. 
Eerst en vooral kijken we naar de mediaan van de vijf investeringen. Die kunnen we aflezen aan de hand van de dikke vette lijntjes, die in ieder van de investeringen getrokken zijn. Je ziet duidelijk dat deze hoger ligt voor de IND10_UT90 dan voor de overige vier. 
Verder zie je ook dat elke boxplot inkepingen heeft. Dit zijn de betrouwbaarheidsintervallen van 95% waartussen de mediaan kan schommelen. Als je je investering nu op een random moment verkoopt, zal het dus vrij waarschijnlijklijk zijn, dat de return hoger ligt bij de IND10_UT90 dan bij de anderen. 
We hadden vooropgesteld dat we een rendement wilden van 3,8%. Daar is duidelijk het meeste kans op bij de laatste investering.
2008-11-10 12:55:21 [Pieter Broos] [reply] 
Dit is inderdaad de juiste investering, we willen een rendement dat hoger ligt dan 3,8 % hiervoor gaan we kijken naar de waarde 103,8 (IND10_UT90 ligt hier duidelijk boven). Omdat men ook vraagt naar de beste investering als je moet verkopen op een random moment komt IND10_UT90 nog meer naar voor omdat het 95% betrouwbaarheidsinterval bij deze investering het hoogst ligt.
2008-11-11 10:56:02 [Jens Peeters] [reply] 
Door een lijn te trekken op 103.8 zal je zien dat de mediaan van de laatste 3 daarboven ligt maar alleen bij de laatste ligt het betrouwbaarheidsinterval er helemaal boven. Dit wil zeggen dat de mediaan nooit onder 103.8 zal dalen wat bij de andere wel het geval kan zijn.
2008-11-11 19:16:47 [Hidde Van Kerckhoven] [reply] 
De studnet heeft de vraag goed begrepen en opgelost. Ind10_UT90 is inderdaad de beste investering. Ook omdat het 95% betrouwbaarheidsinterval hier het hoogste ligt.
2008-11-11 19:18:48 [Hidde Van Kerckhoven] [reply] 
Aan de ene kant liggen de bovenste outliers van de eerste reeks boven de maxima van de andere reeksen. Indien de investeerder geluk heeft verkoopt hij dus de eerste portfolio op het moment van een outlier van deze reeks en maximaliseert hij dus de ROI.  
 
Bij de laatste reeks echter (IND10_UT90) is de kans het grootste dat de investeerder een ROI haalt van +3,8% als de investeerder de portfolio op een random moment verkoopt. 
 
Dit komt omdat de mediaan het hoogste ligt. Daardoor is de kans op een hoog rendement het grootst bij de laatste reeks. De waarden bij de laatste reeks schommelen ook minder dan bij de andere reeksen (hoogte box). De kans dat je bij de laatste reeks op een moment verkoopt dat je ROI = +3.8% is dus groter dan bij elke andere reeks. De outliers van de andere reeksen liggen hoger, maar de box van de laatste reeks ligt op het hoogste niveau: er is dus meer kans dat er op een random moment een hoge ROI is bij de laatste reeks dan bij elke andere reeks. 
 
De hoogst mogelijke ROI vindt je dus bij de eerste portfolio.  
Omdat het hier gaat over de grootste kans op een ROI van +3.8% kies ik echter toch voor de laatste portfolio.  
2008-11-11 20:10:43 [Liese Tormans] [reply] 
Ik heb gebruik gemaakt van de juiste techniek. De Notched boxplot. 
 
Om te beginnen heb ik een lijn getrokken op 103.8. Als ik dan de vijf notches ga bekijken zie ik dat de mediaan bij de laatste drie notches hoger ligt dan die lijn. Ook kan ik zien dat het 95% betrouwbaarheidsinterval hier hoger ligt dan bij de eerste twee.  
 
We hadden vooropgesteld dat we een rendement wilden van 3,8%. Wanneer de investeerder op een willekeurig moment gaat verkopen zie ik dat bij de laatste notches ‘IND10_UT90’ de kans het grootste is op een ROI + 3,8 %. Dit kan ik zien adv de mediaan en het 95%  betrouwbaarheidsinterval, de mediaan en het interval waarin de mediaan mag schommelen ligt hier het hoogst.  
 
 Hieruit kan ik concluderen dat de kans op hoger rendement bij ‘IND10_UT90’ het grootst is in vergelijking met de andere reeksen.   

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

100.00	100.00	100.00	100.00	100.00
100.39	100.37	100.35	100.33	100.31
100.15	100.26	100.38	100.50	100.61
100.21	100.37	100.52	100.68	100.84
100.03	100.18	100.34	100.49	100.64
99.58	99.78	99.97	100.17	100.36
99.40	99.64	99.88	100.13	100.37
99.77	100.01	100.26	100.50	100.75
100.41	100.67	100.93	101.19	101.45
100.12	100.50	100.88	101.25	101.63
99.83	100.28	100.73	101.18	101.63
99.73	100.24	100.74	101.25	101.75
98.74	99.49	100.25	101.00	101.76
98.44	99.36	100.29	101.22	102.14
98.79	99.68	100.57	101.46	102.35
99.60	100.42	101.24	102.05	102.87
99.82	100.75	101.69	102.62	103.55
99.85	100.87	101.89	102.90	103.92
100.01	101.04	102.07	103.10	104.13
100.28	101.36	102.43	103.51	104.58
100.63	101.57	102.51	103.45	104.39
101.14	101.93	102.71	103.50	104.29
101.51	102.37	103.22	104.08	104.93
102.41	103.10	103.79	104.48	105.17
102.46	103.22	103.99	104.75	105.52
102.09	102.96	103.83	104.70	105.57
101.99	102.77	103.55	104.33	105.11
101.52	102.38	103.24	104.11	104.97
102.44	103.10	103.77	104.43	105.09
103.42	103.90	104.37	104.85	105.33
103.63	104.12	104.61	105.11	105.60
103.28	103.75	104.21	104.68	105.14
103.98	104.37	104.77	105.16	105.56
103.56	103.94	104.33	104.71	105.09
103.42	103.78	104.14	104.51	104.87
103.92	104.15	104.37	104.59	104.81
103.81	104.01	104.20	104.40	104.60
103.09	103.33	103.58	103.83	104.07
102.60	103.05	103.51	103.96	104.41
102.77	103.08	103.39	103.71	104.02
102.60	102.86	103.11	103.37	103.62
102.88	103.08	103.28	103.48	103.68
102.17	102.50	102.83	103.15	103.48
101.85	102.20	102.56	102.91	103.27
101.66	102.14	102.62	103.10	103.58
101.91	102.28	102.66	103.03	103.41
102.13	102.43	102.72	103.02	103.31
102.71	102.82	102.92	103.02	103.13
103.17	103.22	103.26	103.31	103.36
102.89	102.95	103.02	103.08	103.14
102.94	103.14	103.33	103.53	103.73
103.33	103.45	103.57	103.68	103.80
103.75	103.68	103.61	103.54	103.46
104.11	103.98	103.85	103.72	103.60
104.77	104.49	104.22	103.94	103.67
104.62	104.39	104.15	103.92	103.68
105.00	104.76	104.52	104.28	104.04
105.74	105.51	105.27	105.03	104.79
105.94	105.77	105.60	105.43	105.26
106.37	106.18	105.99	105.80	105.62
106.65	106.44	106.23	106.03	105.82
107.08	106.74	106.40	106.05	105.71
106.77	106.51	106.25	106.00	105.74
107.21	106.97	106.74	106.50	106.26
107.34	107.15	106.96	106.78	106.59
107.12	106.93	106.74	106.55	106.36
106.86	106.73	106.59	106.46	106.33
106.92	106.78	106.65	106.51	106.37
106.95	106.75	106.56	106.36	106.17
107.23	106.96	106.69	106.42	106.16
106.94	106.80	106.66	106.51	106.37
106.62	106.51	106.40	106.29	106.18
105.94	105.97	105.99	106.01	106.03
105.91	105.95	105.99	106.03	106.08
106.52	106.45	106.38	106.31	106.24
106.85	106.63	106.41	106.19	105.97
107.22	106.99	106.75	106.52	106.28
107.28	107.09	106.90	106.71	106.52
107.86	107.57	107.29	107.00	106.72
107.68	107.46	107.24	107.02	106.80
108.07	107.82	107.56	107.31	107.06
107.87	107.66	107.45	107.23	107.02
107.65	107.50	107.35	107.19	107.04
108.16	107.89	107.63	107.36	107.09
108.60	108.24	107.88	107.51	107.15
108.92	108.57	108.21	107.86	107.50
109.66	109.22	108.78	108.34	107.90
109.87	109.40	108.94	108.48	108.02
109.54	109.10	108.66	108.22	107.78
109.06	108.72	108.38	108.04	107.70

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	1 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 & 1 seconds \tabularnewline
R Server & 'George Udny Yule' @ 72.249.76.132 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=21177&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]1 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=21177&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=21177&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	1 seconds
R Server	'George Udny Yule' @ 72.249.76.132

Boxplot statistics
Variable	lower whisker	lower hinge	median	upper hinge	upper whisker
IND90_UT10	98.44	101.51	103.375	106.86	109.87
IND70_UT30	99.36	102.14	103.715	106.73	109.4
IND50_UT50	99.88	102.62	103.92	106.41	108.94
IND30_UT70	100	103.08	104.365	106.31	108.48
IND10_UT90	100	103.46	104.84	106.17	108.02

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Boxplot statistics \tabularnewline
Variable & lower whisker & lower hinge & median & upper hinge & upper whisker \tabularnewline
IND90_UT10 & 98.44 & 101.51 & 103.375 & 106.86 & 109.87 \tabularnewline
IND70_UT30 & 99.36 & 102.14 & 103.715 & 106.73 & 109.4 \tabularnewline
IND50_UT50 & 99.88 & 102.62 & 103.92 & 106.41 & 108.94 \tabularnewline
IND30_UT70 & 100 & 103.08 & 104.365 & 106.31 & 108.48 \tabularnewline
IND10_UT90 & 100 & 103.46 & 104.84 & 106.17 & 108.02 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=21177&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Boxplot statistics[/C][/ROW]
[ROW][C]Variable[/C][C]lower whisker[/C][C]lower hinge[/C][C]median[/C][C]upper hinge[/C][C]upper whisker[/C][/ROW]
[ROW][C]IND90_UT10[/C][C]98.44[/C][C]101.51[/C][C]103.375[/C][C]106.86[/C][C]109.87[/C][/ROW]
[ROW][C]IND70_UT30[/C][C]99.36[/C][C]102.14[/C][C]103.715[/C][C]106.73[/C][C]109.4[/C][/ROW]
[ROW][C]IND50_UT50[/C][C]99.88[/C][C]102.62[/C][C]103.92[/C][C]106.41[/C][C]108.94[/C][/ROW]
[ROW][C]IND30_UT70[/C][C]100[/C][C]103.08[/C][C]104.365[/C][C]106.31[/C][C]108.48[/C][/ROW]
[ROW][C]IND10_UT90[/C][C]100[/C][C]103.46[/C][C]104.84[/C][C]106.17[/C][C]108.02[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=21177&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=21177&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:

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

Boxplot statistics
Variable	lower whisker	lower hinge	median	upper hinge	upper whisker
IND90_UT10	98.44	101.51	103.375	106.86	109.87
IND70_UT30	99.36	102.14	103.715	106.73	109.4
IND50_UT50	99.88	102.62	103.92	106.41	108.94
IND30_UT70	100	103.08	104.365	106.31	108.48
IND10_UT90	100	103.46	104.84	106.17	108.02

Boxplot Notches
Variable	lower bound	median	upper bound
IND90_UT10	102.483975564620	103.375	104.266024435380
IND70_UT30	102.950550998431	103.715	104.479449001569
IND50_UT50	103.288788297179	103.92	104.551211702821
IND30_UT70	103.827054406303	104.365	104.902945593697
IND10_UT90	104.388658650490	104.84	105.291341349510

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Boxplot Notches \tabularnewline
Variable & lower bound & median & upper bound \tabularnewline
IND90_UT10 & 102.483975564620 & 103.375 & 104.266024435380 \tabularnewline
IND70_UT30 & 102.950550998431 & 103.715 & 104.479449001569 \tabularnewline
IND50_UT50 & 103.288788297179 & 103.92 & 104.551211702821 \tabularnewline
IND30_UT70 & 103.827054406303 & 104.365 & 104.902945593697 \tabularnewline
IND10_UT90 & 104.388658650490 & 104.84 & 105.291341349510 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=21177&T=2

[TABLE]
[ROW][C]Boxplot Notches[/C][/ROW]
[ROW][C]Variable[/C][C]lower bound[/C][C]median[/C][C]upper bound[/C][/ROW]
[ROW][C]IND90_UT10[/C][C]102.483975564620[/C][C]103.375[/C][C]104.266024435380[/C][/ROW]
[ROW][C]IND70_UT30[/C][C]102.950550998431[/C][C]103.715[/C][C]104.479449001569[/C][/ROW]
[ROW][C]IND50_UT50[/C][C]103.288788297179[/C][C]103.92[/C][C]104.551211702821[/C][/ROW]
[ROW][C]IND30_UT70[/C][C]103.827054406303[/C][C]104.365[/C][C]104.902945593697[/C][/ROW]
[ROW][C]IND10_UT90[/C][C]104.388658650490[/C][C]104.84[/C][C]105.291341349510[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=21177&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=21177&T=2

As an alternative you can also use a QR Code:

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

Boxplot Notches
Variable	lower bound	median	upper bound
IND90_UT10	102.483975564620	103.375	104.266024435380
IND70_UT30	102.950550998431	103.715	104.479449001569
IND50_UT50	103.288788297179	103.92	104.551211702821
IND30_UT70	103.827054406303	104.365	104.902945593697
IND10_UT90	104.388658650490	104.84	105.291341349510

Figure 1

PNG link

Postscript link

PDF link

Parameters (Session):

par1 = red ;

Parameters (R input):

par1 = red ;

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

z <- as.data.frame(t(y))
bitmap(file='test1.png')
(r<-boxplot(z ,xlab=xlab,ylab=ylab,main=main,notch=TRUE,col=par1))
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,hyperlink('overview.htm','Boxplot statistics','Boxplot overview'),6,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Variable',1,TRUE)
a<-table.element(a,hyperlink('lower_whisker.htm','lower whisker','definition of lower whisker'),1,TRUE)
a<-table.element(a,hyperlink('lower_hinge.htm','lower hinge','definition of lower hinge'),1,TRUE)
a<-table.element(a,hyperlink('central_tendency.htm','median','definitions about measures of central tendency'),1,TRUE)
a<-table.element(a,hyperlink('upper_hinge.htm','upper hinge','definition of upper hinge'),1,TRUE)
a<-table.element(a,hyperlink('upper_whisker.htm','upper whisker','definition of upper whisker'),1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:length(y[,1]))
{
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,dimnames(t(x))[[2]][i],1,TRUE)
for (j in 1:5)
{
a<-table.element(a,r$stats[j,i])
}
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Boxplot Notches',4,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Variable',1,TRUE)
a<-table.element(a,'lower bound',1,TRUE)
a<-table.element(a,'median',1,TRUE)
a<-table.element(a,'upper bound',1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:length(y[,1]))
{
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,dimnames(t(x))[[2]][i],1,TRUE)
a<-table.element(a,r$conf[1,i])
a<-table.element(a,r$stats[3,i])
a<-table.element(a,r$conf[2,i])
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable1.tab')

Free Statistics

Description of Statistical Computation

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code