Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_notchedbox1.wasp
Title produced by softwareNotched Boxplots
Date of computationThu, 06 Nov 2008 10:58:44 -0700
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/Nov/06/t1225994387vor5eq42rjxy881.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 07:49:48 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=22354, Retrieved Sun, 19 May 2024 07:49:48 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact150
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F       [Notched Boxplots] [Workshop 1 task 2] [2008-11-06 17:58:44] [c5d6d05aee6be5527ac4a30a8c3b8fe5] [Current]
F R  D    [Notched Boxplots] [Workshop 1 task 3] [2008-11-06 18:41:43] [7849b5cbaea5f05923be73656f726e58]
Feedback Forum
2008-11-10 11:17:54 [Jasmine Hendrikx] [reply
Evaluatie task 2:

De conclusie van de student dat de hypothese klopt, dus dat de investeringen de grootste daling hebben sinds maart 2001, is zeer juist. Het is goed dat de student deze daling relateert aan het referentiejaar (100). Zo kan je zien dat investeringen een duidelijkere achteruitgang kenden dan de andere variabelen. Bijkomend zou de student misschien kunnen zeggen dat de kledingproductie ook een significante daling kende, maar dat investeringen toch nog een stuk lager liggen. De totale productie is zelfs lichtjes gestegen. Eventueel zou er in de conclusie ook nog kunnen vermeld worden dat de spreiding er in dit geval niets mee te maken heeft en dat de inkeping van investeringen niet overlapt met de inkepingen van de andere variabelen, waardoor we dus kunnen spreken van een significante daling. De student merkt correct op dat we er wel op moeten letten dat de investeringen gekenmerkt worden door enkele outliers. Deze zouden namelijk het resultaat enigszins kunnen beïnvloeden.
2008-11-10 16:01:51 [Lana Van Wesemael] [reply
Goed opgelost, je hebt gelijk dat we een correcte uitspraak kunnen doen over de mediaan. Aangezien de inkepingen van de box plots niet overlappen met elkaar en ook niet met de (denkbeeldige) lijn van het basisjaar, kan men stellen dat de mediaan van de investeringen het laagst ligt ten opzichte van het basisjaar en zelfs significant lager.
2008-11-11 08:05:04 [Kevin Vermeiren] [reply
De hypothese klopt inderdaad. Het is goed dat de student opmerkt dat we moeten opletten met de aanwezige outliers bij de tijdreeks investeringen. Deze kunnen eventueel het resultaat beinvloeden. Verder klopt het dat de inkeping van de box plot van de investeringen niet overlapt met de inkepingen van de andere box plots. Beter had hier geweest dat de student vermelde welke deze correcte uitspraak over de mediaan dan was. Er diende vermeld te worden dat de mediaan van de investeringen bijgevolg significant lager gelegen was dan de medianen van de andere tijdreeksen. Dit kon ook eenvoudig weergegeven worden door de tabel (basisjaar 100 - investeringen 54.5).

Post a new message
Dataseries X:
110,40	109,20	99,90	72,50
96,40	88,60	99,80	59,40
101,90	94,30	99,80	85,70
106,20	98,30	100,30	88,20
81,00	86,40	99,90	62,80
94,70	80,60	99,90	87,00
101,00	104,10	100,00	79,20
109,40	108,20	100,10	112,00
102,30	93,40	100,10	79,20
90,70	71,90	100,20	132,10
96,20	94,10	100,30	40,10
96,10	94,90	100,60	69,00
106,00	96,40	100,00	59,40
103,10	91,10	100,10	73,80
102,00	84,40	100,20	57,40
104,70	86,40	100,00	81,10
86,00	88,00	100,10	46,60
92,10	75,10	100,10	41,40
106,90	109,70	100,10	71,20
112,60	103,00	100,50	67,90
101,70	82,10	100,50	72,00
92,00	68,00	100,50	145,50
97,40	96,40	96,30	39,70
97,00	94,30	96,30	51,90
105,40	90,00	96,80	73,70
102,70	88,00	96,80	70,90
98,10	76,10	96,90	60,80
104,50	82,50	96,80	61,00
87,40	81,40	96,80	54,50
89,90	66,50	96,80	39,10
109,80	97,20	96,80	66,60
111,70	94,10	97,00	58,50
98,60	80,70	97,00	59,80
96,90	70,50	97,00	80,90
95,10	87,80	96,80	37,30
97,00	89,50	96,90	44,60
112,70	99,60	97,20	48,70
102,90	84,20	97,30	54,00
97,40	75,10	97,30	49,50
111,40	92,00	97,20	61,60
87,40	80,80	97,30	35,00
96,80	73,10	97,30	35,70
114,10	99,80	97,30	51,30
110,30	90,00	97,30	49,00
103,90	83,10	97,30	41,50
101,60	72,40	97,30	72,50
94,60	78,80	98,10	42,10
95,90	87,30	96,80	44,10
104,70	91,00	96,80	45,10
102,80	80,10	96,80	50,30
98,10	73,60	96,80	40,90
113,90	86,40	96,80	47,20
80,90	74,50	96,80	36,90
95,70	71,20	96,80	40,90
113,20	92,40	96,80	38,30
105,90	81,50	96,80	46,30
108,80	85,30	96,80	28,40
102,30	69,90	96,80	78,40
99,00	84,20	96,90	36,80
100,70	90,70	97,10	50,70
115,50	100,30	97,10	42,80




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=22354&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=22354&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=22354&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 Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'George Udny Yule' @ 72.249.76.132







Boxplot statistics
Variablelower whiskerlower hingemedianupper hingeupper whisker
total8696.2101.7106115.5
clothing66.580.687.394.1109.7
Price96.396.897.3100100.6
Invest28.442.854.572112

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Boxplot statistics \tabularnewline
Variable & lower whisker & lower hinge & median & upper hinge & upper whisker \tabularnewline
total & 86 & 96.2 & 101.7 & 106 & 115.5 \tabularnewline
clothing & 66.5 & 80.6 & 87.3 & 94.1 & 109.7 \tabularnewline
Price & 96.3 & 96.8 & 97.3 & 100 & 100.6 \tabularnewline
Invest & 28.4 & 42.8 & 54.5 & 72 & 112 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=22354&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]total[/C][C]86[/C][C]96.2[/C][C]101.7[/C][C]106[/C][C]115.5[/C][/ROW]
[ROW][C]clothing[/C][C]66.5[/C][C]80.6[/C][C]87.3[/C][C]94.1[/C][C]109.7[/C][/ROW]
[ROW][C]Price[/C][C]96.3[/C][C]96.8[/C][C]97.3[/C][C]100[/C][C]100.6[/C][/ROW]
[ROW][C]Invest[/C][C]28.4[/C][C]42.8[/C][C]54.5[/C][C]72[/C][C]112[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=22354&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=22354&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
Variablelower whiskerlower hingemedianupper hingeupper whisker
total8696.2101.7106115.5
clothing66.580.687.394.1109.7
Price96.396.897.3100100.6
Invest28.442.854.572112







Boxplot Notches
Variablelower boundmedianupper bound
total99.717476951119101.7103.682523048881
clothing84.568973351031387.390.0310266489687
Price96.652645535059397.397.9473544649407
Invest48.592890507415954.560.4071094925841

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Boxplot Notches \tabularnewline
Variable & lower bound & median & upper bound \tabularnewline
total & 99.717476951119 & 101.7 & 103.682523048881 \tabularnewline
clothing & 84.5689733510313 & 87.3 & 90.0310266489687 \tabularnewline
Price & 96.6526455350593 & 97.3 & 97.9473544649407 \tabularnewline
Invest & 48.5928905074159 & 54.5 & 60.4071094925841 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=22354&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]total[/C][C]99.717476951119[/C][C]101.7[/C][C]103.682523048881[/C][/ROW]
[ROW][C]clothing[/C][C]84.5689733510313[/C][C]87.3[/C][C]90.0310266489687[/C][/ROW]
[ROW][C]Price[/C][C]96.6526455350593[/C][C]97.3[/C][C]97.9473544649407[/C][/ROW]
[ROW][C]Invest[/C][C]48.5928905074159[/C][C]54.5[/C][C]60.4071094925841[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=22354&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=22354&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
Variablelower boundmedianupper bound
total99.717476951119101.7103.682523048881
clothing84.568973351031387.390.0310266489687
Price96.652645535059397.397.9473544649407
Invest48.592890507415954.560.4071094925841



Parameters (Session):
par1 = grey ;
Parameters (R input):
par1 = grey ;
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')