Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_cloud.wasp
Title produced by softwareTrivariate Scatterplots
Date of computationTue, 11 Nov 2008 10:16:41 -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/11/t1226423863c8y3ytc66umpew9.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 10:25:51 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23746, Retrieved Sun, 19 May 2024 10:25:51 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact140
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F     [Trivariate Scatterplots] [Trivariate scatte...] [2008-11-10 13:42:05] [4300be8b33fd3dcdacd2aa9800ceba23]
F   PD    [Trivariate Scatterplots] [Q1] [2008-11-11 17:16:41] [708e5cce6cfef15b7edd0dea71956401] [Current]
Feedback Forum
2008-11-19 13:23:34 [Kristof Van Esbroeck] [reply
Ook hier maakt de student gebruik van de juiste techniek, echter er wordt geen conclusie getrokken uit het gevonden resultaat.

De kubussen geven over het algemeen moeilijk een correct beeld van de juiste verdeling. Interpretatie van de gevens is hier zeer moeilijk. De scatterplots zijn een projectie van de kubussen, ze zijn daarentegen beter te beoordelen.

Op de matrix noteren we op de hoofddiagonaal verschillende histogrammen, rechts en links scatterplots. Op de gekleurde grafieken lezen we de correlatie af tussen verschillende data. Des te roder de zone is die we bekijken, des te hoger de correlatie daar is. Een groene zone duidt logischerwijze op een lagere correlatie.

Wanneer we op de grafieken afgaan zou de correlatie tussen vervaardiging elektronische producten en metaalproducten het grootst zijn.
2008-11-20 16:07:55 [Bas van Keken] [reply
De kubussen kunnen wel zodanig worden afgelezen dat er in 3 dimensie een stijgende rechte voor te stellen is. De tweedimensionale correlatiematrix bevestigt dit.
2008-11-23 13:32:01 [Jonas De Kinder] [reply
goede techniek maar weer geen conclusie.
de kubussen geven een 3D beeld weer van de 3 variabelen, dit is moeilijk te interpreteren omdat we met een 2D beeld werken. Op de matrix kunnen we bij de scatterplots wel beter de correlatie aflezen tussen de variabelen en zien we dat er een stijgend verband is. Hetzelfde voor de grafieken met de hoogtelijnen. Des te meer naar de rechte, en des te meer de punten dichtbij de hoogtelijnen gegroepeerd zijn, des te hoger de correlatie. De correlatie is het grootst bij elektrische producten en metaalproducten.

Post a new message
Dataseries X:
101.6
101.2
111.6
109.4
105.4
119.6
87.7
93.8
115.6
121.3
104.9
103.9
95.2
102
117.4
111.3
109.6
123
88.8
98.8
119.9
122.1
115.5
107.1
99.3
102.5
111.2
109.7
109.8
124.4
85.6
95.4
115.1
116.2
120
109.9
104
104.3
120.2
112.5
122.3
130
94.8
103.9
128.8
137.6
130.8
125.2
119.1
120.4
136.6
129.8
135.8
151
105
117.3
144.6
154.6
137.3
129
125.3
Dataseries Y:
93.5
98.8
106.2
98.3
102.1
117.1
101.5
80.5
105.9
109.5
97.2
114.5
93.5
100.9
121.1
116.5
109.3
118.1
108.3
105.4
116.2
111.2
105.8
122.7
99.5
107.9
124.6
115
110.3
132.7
99.7
96.5
118.7
112.9
130.5
137.9
115
116.8
140.9
120.7
134.2
147.3
112.4
107.1
128.4
137.7
135
151
137.4
132.4
161.3
139.8
146
166.5
143.3
121
152.6
154.4
154.6
158
142.6
Dataseries Z:
80.8
84.5
91.3
83.3
81.9
87.1
69.1
73.5
93.9
95
89
90.8
74.7
81
97.7
86.2
88.7
96.4
94.8
75
90.8
94.5
85.8
95.5
79.6
79.8
88.3
80.2
87.6
102.6
75.1
74
97.5
91.9
97.6
97.4
86.4
88.2
100.7
90.6
91.8
104.1
79.6
78.3
100.4
103.6
98.4
99.8
87.7
83.9
96.1
90.1
89.7
100.4
81.4
80.9
99.3
109
99.6
93.8
89.6




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\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 & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23746&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]3 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23746&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=23746&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 time3 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135



Parameters (Session):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = Y ; par4 = Y ; par5 = metaalproducten ; par6 = vervaardiging van machines ; par7 = vervaardiging elektronische apparaten ;
Parameters (R input):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = Y ; par4 = Y ; par5 = metaalproducten ; par6 = vervaardiging van machines ; par7 = vervaardiging elektronische apparaten ;
R code (references can be found in the software module):
x <- array(x,dim=c(length(x),1))
colnames(x) <- par5
y <- array(y,dim=c(length(y),1))
colnames(y) <- par6
z <- array(z,dim=c(length(z),1))
colnames(z) <- par7
d <- data.frame(cbind(z,y,x))
colnames(d) <- list(par7,par6,par5)
par1 <- as.numeric(par1)
par2 <- as.numeric(par2)
if (par1>500) par1 <- 500
if (par2>500) par2 <- 500
if (par1<10) par1 <- 10
if (par2<10) par2 <- 10
library(GenKern)
library(lattice)
panel.hist <- function(x, ...)
{
usr <- par('usr'); on.exit(par(usr))
par(usr = c(usr[1:2], 0, 1.5) )
h <- hist(x, plot = FALSE)
breaks <- h$breaks; nB <- length(breaks)
y <- h$counts; y <- y/max(y)
rect(breaks[-nB], 0, breaks[-1], y, col='black', ...)
}
bitmap(file='cloud1.png')
cloud(z~x*y, screen = list(x=-45, y=45, z=35),xlab=par5,ylab=par6,zlab=par7)
dev.off()
bitmap(file='cloud2.png')
cloud(z~x*y, screen = list(x=35, y=45, z=25),xlab=par5,ylab=par6,zlab=par7)
dev.off()
bitmap(file='cloud3.png')
cloud(z~x*y, screen = list(x=35, y=-25, z=90),xlab=par5,ylab=par6,zlab=par7)
dev.off()
bitmap(file='pairs.png')
pairs(d,diag.panel=panel.hist)
dev.off()
x <- as.vector(x)
y <- as.vector(y)
z <- as.vector(z)
bitmap(file='bidensity1.png')
op <- KernSur(x,y, xgridsize=par1, ygridsize=par2, correlation=cor(x,y), xbandwidth=dpik(x), ybandwidth=dpik(y))
image(op$xords, op$yords, op$zden, col=terrain.colors(100), axes=TRUE,main='Bivariate Kernel Density Plot (x,y)',xlab=par5,ylab=par6)
if (par3=='Y') contour(op$xords, op$yords, op$zden, add=TRUE)
if (par4=='Y') points(x,y)
(r<-lm(y ~ x))
abline(r)
box()
dev.off()
bitmap(file='bidensity2.png')
op <- KernSur(y,z, xgridsize=par1, ygridsize=par2, correlation=cor(y,z), xbandwidth=dpik(y), ybandwidth=dpik(z))
op
image(op$xords, op$yords, op$zden, col=terrain.colors(100), axes=TRUE,main='Bivariate Kernel Density Plot (y,z)',xlab=par6,ylab=par7)
if (par3=='Y') contour(op$xords, op$yords, op$zden, add=TRUE)
if (par4=='Y') points(y,z)
(r<-lm(z ~ y))
abline(r)
box()
dev.off()
bitmap(file='bidensity3.png')
op <- KernSur(x,z, xgridsize=par1, ygridsize=par2, correlation=cor(x,z), xbandwidth=dpik(x), ybandwidth=dpik(z))
op
image(op$xords, op$yords, op$zden, col=terrain.colors(100), axes=TRUE,main='Bivariate Kernel Density Plot (x,z)',xlab=par5,ylab=par7)
if (par3=='Y') contour(op$xords, op$yords, op$zden, add=TRUE)
if (par4=='Y') points(x,z)
(r<-lm(z ~ x))
abline(r)
box()
dev.off()