Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_cloud.wasp
Title produced by softwareTrivariate Scatterplots
Date of computationWed, 12 Nov 2008 11:25:59 -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/12/t1226514607na1kn61oft2u7go.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 11:49:29 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24352, Retrieved Sun, 19 May 2024 11:49:29 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact183
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F       [Trivariate Scatterplots] [trivariate scatter] [2008-11-12 18:25:59] [e209dec8b43e229a9358ea9eca132ee0] [Current]
Feedback Forum
2008-11-16 15:31:15 [074508d5a5a3592082de3e836d27af7d] [reply
Je hebt de voor- en nadelen van de verschillende methoden niet besproken.
Bij de Trivarate scatterplot willen we het verband tussen 3 variabelen gelijktijdig onderzoeken. De 3 kubussen zijn vertekend door de manier van projecteren, daarom kijken we beter naar de matrix. Hier zijn bepaalde dimensies ook vertekend omdat de 3de dimensie er niet bijstaat. Dus kunnen we beter naar de Bivariate Kernel density plot kijken. De hoogtelijnen stellen de dichtheid voor, en wanneer ze dicht op de lijn liggen is de correlatie hoog.
2008-11-18 09:43:16 [72e979bcc364082694890d2eccc1a66f] [reply
Er is inderdaad niet echt een verband terug te vinden tussen de 3 variabelen. De student heeft niet echt vermeld wat hij/zij nu de voor- of nadelen vindt van de verschillende methodes. Volgens mij is de Trivariate Scatterplot de beste methode omdat die gebruikt kan worden voor 3 variabelen en de Bivariate Kernel Density Plot wordt ook onmiddellijk weergegeven. Je kan hiermee duidelijk aflezen of er een verband te vinden is tussen de variabelen.
2008-11-24 20:13:58 [Erik Geysen] [reply
We willen het verband tussen 3 variabelen tegelijkertijd. Men gaat de 3D kubus projecteren op een plat scherm (2D). Er gaat dan echter informatie verloren.
Als je de rotatie van de 3D kubus verandert kan je eventueel andere verbanden waarnemen. De 2D scatterplots zijn dus de projecties van de 3D kubus. Zoals al gezegd gaat er dan steeds 1 dimensie verloren. Toch kunnen we hier nuttige informatie uithalen. Er is niet echt een duidelijk verband tussen deze 3 variabelen.

Post a new message
Dataseries X:
62.2
88.5
93.3
89.2
101.3
97
102.2
100.3
78.2
105.9
119.9
108
77
93.1
109.5
100.4
99
113.9
102.1
101.6
84
110.7
111.6
110.7
73.1
87.5
109.6
99.3
92.1
109.3
94.5
91.4
82.9
103.3
96
104.8
65.8
78.7
100.3
85
94.5
97.9
91.9
87.2
84.4
99.2
105.4
110.9
69.8
86.8
106.7
88.8
96.9
108.1
93.7
94.8
79.8
95.6
107.9
104.9
61.9
85.7
92.4
86.4
99.3
95.5
97
102.1
77.8
105.5
113.2
108.8
66.9
89.3
93.6
92
99.5
98.6
94.6
96.7
75.3
102.5
115.1
104.7
71.4
Dataseries Y:
43.5
37.7
36.8
24.4
31.3
43.9
53.6
48.9
30.9
31.8
41.3
43.7
54.1
47.8
36.7
30.8
31.9
61.7
73
64.7
24.2
33.9
32.4
63.2
71.8
60.4
48
44.5
44.9
70.9
72.7
59.5
35.9
40
43.6
57.2
75.8
57.7
47.7
42.3
43
68
70.6
54.2
38.6
40.3
49.2
68.5
75.9
63.2
49.8
37
48.8
74.9
75.3
66.9
44.1
39.8
56.6
77.1
78.5
70.6
54.2
47.2
55.1
74.5
88
80.8
54.4
55.2
73.8
85.3
98.7
86.1
62.5
58.6
67
88.4
96.5
87.1
61.2
62.5
85.2
101.7
113.7
Dataseries Z:
200.7
146.5
143.6
141.5
137.5
138.7
135.5
136.4
112.1
109
123.8
151.2
139.2
115.7
147.6
126.1
122.8
137.3
142
137.4
89.4
108
117.7
127.3
121
104.1
119.5
116.7
96.1
125
118.8
114.9
79.3
90.5
87.8
109.4
88.9
97.4
112
86.8
82.9
105.2
89.1
85.5
87.1
85.2
88.2
104
96.4
82.3
114.1
88.9
93.6
101.8
96.6
93.7
68.4
68.7
81.2
85.1
75.4
71.6
83
72.3
90.2
89
84.9
90.9
46.6
55.4
88.7
76
76.9
72.1
90
92.3
78
93.9
84.5
80.4
60.5
75.3
91.5
105.2
92.7




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

\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 & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24352&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]4 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24352&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=24352&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 time4 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24



Parameters (Session):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = Y ; par4 = Y ; par5 = Textiel ; par6 = Kleding en Bont ; par7 = Leer & Schoeisel ;
Parameters (R input):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = Y ; par4 = Y ; par5 = Textiel ; par6 = Kleding en Bont ; par7 = Leer & Schoeisel ;
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()