FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_notchedbox1.wasp
Title produced by softwareNotched Boxplots
Date of computationMon, 03 Nov 2008 02:57:32 -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/03/t1225706312frwqf5gkh5h41rr.htm/, Retrieved Mon, 20 May 2024 11:20:16 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=20781, Retrieved Mon, 20 May 2024 11:20:16 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact220

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F     [Notched Boxplots] [workshop 3] [2007-10-26 13:31:48] [e9ffc5de6f8a7be62f22b142b5b6b1a8]
F    D    [Notched Boxplots] [Q1 - Notched Boxplot] [2008-11-03 09:57:32] [f1a30f1149cef3ef3ef69d586c6c3c1c] [Current]
-    D      [Notched Boxplots] [Task 2 - Notched ...] [2008-11-03 10:42:59] [a7f04e0e73ce3683561193958d653479]
F    D        [Notched Boxplots] [Task 2 - Notched ...] [2008-11-03 10:48:16] [a7f04e0e73ce3683561193958d653479]
F RMPD          [Kendall tau Correlation Matrix] [EDA Part 2 - Q1 ] [2008-11-03 19:39:18] [a7f04e0e73ce3683561193958d653479]
F RMPD          [Star Plot] [EDA Part 2 - Q2] [2008-11-03 19:59:24] [a7f04e0e73ce3683561193958d653479]
F    D          [Notched Boxplots] [EDA Part 2 - Q3] [2008-11-03 20:15:28] [a7f04e0e73ce3683561193958d653479]
- R         [Notched Boxplots] [Task 3 - Reducing...] [2008-11-03 20:15:16] [a7f04e0e73ce3683561193958d653479]
F    D        [Notched Boxplots] [Task 3 - Reducing...] [2008-11-03 20:22:30] [1d988b04e8982749ec309eda662241b4]
F    D      [Notched Boxplots] [Notched Boxplots ...] [2008-11-03 23:11:44] [fce9014b1ad8484790f3b34d6ba09f7b]
-             [Notched Boxplots] [] [2008-11-10 11:10:34] [888addc516c3b812dd7be4bd54caa358]
- RMPD      [Testing Variance - p-value (probability)] [Various types of ...] [2008-11-11 12:12:50] [a7f04e0e73ce3683561193958d653479]
-   P         [Testing Variance - p-value (probability)] [Various types of ...] [2008-11-11 19:15:52] [a7f04e0e73ce3683561193958d653479]
F RMPD      [Bivariate Kernel Density Estimation] [Various EDA topic...] [2008-11-11 13:04:27] [a7f04e0e73ce3683561193958d653479]
F    D        [Bivariate Kernel Density Estimation] [Various EDA topic...] [2008-11-11 13:51:35] [a7f04e0e73ce3683561193958d653479]
F RMPD        [Hierarchical Clustering] [Various EDA topic...] [2008-11-11 14:17:41] [a7f04e0e73ce3683561193958d653479]
F RMPD      [Bivariate Kernel Density Estimation] [Various EDA topic...] [2008-11-11 13:11:59] [a7f04e0e73ce3683561193958d653479]
-    D      [Notched Boxplots] [Notched boxplots:...] [2008-12-08 19:48:56] [a7f04e0e73ce3683561193958d653479]
-    D        [Notched Boxplots] [Notched Boxplots:...] [2008-12-08 19:57:25] [a7f04e0e73ce3683561193958d653479]
-    D          [Notched Boxplots] [Notched Boxplots:...] [2008-12-08 20:08:07] [a7f04e0e73ce3683561193958d653479]
- RMPD          [Bivariate Kernel Density Estimation] [Bivariate Kernel ...] [2008-12-08 20:23:10] [a7f04e0e73ce3683561193958d653479]
-    D            [Bivariate Kernel Density Estimation] [Bivariate Kernel ...] [2008-12-08 20:26:55] [a7f04e0e73ce3683561193958d653479]
-    D              [Bivariate Kernel Density Estimation] [Bivariate Kernel ...] [2008-12-08 20:30:45] [a7f04e0e73ce3683561193958d653479]
-   PD                [Bivariate Kernel Density Estimation] [Bivariate Kernel ...] [2008-12-08 21:50:20] [a7f04e0e73ce3683561193958d653479]
- RMPD              [Trivariate Scatterplots] [Trivariate Scatte...] [2008-12-08 20:42:07] [a7f04e0e73ce3683561193958d653479]
-   PD                [Trivariate Scatterplots] [Trivariate Scatte...] [2008-12-08 20:47:38] [a7f04e0e73ce3683561193958d653479]
- RMPD                [Box-Cox Linearity Plot] [Bow-Cox Linearity...] [2008-12-08 20:57:51] [a7f04e0e73ce3683561193958d653479]
-    D                  [Box-Cox Linearity Plot] [Box-Cox Linearity...] [2008-12-08 21:02:17] [a7f04e0e73ce3683561193958d653479]
-    D                    [Box-Cox Linearity Plot] [Box-Cox Linearity...] [2008-12-16 20:21:18] [a7f04e0e73ce3683561193958d653479]
-    D        [Notched Boxplots] [Notched boxplots:...] [2008-12-16 19:16:07] [a7f04e0e73ce3683561193958d653479]
Feedback Forum
2008-11-08 09:37:09 [Astrid Sniekers] [reply] 
De student zijn antwoord is correct, maar niet volledig. Bij de totale productie ligt de mediaan iets boven de index van 100. Dit wil zeggen dat de industriële productie lichtjes gestegen is t.o.v. het basisjaar. De inkepingen van de boxplots stellen de 95% betrouwbaarheidsintervallen voor. Tussen dit betrouwbaarheidsinterval kan de mediaan verschuiven. De mediaan van de kledingproductie ligt SIGNIFICANT lager dan de mediaan van de totale productie. Dit weten we door de lijnen van de betrouwbaarheidsintervallen door te trekken. We zien dan dat ze niet overlappen en kunnen bijgevolg toeval uitsluiten.
2008-11-09 13:46:02 [2df1bcd103d52957f4a39bd4617794c8] [reply] 
Student geeft een correct, echter onvolledig antwoord.

We merken op dat de mediaan van de kledingproductie significant lager ligt dan de mediaan van de totale productie.

Voorts stellen we een stijging van de totale productie tov het basisjaar (101). Bij de kleding daarentegen stellen we een daling vast tov het basisjaar (89).
2008-11-10 13:09:04 [Matthieu Blondeau] [reply] 
De student heeft de grafiek correct geanalyseerd, maar hij heeft niet vermeld dat het verschil tussen de mediaan van de totale productie en die van de productie van kledij significant is. Indien men de inkepingen van de box(betrouwbaarheidsinterval) doortrekt en deze lijnen vallen niet tussen de inkepingen van de andere box kan men besluiten dat er geen sprake van toeval is. De student heeft opgemerkt dat de spreiding van de productie van kledij groter is, hierdoor kan men afleiden dat de waarden van de productie van kledij varieren. De waarden van de totale productie zijn constanter en liggen meer rond dezelfde waarden.
2008-11-10 13:10:42 [Matthieu Blondeau] [reply] 
Tenslotte kan men ook besluiten dat de mediaan van de totale productie licht gestegen is ten opzichte van het basisjaar en die van de productie van kledij is veel gedaald ten opzichte van het basisjaar.
2008-11-11 09:05:14 [Jens Peeters] [reply] 
Het antwoord is correct maar je had er bij moeten vermelden dat de betrouwbaarheidsintervallen elkaar niet overlappen waardoor je kan besluiten dat de mediaan van de productie van kleding significant lager ligt dan deze van de totale productie. Ook had je kunnen vermelden dat de totale productie licht gestegen is tegenover het basisjaar terwijl de productie van kleding licht gedaald is.
2008-11-11 14:51:21 [Yara Van Overstraeten] [reply] 
Ik had inderdaad mijn besluit beter moeten vervolledigen.
Als je de mediaan van de industriële productie vergelijkt met de mediaan van de productie van kledij merk je op dat de industriële productie licht gestegen is (101) en de productie van kledij gedaald is (89) t.o.v. het basisjaar (100).
De inkepingen stellen het 95% betrouwbaarheidsinterval voor, als je de lijnen van het betrouwbaarheidsinterval van industriële productie verlengt, kan je vaststellen dat de productie van kledij duidelijk onder dit interval ligt.
De mediaan van kledij ligt dus significant lager dan de mediaan van industriële productie.
2008-11-11 19:20:40 [Martjin De Swert] [reply] 
De student heeft een correct antwoord gegeven op de vraag doch er had melding moeten gemaakt worden dat het om een significant verschil gaat tussen de mediaan van de totale productie en de mediaan van de productie van kledij.

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
110.40	109.20
96.40	88.60
101.90	94.30
106.20	98.30
81.00	86.40
94.70	80.60
101.00	104.10
109.40	108.20
102.30	93.40
90.70	71.90
96.20	94.10
96.10	94.90
106.00	96.40
103.10	91.10
102.00	84.40
104.70	86.40
86.00	88.00
92.10	75.10
106.90	109.70
112.60	103.00
101.70	82.10
92.00	68.00
97.40	96.40
97.00	94.30
105.40	90.00
102.70	88.00
98.10	76.10
104.50	82.50
87.40	81.40
89.90	66.50
109.80	97.20
111.70	94.10
98.60	80.70
96.90	70.50
95.10	87.80
97.00	89.50
112.70	99.60
102.90	84.20
97.40	75.10
111.40	92.00
87.40	80.80
96.80	73.10
114.10	99.80
110.30	90.00
103.90	83.10
101.60	72.40
94.60	78.80
95.90	87.30
104.70	91.00
102.80	80.10
98.10	73.60
113.90	86.40
80.90	74.50
95.70	71.20
113.20	92.40
105.90	81.50
108.80	85.30
102.30	69.90
99.00	84.20
100.70	90.70
115.50	100.30

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 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 & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=20781&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]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=20781&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=20781&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 Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24






Boxplot statistics
Variablelower whiskerlower hingemedianupper hingeupper whisker
Totaal8696.2101.7106115.5
Kledij66.580.687.394.1109.7

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Boxplot statistics \tabularnewline
Variable & lower whisker & lower hinge & median & upper hinge & upper whisker \tabularnewline
Totaal & 86 & 96.2 & 101.7 & 106 & 115.5 \tabularnewline
Kledij & 66.5 & 80.6 & 87.3 & 94.1 & 109.7 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=20781&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]Totaal[/C][C]86[/C][C]96.2[/C][C]101.7[/C][C]106[/C][C]115.5[/C][/ROW]
[ROW][C]Kledij[/C][C]66.5[/C][C]80.6[/C][C]87.3[/C][C]94.1[/C][C]109.7[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=20781&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=20781&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


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

Boxplot statistics
Variablelower whiskerlower hingemedianupper hingeupper whisker
Totaal8696.2101.7106115.5
Kledij66.580.687.394.1109.7






Boxplot Notches
Variablelower boundmedianupper bound
Totaal99.717476951119101.7103.682523048881
Kledij84.568973351031387.390.0310266489687

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Boxplot Notches \tabularnewline
Variable & lower bound & median & upper bound \tabularnewline
Totaal & 99.717476951119 & 101.7 & 103.682523048881 \tabularnewline
Kledij & 84.5689733510313 & 87.3 & 90.0310266489687 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=20781&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]Totaal[/C][C]99.717476951119[/C][C]101.7[/C][C]103.682523048881[/C][/ROW]
[ROW][C]Kledij[/C][C]84.5689733510313[/C][C]87.3[/C][C]90.0310266489687[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=20781&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=20781&T=2

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


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

Boxplot Notches
Variablelower boundmedianupper bound
Totaal99.717476951119101.7103.682523048881
Kledij84.568973351031387.390.0310266489687


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

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')