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 computationMon, 10 Nov 2008 07:32:39 -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/10/t12263276794qooipbvdazcu68.htm/, Retrieved Mon, 20 May 2024 04:13:19 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23086, Retrieved Mon, 20 May 2024 04:13:19 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact133
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 14:32:39] [c33ddd06d9ea3933c8ac89c0e74c9b3a] [Current]
Feedback Forum
2008-11-23 13:42:02 [Joris Deboel] [reply
Een klein beetje uitleg bij deze methode, ze is correct uitgevoerd.Via deze R-module worden er verschillende berekeningen in één keer gemaakt.

Je krijgt eerst 3 vierkanten te zien die telkens het verband tussen 3 variabelen weergeven. Het nadeel hiervan is dat je de afstand tussen de punten niet goed kan inschatten.

Vervolgens is er het 2-dimensioneel scatterplot. Je kan hieruit afleiden of een variabele een normaalverdeling heeft en of er correlatie is tussen de verschillende variabelen. Het tweede kadertje bijvoorbeeld geeft het verband weer tussen import en export, we kunnen zien dat er een grote correlatie bestaat want de punten liggen dicht bij elkaar en op 1 lijn. Hoe dichter de punten hoe groter de waarschijnlijkheid. Het nadeel van deze methode is dat je een vertekend beeld kan krijgen.
2008-11-23 18:52:32 [Bonifer Spillemaeckers] [reply
Bij deze plots moet je goed opletten met de kubussen. Deze geven eigenlijk een vertekend beeld, omdat ze driedimensionaal gepresenteerd worden. Het is moeilijk te zien hoe de verhouding is tussen de afstanden van de punten. Je kan hiervoor beter gaan kijken naar plots die tweedimensionaal gepresenteerd worden. Zo kan je te weten of er al dan niet een verband bestaat tussen bepaalde data.


Post a new message
Dataseries X:
10.413
10.709
10.662
10.570
10.297
10.635
10.872
10.296
10.383
10.431
10.574
10.653
10.805
10.872
10.625
10.407
10.463
10.556
10.646
10.702
11.353
11.346
11.451
11.964
12.574
13.031
13.812
14.544
14.931
14.886
16.005
17.064
15.168
16.050
15.839
15.137
14.954
15.648
15.305
15.579
16.348
15.928
16.171
15.937
15.713
15.594
15.683
16.438
17.032
17.696
17.745
19.394
20.148
20.108
18.584
18.441
18.391
19.178
18.079
18.483
19.644
Dataseries Y:
2.25
2.33
2.18
2.13
1.97
1.89
2.11
2.16
2.28
2.25
2.18
2.28
2.2
2.18
2.23
2.18
2.22
2.24
2.09
2.05
1.98
2.09
2.1
2.2
2.44
2.64
2.68
2.75
2.83
3.04
3.13
3.17
3.33
3.38
3.49
3.55
3.68
3.69
3.82
3.9
3.88
4.01
4.13
4.29
4.35
4.34
4.1
4.04
4.11
4.01
4.13
3.64
3.58
3.82
4.02
4.22
4.64
4.41
4.32
3.71
2.68
Dataseries Z:
1.1692
1.1702
1.2286
1.2613
1.2646
1.2262
1.1985
1.2007
1.2138
1.2266
1.2176
1.2218
1.249
1.2991
1.3408
1.3119
1.3014
1.3201
1.2938
1.2694
1.2165
1.2037
1.2292
1.2256
1.2015
1.1786
1.1856
1.2103
1.1938
1.202
1.2271
1.277
1.265
1.2684
1.2811
1.2727
1.2611
1.2881
1.3213
1.2999
1.3074
1.3242
1.3516
1.3511
1.3419
1.3716
1.3622
1.3896
1.4227
1.4684
1.457
1.4718
1.4748
1.5527
1.575
1.5557
1.5553
1.577
1.4975
1.4369
1.3322




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=23086&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=23086&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=23086&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 = Goudkoers ; par6 = Schatkistcertificaten ; par7 = Dollarkoers ;
Parameters (R input):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = Y ; par4 = Y ; par5 = Goudkoers ; par6 = Schatkistcertificaten ; par7 = Dollarkoers ;
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()