Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_fitdistrnorm.wasp
Title produced by softwareMaximum-likelihood Fitting - Normal Distribution
Date of computationWed, 12 Nov 2008 04:07:08 -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/t1226488111nixq2p9199s4rna.htm/, Retrieved Mon, 20 May 2024 09:25:21 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24125, Retrieved Mon, 20 May 2024 09:25:21 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsLaura_Reussens K_Vanderheggen hundrasmet
Estimated Impact189
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Maximum-likelihood Fitting - Normal Distribution] [Workshop 2 Questi...] [2007-10-19 09:11:23] [5babdb52c730cb807dd08aeebb84155b]
F    D    [Maximum-likelihood Fitting - Normal Distribution] [Normal distribution] [2008-11-12 11:07:08] [c9806d8558b4490616784faa930c3842] [Current]
-    D      [Maximum-likelihood Fitting - Normal Distribution] [Paper Normal Dist...] [2008-12-03 16:42:40] [1640119c345fbfa2091dc1243f79f7a6]
Feedback Forum
2008-11-15 11:28:36 [Käthe Vanderheggen] [reply
Deze histogram is een goede benadering voor de Y datareeks. We zien de spreiding, het gemiddelde, de waarde en de dichtheid van de gegevens. We zien dat de gegevens redelijk normaal verdeeld zijn.
2008-11-15 14:46:40 [Hundra Smet] [reply
enkel de top benadert de normaalverdeling niet zo goed. voor de rest sluit het staafdiagram tamelijk goed aan bij de grafiek die de normaalverdeling weergeeft.
we kunnen besluten dat de benadering tamelijk correct is.
2008-11-18 10:45:57 [407693b66d7f2e0b350979005057872d] [reply
Q5

Uit deze plot kunnen we het gemiddelde en de standaarddeviatie wel uit afleiden maar deze plot geeft zeker geen normaalverdeling weer. We zien wel dat de dichtheid minder is aan de zijkanten dan in het midden maar standdarddeviatie wijst ook niet op een normaal verdeling.
2008-11-18 10:52:39 [407693b66d7f2e0b350979005057872d] [reply
Q5

Uit deze plot kunnen we het gemiddelde en de standaarddeviatie wel uit afleiden maar deze plot geeft zeker geen normaalverdeling weer. We zien wel dat de dichtheid minder is aan de zijkanten dan in het midden maar standdarddeviatie wijst ook niet op een normaal verdeling
2008-11-24 10:20:53 [Yannick Van Schil] [reply
Je zou denken dat deze normaal verdeeld is maar denk toch niet dat het zo is. De top lijkt niet op een normaal verdeling en ook aan de varialen zoals standaardvariatie kan men zien dat het niet echt normaal verdeeld is
2008-11-24 10:52:10 [Anouk Greeve] [reply
Aan de top kunnen we zien dat het histogram geen normale verdeling weergeeft.
De standaarddeviatie wijst ook niet op een normale verdeling.
2008-11-24 13:24:34 [Julian De Ruyter] [reply
De top en standaarddeviatie doen uitwijzen dat dit geen normaalverdeling is.
Het gemiddelde zou dan ook naar links (5.5) verschuiven.
2008-11-24 15:12:36 [Ellen Van den Broeck] [reply
De gegevens zijn ongeveer normaal verdeeld. De verdeling neigt een beetje naar een rechtsscheve verdeling.

Post a new message
Dataseries X:
4,7
4,8
4,7
4,6
4,5
4,5
4,8
4,8
4,6
4,3
4,3
4,6
5,4
5,5
5,5
5,3
5,2
5,2
5,4
5,3
5,0
4,9
4,9
5,3
6,3
6,7
6,7
6,4
6,1
6,0
6,2
6,1
6,0
6,0
5,9
5,9
6,0
6,1
6,4
6,7
6,7
6,5
5,9
5,6
5,7
6,0
6,3
6,3
6,2
6,1
6,3
6,5
6,6
6,5
6,2
6,2
5,9
6,1
6,1
6,1
6,1
6,1
6,3
6,7
6,9
6,9
6,9
6,8
6,4
5,9
5,5
5,6
5,6
5,8
5,9
6,1
6,1
6,0
6,0
5,8
5,5
5,5
5,4
5,2
5,2
5,2
5,5
5,7
5,7
5,6
5,4
5,1
5,1
5,3
5,3
5,3




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time1 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 & 1 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24125&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]1 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=24125&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=24125&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 time1 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135







ParameterEstimated ValueStandard Deviation
mean5.73750.0660822364873244
standard deviation0.6474710418234930.0467271975361602

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Parameter & Estimated Value & Standard Deviation \tabularnewline
mean & 5.7375 & 0.0660822364873244 \tabularnewline
standard deviation & 0.647471041823493 & 0.0467271975361602 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24125&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Parameter[/C][C]Estimated Value[/C][C]Standard Deviation[/C][/ROW]
[ROW][C]mean[/C][C]5.7375[/C][C]0.0660822364873244[/C][/ROW]
[ROW][C]standard deviation[/C][C]0.647471041823493[/C][C]0.0467271975361602[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24125&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=24125&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  

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

ParameterEstimated ValueStandard Deviation
mean5.73750.0660822364873244
standard deviation0.6474710418234930.0467271975361602



Parameters (Session):
par1 = 8 ; par2 = 0 ;
Parameters (R input):
par1 = 8 ; par2 = 0 ;
R code (references can be found in the software module):
library(MASS)
par1 <- as.numeric(par1)
if (par2 == '0') par2 = 'Sturges' else par2 <- as.numeric(par2)
x <- as.ts(x) #otherwise the fitdistr function does not work properly
r <- fitdistr(x,'normal')
r
bitmap(file='test1.png')
myhist<-hist(x,col=par1,breaks=par2,main=main,ylab=ylab,xlab=xlab,freq=F)
curve(1/(r$estimate[2]*sqrt(2*pi))*exp(-1/2*((x-r$estimate[1])/r$estimate[2])^2),min(x),max(x),add=T)
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Parameter',1,TRUE)
a<-table.element(a,'Estimated Value',1,TRUE)
a<-table.element(a,'Standard Deviation',1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'mean',header=TRUE)
a<-table.element(a,r$estimate[1])
a<-table.element(a,r$sd[1])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'standard deviation',header=TRUE)
a<-table.element(a,r$estimate[2])
a<-table.element(a,r$sd[2])
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')