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 computationThu, 13 Nov 2008 01:14:40 -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/13/t1226564141mjuberuockx7m4i.htm/, Retrieved Tue, 14 May 2024 06:20:04 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24476, Retrieved Tue, 14 May 2024 06:20:04 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsnatalie en evelyn
Estimated Impact271
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F       [Trivariate Scatterplots] [trivariate analysis] [2008-11-13 08:14:40] [32a7b12f2bdf14b45f7a9a96ba1ab98d] [Current]
-   PD    [Trivariate Scatterplots] [college] [2009-10-28 12:04:53] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
- RMPD    [Partial Correlation] [college] [2009-10-28 12:07:04] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
- RMPD    [Bivariate Explorative Data Analysis] [college] [2009-10-28 12:09:10] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
- RMPD    [Bivariate Explorative Data Analysis] [college Y=f(Z)] [2009-10-28 12:19:32] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
-    D      [Bivariate Explorative Data Analysis] [WS5 berekening Y=...] [2009-10-29 14:37:50] [42ad1186d39724f834063794eac7cea3]
-  M          [Bivariate Explorative Data Analysis] [BDM2] [2009-11-03 11:53:00] [f5d341d4bbba73282fc6e80153a6d315]
-  M          [Bivariate Explorative Data Analysis] [TG2] [2009-11-03 11:59:56] [a21bac9c8d3d56fdec8be4e719e2c7ed]
-  M          [Bivariate Explorative Data Analysis] [P5] [2009-12-15 09:47:24] [f5d341d4bbba73282fc6e80153a6d315]
- RMPD    [Bivariate Explorative Data Analysis] [college X=f(Z)] [2009-10-28 12:22:29] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
-    D      [Bivariate Explorative Data Analysis] [WS5 X=f(Z)] [2009-10-29 14:46:05] [42ad1186d39724f834063794eac7cea3]
-  M          [Bivariate Explorative Data Analysis] [BDM3] [2009-11-03 11:54:58] [f5d341d4bbba73282fc6e80153a6d315]
-  M          [Bivariate Explorative Data Analysis] [TG3] [2009-11-03 12:01:14] [a21bac9c8d3d56fdec8be4e719e2c7ed]
-  M          [Bivariate Explorative Data Analysis] [P6] [2009-12-15 09:48:17] [f5d341d4bbba73282fc6e80153a6d315]
- RMPD    [Bivariate Explorative Data Analysis] [(Y[t] - g - h Z[t...] [2009-10-28 12:27:46] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
-    D      [Bivariate Explorative Data Analysis] [WS5 (Y[t] - g - h...] [2009-10-29 15:06:05] [42ad1186d39724f834063794eac7cea3]
-  M          [Bivariate Explorative Data Analysis] [BDM 4] [2009-11-03 11:56:09] [f5d341d4bbba73282fc6e80153a6d315]
-  M          [Bivariate Explorative Data Analysis] [TG4] [2009-11-03 12:03:41] [a21bac9c8d3d56fdec8be4e719e2c7ed]
-  M          [Bivariate Explorative Data Analysis] [P7] [2009-12-15 09:49:30] [f5d341d4bbba73282fc6e80153a6d315]
Feedback Forum
2008-11-15 12:59:19 [Hundra Smet] [reply
ook hier zijn de juiste grafieken gemaakt. de uitleg ontbrak echter.

het nut van de trivariate scatterplot is de correlatie (het verband) tussen 3 variabelen gelijktijdig na te gaan. er wordt dus een figuur met 3 dimensies gegeven. er gaat echter veel informatie verloren door de 2 dimensionaliteit van het scherm. de software lost dit op door de gecreëerde kubus uit verschillende punten weer te geven. hierdoor gaan we andere dingen ontdekken.

ook worden er gestandaardiseerde weergaven gemaakt: staafdiagram en scatterplot.
in de meeste scatterplots van de student zien we een lineair verloop. vooral de variabelen voeding werkloosheid en landbouwwerkloosheid kennen een zeer correlatie. (zie positief lineair verloop density plot). dit zien we ook op de kernel density plot die het verband tussen X en Z weergeeft. de ellipsen liggen allebei bijna helemaal op de diagonaal.
  2008-11-17 08:53:41 [Katrijn Truyman] [reply
De werking en interpretatie van de trivariate scatterplot is volledig en correct uitgelgd door de vorige student.
2008-11-17 16:13:09 [Stefan Temmerman] [reply
Trivariate scatterplot: Deze plot laat in 3 dimensies het verband zien van 3 variabelen tegelijkertijd. Bij deze drie variabelen zien we duidelijk een opgaande cluster, die duidt op een sterk verband tussen de 3 variabelen.

Bivariate Density plot: Deze plot gebruiken we voor de correlatie visueel waar te nemen, en de bijhorende rechte (regressielijn) laat de beste visualisatie zien van al de punten. Hier zijn de alle variabelen sterk positief gegroepeerd in een ellips. Dit wijst op een positief lineair verband.
2008-11-18 10:27:55 [72e979bcc364082694890d2eccc1a66f] [reply
Je kan duidelijk zien dat er positief verband is tussen alle variabelen. Dit wordt zeer duidelijk weergegeven door de Trivariate Scatterplots maar vooral door de tabel eronder.
2008-11-18 13:44:01 [Julie Govaerts] [reply
deze kan makkelijk vanuit verschillende perspectieven bekeken worden = invalshoeken en zo andere dingen ontdekken

het zou ideaal zijn moesten we de kubus dus echt in zijn driedimensionale vorm zien want nu vallen er gegevens weg = worden vertekend
2008-11-24 16:16:13 [5faab2fc6fb120339944528a32d48a04] [reply
In de trivariate scatterplots wil men de samenhang van 3variabelen weergeven. De kubussen geven de correlatie vanuit verschillende oogpunten. In de 2D afbeelding gaan echter gegevens verloren door reductie van de 3de variabele. Bij deze voorstelling stellen we een positief verband vast vermits de punten in een stijgende lijn liggen.

De bivariate Kernal Densetyplot geeft hier een duidelijker beeld door middel van hoogtelijnen. De clusters verschillen van samenhang tussen de variabelen. De ene variabele heeft een sterker verband dan de andere. Dit kunnen we afleiden uit de hoogtelijnen.
2008-11-24 19:36:51 [7bf28d4d60530086dbc44ae6b648927e] [reply
Met de trivariate scatterplot gaan we het verband na tussen 3 variablen. Naargelang de rotatie ziet men ander dingen. Deze zijn moeilijk te interpreteren. We kunnen de scatterplots bekijken maar deze geeft een vertekent beeld omdat hier gebruik wordt gemaakt van 2 dimensies.
2008-11-24 20:55:37 [Kevin Vermeiren] [reply
Het antwoord op deze vraag is niet juist. Het is hier de bedoeling om de relaties te bespreken tussen de variabelen aan de hand van de verschillende modules.
Trivariate scatterplot: De gegevens werden tot stand gebracht door de student maar de interpretatie ontbreekt. De trivariate scatterplot biedt de mogelijkheid om in 1 drie dimensionale plot (kubus) het verband waar te nemen van 3 variabelen. We kunnen deze kubus van uit verschillende ooghoeken benaderen. Op deze manier zijn er verschillende interpretaties van de gegevens mogelijk. Echter, aan deze kubusvoorstellingen is ook een nadeel verbonden er treedt namelijk een vertekening van de gegevens op door het projecteren van de drie dimensionaliteit. Een andere mogelijkheid is de gegevens 2 dimensionaal voor te stellen. Op deze manier wordt een handig overzicht van de 3 variabelen verkregen met bijhorende correlaties.

Post a new message
Dataseries X:
3.253
3.233
3.196
3.138
3.091
3.17
3.378
3.468
3.33
3.413
3.356
3.525
3.633
3.597
3.6
3.522
3.503
3.532
3.686
3.748
3.672
3.843
3.905
3.999
4.07
4.084
4.042
3.951
3.933
3.958
4.147
4.221
4.058
4.057
4.089
4.268
4.309
4.303
4.177
4.117
4.065
3.983
4.091
4.067
4.024
3.868
3.8
3.804
3.862
3.792
3.674
3.56
3.489
3.412
3.674
3.672
3.463
3.429
3.4
3.533
Dataseries Y:
519164
517009
509933
509127
500857
506971
569323
579714
577992
565464
547344
554788
562325
560854
555332
543599
536662
542722
593530
610763
612613
611324
594167
595454
590865
589379
584428
573100
567456
569028
620735
628884
628232
612117
595404
597141
593408
590072
579799
574205
572775
572942
619567
625809
619916
587625
565742
557274
560576
548854
531673
525919
511038
498662
555362
564591
541657
527070
509846
514258
Dataseries Z:
11.836
11.85
11.897
12.082
11.936
11.928
12.646
12.747
12.447
12.445
12.257
12.878
13.69
13.665
13.78
13.608
13.375
13.376
13.918
14.304
13.877
14.543
14.291
14.788
15.241
15.265
15.322
15.175
14.817
14.579
15.247
15.385
14.891
14.766
14.42
14.85
15.117
15.352
15.099
15.291
15.208
14.995
15.454
15.251
14.975
14.005
13.55
13.422
13.848
13.376
13.038
12.974
12.554
11.971
12.916
12.757
11.924
11.693
11.382
11.821




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=24476&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=24476&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=24476&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 = landbouw werkloosheid ; par6 = totale werkloosheid ; par7 = voeding werkloosheid ;
Parameters (R input):
par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = Y ; par4 = Y ; par5 = landbouw werkloosheid ; par6 = totale werkloosheid ; par7 = voeding werkloosheid ;
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()