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_meanplot.wasp
Title produced by softwareMean Plot
Date of computationMon, 03 Nov 2008 09:21:45 -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/t1225729368smf43xqaylxjlph.htm/, Retrieved Mon, 20 May 2024 10:07:42 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=20875, Retrieved Mon, 20 May 2024 10:07:42 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact164

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F     [Mean Plot] [workshop 3] [2007-10-26 12:14:28] [e9ffc5de6f8a7be62f22b142b5b6b1a8]
F   PD    [Mean Plot] [Q2] [2008-11-03 16:21:45] [7ed4ec9f8cdf7df79ef87b9dc09dff20] [Current]
Feedback Forum
2008-11-08 16:23:24 [Michaël De Kuyer] [reply] 
De student heeft wel een juiste oplossing maar heeft de grafieken verkeerd gereproduceerd en geïnterpreteerd. Hij moest zich baseren op de gegevens gegenereerd uit de mean plot en moest de blockwitdh instellen op 12 : http://www.freestatistics.org/blog/date/2008/Nov/05/t1225907740u81va5u7pjjlkvn.htm . Aan de hand van de mean plot kan men onder andere vaststellen dat de waarde in de zesde maand beduidend lager ligt dan van de zevende maand. Aan de hand van de notched boxplot kan men vaststellen dat het gaat over een significant verschil, aangezien het betrouwbaarheidsinterval van maand 6 dat van maand 7 niet overlapt. We kunnen dus inderdaad spreken van seizonaliteit in de tijdreeks.

Nog een opmerking over de mean plot: de mean plot neemt het gemiddelde. Dus we hebben nu de blockwidth ingesteld op 12 en het aantal observaties is 60. De eerste blockwidth geeft dus het gemiddelde van januari van de afgelopen 5 jaar.
Het is dus niet nodig om in deze oefening een grotere blockwidth in te stellen.
2008-11-08 16:29:01 [Michaël De Kuyer] [reply] 
De student heeft zich gebaseerd op de foute grafiek. Dit komt omdat de blockwidth verkeerd is ingesteld. Om te weten te komen of de kledingproductie is gedaald over de jaren, moet men zich baseren op de notched boxplot met 5 boxen: http://www.freestatistics.org/blog/date/2008/Nov/05/t1225907740u81va5u7pjjlkvn.htm .
Zo zien we duidelijk dat het niveau van kledingproductie in jaar 1 significant lager ligt dan het niveau van jaar 5. Dit is omdat het betrouwbaarheidsinterval van jaar 5, de box van jaar 1 niet overschrijdt. Het feit dat de mediaan van jaar 1 hoger ligt dan de mediaan van jaar 5, is dus niet te wijten aan het toeval en is dus significant lager.
Als we daarentegen jaar 1 vergelijken met jaar 4, stellen we vast dat het betrouwbaarheidsinterval van jaar 4 de box van jaar 1 overschrijdt. Het feit dat de mediaan lager ligt in jaar 4 kan dus te wijten zijn aan het toeval (en is daarom niet significant lager).
2008-11-11 14:49:05 [Ellen Smolders] [reply] 
Q2: De student heeft de verkeerde berekeningen gemaakt. Correcte berekening:
http://www.freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/Nov/01/t1225553437xlwoy40hz5zi1uo.htm

Uit deze grafiek kunnen we afleiden of er seizoenaliteit voordoet in de KP. Elke observatie op het mean plot is het gemiddelde van 12 maanden voor die specifieke maand, zo krijgen we een visuele voorstelling van periodieke gemiddelden. We kunnen zien dat het gemiddelde van augustus hard verschilt met het gemiddelde van september, dit is een significant verschil. Er doet zich ook een verschil voor in maart en april, maar dit is niet significant.
2008-11-11 14:50:00 [Ellen Smolders] [reply] 
Q3
Voor deze vraag heeft de student opnieuw de verkeerde berekeningen gemaakt. Correcte link:
http://www.freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/Nov/01/t1225553437xlwoy40hz5zi1uo.htm

Uit het mean plot kunnen we afleiden dat de mediaan van KP daalt tegenover het basisjaar 100, dit is geen significante daling. Het verschil tussen maand 1, 2 en 3 kan te wijten zijn aan toevalligheid, deze zitten meestal nog in elkaars betrouwbaarheidsinterval. Het verschil tussen maand 1 en 5 is een randgeval.

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
109.20
88.60
94.30
98.30
86.40
80.60
104.10
108.20
93.40
71.90
94.10
94.90
96.40
91.10
84.40
86.40
88.00
75.10
109.70
103.00
82.10
68.00
96.40
94.30
90.00
88.00
76.10
82.50
81.40
66.50
97.20
94.10
80.70
70.50
87.80
89.50
99.60
84.20
75.10
92.00
80.80
73.10
99.80
90.00
83.10
72.40
78.80
87.30
91.00
80.10
73.60
86.40
74.50
71.20
92.40
81.50
85.30
69.90
84.20
90.70
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'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 & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=20875&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]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=20875&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=20875&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'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
par1 = 36 ;
Parameters (R input):
par1 = 36 ;
R code (references can be found in the software module):
par1 <- as.numeric(par1)
(n <- length(x))
(np <- floor(n / par1))
arr <- array(NA,dim=c(par1,np+1))
ari <- array(0,dim=par1)
j <- 0
for (i in 1:n)
{
j = j + 1
ari[j] = ari[j] + 1
arr[j,ari[j]] <- x[i]
if (j == par1) j = 0
}
ari
arr
arr.mean <- array(NA,dim=par1)
arr.median <- array(NA,dim=par1)
arr.midrange <- array(NA,dim=par1)
for (j in 1:par1)
{
arr.mean[j] <- mean(arr[j,],na.rm=TRUE)
arr.median[j] <- median(arr[j,],na.rm=TRUE)
arr.midrange[j] <- (quantile(arr[j,],0.75,na.rm=TRUE) + quantile(arr[j,],0.25,na.rm=TRUE)) / 2
}
overall.mean <- mean(x)
overall.median <- median(x)
overall.midrange <- (quantile(x,0.75) + quantile(x,0.25)) / 2
bitmap(file='plot1.png')
plot(arr.mean,type='b',ylab='mean',main='Mean Plot',xlab='Periodic Index')
mtext(paste('#blocks = ',np))
abline(overall.mean,0)
dev.off()
bitmap(file='plot2.png')
plot(arr.median,type='b',ylab='median',main='Median Plot',xlab='Periodic Index')
mtext(paste('#blocks = ',np))
abline(overall.median,0)
dev.off()
bitmap(file='plot3.png')
plot(arr.midrange,type='b',ylab='midrange',main='Midrange Plot',xlab='Periodic Index')
mtext(paste('#blocks = ',np))
abline(overall.midrange,0)
dev.off()
bitmap(file='plot4.png')
z <- data.frame(t(arr))
names(z) <- c(1:par1)
(boxplot(z,notch=TRUE,col='grey',xlab='Periodic Index',ylab='Value',main='Notched Box Plots - Periodic Subseries'))
dev.off()
bitmap(file='plot5.png')
z <- data.frame(arr)
names(z) <- c(1:np)
(boxplot(z,notch=TRUE,col='grey',xlab='Block Index',ylab='Value',main='Notched Box Plots - Sequential Blocks'))
dev.off()
bitmap(file='plot6.png')
z <- data.frame(cbind(arr.mean,arr.median,arr.midrange))
names(z) <- list('mean','median','midrange')
(boxplot(z,notch=TRUE,col='grey',ylab='Overall Central Tendency',main='Notched Box Plots'))
dev.off()