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 12:26:14 -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/t12257404089o2i6go6o6s6ig9.htm/, Retrieved Mon, 20 May 2024 11:11:10 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=21055, Retrieved Mon, 20 May 2024 11:11:10 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact187

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    D  [Mean Plot] [Q3] [2008-11-02 11:52:28] [4300be8b33fd3dcdacd2aa9800ceba23]
F    D      [Mean Plot] [Q3] [2008-11-03 19:26:14] [541f63fa3157af9df10fc4d202b2a90b] [Current]
Feedback Forum
2008-11-10 10:54:02 [Steffi Van Isveldt] [reply] 
Je maakt hier gebruik van de sequential blocks, waardoor je inderdaad ook een goede analyse kan maken. Je merkt dus dat de productie in de loop van de jaren lichtjes gedaald is.
2008-11-11 13:59:08 [Tim Damen] [reply] 
Daarbovenop zie je aan de sequential blocks ook dat de uitschieters in de loop van de jaren ook steeds kleiner worden
2008-11-11 14:04:10 [Tim Damen] [reply] 
Om deze oefening op te lossen kan je ook proberen de mean plot te gebruiken, je moet dan de blockwidth op 60 zetten. Dan zie je dat de tijdreeks daalt ten opzichte van het gemiddelde
  2008-11-11 20:23:58 [Koen De Winter] [reply] 
De mean plot mag hier niet gebruikt worden. Ten eerste: de blockwidth van een mean plot moet op 12 behouden worden en mag geenszins aangepast worden! De values op de x-as geven niet namelijk niet 1 maand weer, maar een verzameling van dezelfde maanden.

Bijvoorbeeld: voor een tijdreeks van januari 2001 tot en met december 2003
geeft value 1 het gemiddelde (in geval van een mean plot) weer van januari
2001, januari 2002 en januari 2003 tezamen. Value 2 geeft dan februari 2001,
februari 2002 en februari 2003 weer. Value 3 geeft maart 2001, enz. .

Ten tweede: de mean plot onderzoekt seizoensgebondenheid (binnen een periode van 12 maanden) en kijkt dus niet naar het verloop van een tijdreeks over de verschillende jaren heen.

De juiste grafiek voor deze vraag was de notched box plots - sequential blocks

2008-11-11 20:12:21 [Koen De Winter] [reply] 
Ik zou durven zeggen dat de kledingproductie niet zomaar lichtjes maar eerder beduidend is gedaald over de jaren heen. De bovenkant van de notched box van het 5 jaar (laatste) raakt nog net de onderkant van de notched box van het eerste jaar. Moesten ze elkaar echter niet raken, dan was er sprake van een significant verschil tussen beiden.

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'George Udny Yule' @ 72.249.76.132

\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 & 'George Udny Yule' @ 72.249.76.132 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=21055&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]'George Udny Yule' @ 72.249.76.132[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=21055&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=21055&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'George Udny Yule' @ 72.249.76.132


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
par1 = 12 ;
Parameters (R input):
par1 = 12 ;
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()