Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_pairs.wasp
Title produced by softwareKendall tau Correlation Matrix
Date of computationMon, 03 Nov 2008 14:59:27 -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/t1225749730gjvu6q8lzjqqrwd.htm/, Retrieved Mon, 20 May 2024 11:40:15 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=21345, Retrieved Mon, 20 May 2024 11:40:15 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact170
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F     [Notched Boxplots] [workshop 3] [2007-10-26 13:31:48] [e9ffc5de6f8a7be62f22b142b5b6b1a8]
F    D  [Notched Boxplots] [task 2] [2008-10-30 15:19:51] [cb714085b233acee8e8acd879ea442b6]
F R  D    [Notched Boxplots] [WS3A T2] [2008-11-03 20:59:28] [2bdcdcd86f586cbd821f1fe8acabf575]
F RMPD        [Kendall tau Correlation Matrix] [WS3A pt2 Q1] [2008-11-03 21:59:27] [cf57b030c45fee9c58a27190db97b24d] [Current]
Feedback Forum
2008-11-10 13:14:05 [Nick Wuyts] [reply
De gegevens zijn juist getransponeerd (verticaal herschikt) en de grafiek geeft een correcte oplossing weer. De grafiek zelf werd verkeerd geïnterpreteerd.

Links van de diagonaal worden de verbanden tussen de boekhoudkundige variabelen weergeven, uitgedrukt in cijfers. Deze getallen tonen de rangordercorrelatie. Dit is de betrouwbaarheid (hoe kleiner het getal) of de toevalligheid (hoe groter het getal) en zeggen dus niet wat de correlatie is.
We kijken naar het kleinste getal (0.01) en vinden dit terug bij de variabelen RNR (Netto rentabiliteit eigen vermogen na belasting) en RCF (Cash Flow/Eigen vermogen).
In de grafiek hieronder zijn dat de waarden Xr en Xc. De student had eventueel de namen van de variabelen in de “Names of X Columns” kunnen plaatsen, dit om een duidelijker beeld te scheppen omtrent de oefening.

Rechts van de diagonaal worden de verbanden tussen de boekhoudkundige variabelen weergeven, uitgedrukt in grafieken (scatter plots). Op elk plot vinden we een correlatielijn terug die verband houdt met de desbetreffende 2 variabelen,. Des te vlakker de lijn en de mate waarin de punten dichtbij de lijn liggen, des te hoger de correlatie is.
De best ogende grafiek vinden we terug bij de variabelen RNR en RCF. In dit geval is de corralatie positief (dichter bij 1 dan bij 0). Dit kan je zien aan het stijgend verloop.

We vinden deze positieve correlatie (0.80952380952381) ook terug in de getallenkolom net boven de grafiek. Op diezelfde rij staat een p-value van 0.0107142857142857. De p-value is een foutenmarge: hoe lager deze waarde, hoe betrouwbaarder de voorspelling zal zijn. Als we naar de andere p-values kijken, valt het op dat de p-value van de variabelen RNR en RCF de kleinste is en dus het meest ideale.

Conclusie: de variabele RCF is de beste predictor en het meest betrouwbaar om de variabele RNR te voorspellen.
2008-11-11 15:13:48 [Lindsay Heyndrickx] [reply
Hier zijn de gegevens fout geinterpreteerd.
Hier gebruiken we de kendall tau correlation plot. Dit berekent onmiddellijk alle correlatie. Dit is een goede maatstaf voor outliers want zelfs de observaties die ver liggen worden kleiner. Het is robuuster voor outliers.
Deze getallen zeggen niet wat de correlatie is maar wel de betrouwbaarheid van de correlatie. Hoe hoger het getal hoe toevalliger dus hoe kleiner deze getallen zijn hoe beter en hoe betrouwbaarder.
Hier zijn maar twee goede correlaties.

Post a new message
Dataseries X:
4,2	4,8	20,8	0,9	39,6
2,6	-4,2	17,1	0,85	36,1
3	1,6	22,3	0,83	34,4
3,8	5,2	25,1	0,84	33,4
4	9,2	27,7	0,85	34,8
3,5	4,6	24,9	0,83	33,7
4,1	10,6	29,5	0,83	36,3




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=21345&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=21345&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=21345&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







Kendall tau rank correlations for all pairs of data series
pairtaup-value
tau( Xn , Xr )0.7142857142857140.0301587301587301
tau( Xn , Xc )0.5238095238095240.136111111111111
tau( Xn , Xl )0.2646280620124820.427262856745706
tau( Xn , Xe )0.3333333333333330.381349206349206
tau( Xr , Xc )0.809523809523810.0107142857142857
tau( Xr , Xl )-0.05292561240249630.873844698517373
tau( Xr , Xe )0.04761904761904761
tau( Xc , Xl )-0.2646280620124820.427262856745706
tau( Xc , Xe )-0.1428571428571430.772619047619048
tau( Xl , Xe )0.3704792868174740.266379923342483

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Kendall tau rank correlations for all pairs of data series \tabularnewline
pair & tau & p-value \tabularnewline
tau( Xn , Xr ) & 0.714285714285714 & 0.0301587301587301 \tabularnewline
tau( Xn , Xc ) & 0.523809523809524 & 0.136111111111111 \tabularnewline
tau( Xn , Xl ) & 0.264628062012482 & 0.427262856745706 \tabularnewline
tau( Xn , Xe ) & 0.333333333333333 & 0.381349206349206 \tabularnewline
tau( Xr , Xc ) & 0.80952380952381 & 0.0107142857142857 \tabularnewline
tau( Xr , Xl ) & -0.0529256124024963 & 0.873844698517373 \tabularnewline
tau( Xr , Xe ) & 0.0476190476190476 & 1 \tabularnewline
tau( Xc , Xl ) & -0.264628062012482 & 0.427262856745706 \tabularnewline
tau( Xc , Xe ) & -0.142857142857143 & 0.772619047619048 \tabularnewline
tau( Xl , Xe ) & 0.370479286817474 & 0.266379923342483 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=21345&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Kendall tau rank correlations for all pairs of data series[/C][/ROW]
[ROW][C]pair[/C][C]tau[/C][C]p-value[/C][/ROW]
[ROW][C]tau( Xn , Xr )[/C][C]0.714285714285714[/C][C]0.0301587301587301[/C][/ROW]
[ROW][C]tau( Xn , Xc )[/C][C]0.523809523809524[/C][C]0.136111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]tau( Xn , Xl )[/C][C]0.264628062012482[/C][C]0.427262856745706[/C][/ROW]
[ROW][C]tau( Xn , Xe )[/C][C]0.333333333333333[/C][C]0.381349206349206[/C][/ROW]
[ROW][C]tau( Xr , Xc )[/C][C]0.80952380952381[/C][C]0.0107142857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]tau( Xr , Xl )[/C][C]-0.0529256124024963[/C][C]0.873844698517373[/C][/ROW]
[ROW][C]tau( Xr , Xe )[/C][C]0.0476190476190476[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]tau( Xc , Xl )[/C][C]-0.264628062012482[/C][C]0.427262856745706[/C][/ROW]
[ROW][C]tau( Xc , Xe )[/C][C]-0.142857142857143[/C][C]0.772619047619048[/C][/ROW]
[ROW][C]tau( Xl , Xe )[/C][C]0.370479286817474[/C][C]0.266379923342483[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=21345&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=21345&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  

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

Kendall tau rank correlations for all pairs of data series
pairtaup-value
tau( Xn , Xr )0.7142857142857140.0301587301587301
tau( Xn , Xc )0.5238095238095240.136111111111111
tau( Xn , Xl )0.2646280620124820.427262856745706
tau( Xn , Xe )0.3333333333333330.381349206349206
tau( Xr , Xc )0.809523809523810.0107142857142857
tau( Xr , Xl )-0.05292561240249630.873844698517373
tau( Xr , Xe )0.04761904761904761
tau( Xc , Xl )-0.2646280620124820.427262856745706
tau( Xc , Xe )-0.1428571428571430.772619047619048
tau( Xl , Xe )0.3704792868174740.266379923342483



Parameters (Session):
par1 = 36 ;
Parameters (R input):
R code (references can be found in the software module):
panel.tau <- function(x, y, digits=2, prefix='', cex.cor)
{
usr <- par('usr'); on.exit(par(usr))
par(usr = c(0, 1, 0, 1))
rr <- cor.test(x, y, method='kendall')
r <- round(rr$p.value,2)
txt <- format(c(r, 0.123456789), digits=digits)[1]
txt <- paste(prefix, txt, sep='')
if(missing(cex.cor)) cex <- 0.5/strwidth(txt)
text(0.5, 0.5, txt, cex = cex)
}
panel.hist <- function(x, ...)
{
usr <- par('usr'); on.exit(par(usr))
par(usr = c(usr[1:2], 0, 1.5) )
h <- hist(x, plot = FALSE)
breaks <- h$breaks; nB <- length(breaks)
y <- h$counts; y <- y/max(y)
rect(breaks[-nB], 0, breaks[-1], y, col='grey', ...)
}
bitmap(file='test1.png')
pairs(t(y),diag.panel=panel.hist, upper.panel=panel.smooth, lower.panel=panel.tau, main=main)
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Kendall tau rank correlations for all pairs of data series',3,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'pair',1,TRUE)
a<-table.element(a,'tau',1,TRUE)
a<-table.element(a,'p-value',1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
n <- length(y[,1])
n
cor.test(y[1,],y[2,],method='kendall')
for (i in 1:(n-1))
{
for (j in (i+1):n)
{
a<-table.row.start(a)
dum <- paste('tau(',dimnames(t(x))[[2]][i])
dum <- paste(dum,',')
dum <- paste(dum,dimnames(t(x))[[2]][j])
dum <- paste(dum,')')
a<-table.element(a,dum,header=TRUE)
r <- cor.test(y[i,],y[j,],method='kendall')
a<-table.element(a,r$estimate)
a<-table.element(a,r$p.value)
a<-table.row.end(a)
}
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')