FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_meanplot.wasp
Title produced by softwareMean Plot
Date of computationThu, 06 Nov 2008 04:12:07 -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/06/t12259700317vfmvma6e9kdi8v.htm/, Retrieved Mon, 20 May 2024 08:51:00 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=22010, Retrieved Mon, 20 May 2024 08:51:00 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact156

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 R  D    [Mean Plot] [task 4 sarah] [2008-11-06 11:12:07] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
Feedback Forum
2008-11-08 14:54:01 [Nathalie Daneels] [reply] 
Bij mijn evaluatie van uw werk, blijkt dat er een deel van mijn tekst niet bij de assessment staat, dit wil ik dan hier even rechtzetten:
Het gaat over Task 4, opdracht 1 (Blok 8):
De grafieken zijn op een juiste manier gemaakt, maar er is geen conclusie bij gegeven. De eerste 2 grafieke hebben betrekking op Q2 en de laatste grafiek (tesamen met de eerste grafiek) heeft betrekking op Q3.
Door de hoogste 5% en de laagste 5% te trimmen (of doordat de staarten worden afgeknipt), gaat de spreiding verkleinen omdat je de uiterste observaties (de outliers) rechts en links gaat weglaten.
Bij Q2: We kunnen heel duidelijk een verschil in resultaten, zowel bij de Mean Plot als bij de Notched Boxplot, vaststellen. Eerst ga ik me concentreren op de Mean Plot: in de maanden 3 en 4 kun je heel goed zien dat respectievelijk de daling en stijging meer uitgesproken zijn bij deze grafiek. De Mean Plot toont bij de maand juli een grote toename aan, terwijl bij de vorige grafiek er een neergaande fase is waar te nemen. Wat betreft de periode tussen maand 6 en maand 10, kunnen we globaal genomen stellen dat deze min of meer elkaars spiegelbeeld is. Bij de vorige Mean Plot kunnen we vanaf de maand december al een groei opmerken, terwijl er bij de nieuwe grafiek (na toevoeging van de regel x <- x[x>quantile(x,0.05) & xAls we onze aandacht richten op de Notched Boxplots, kunnen we vaststellen dat bij deze grafiek, de verschillen veel minder uitgesproken zijn: de op-en neergaande fasen kunnen toegeschreven worden aan het toeval, aangezien de betrouwbaarheidsintervallen van de Notched Boxes elkaar altijd overlappen (met eventuele uitzondering van maand 1 en 6 waar de betrouwbaarheidsintervallen elkaar misschien net niet overlappen en er dus mogelijk sprake is van een significant verschil), dit in tegenstelling tot de vorige grafiek. Daar was er een significant verschil op te merken tussen de maanden 5, 6 en 7, alsook tussen de maanden november, december en januari.
Bij Q3: Wat betreft de Mean Plots kunnen we hetzelfde opmerken als in de bovenstaande conclusie. In de oorspronkelijke grafiek werd ook het zesde jaar (voor zover dat al verlopen was) getoond. In de nieuwe grafiek wordt het zesde jaar buiten beschouwing gelaten en zijn enkel de 5 jaren getoond. We kunnen vaststellen dat de mediaan van jaar 3 hoger is dan de mediaan van jaar 2 en de mediaan van jaar 5 hoger is dan de mediaan van jaar 4. Deze verschillen in ligging zijn echter niet significant, omdat de betrouwbaarheidsintervallen elkaar overlappen en daardoor dit verschil toe te schrijven is aan het toeval. Bij de nieuwe grafiek is er dus geen sprake van een significante daling of stijging, maar is de ligging van de medianen te wijten aan het toeval. (Ook de inkepingen van jaar 5 en jaar 1 overlappen elkaar naar mijn mening). De oorspronkelijke grafiek gaf wel een significant verschil aan.
2008-11-08 14:59:28 [Nathalie Daneels] [reply] 
Bij het evalueren van uw werk, blijkt dat een deel van mijn tekst niet bij de assessment staat. Ik zal het daarom hierbij zetten: het gaat over Task 4 van Opdracht 1 (blok 8):
Bij mijn evaluatie van uw werk, blijkt dat er een deel van mijn tekst niet bij de assessment staat, dit wil ik dan hier even rechtzetten:
Het gaat over Task 4, opdracht 1 (Blok 8):
De grafieken zijn op een juiste manier gemaakt, maar er is geen conclusie bij gegeven. De eerste 2 grafieke hebben betrekking op Q2 en de laatste grafiek (tesamen met de eerste grafiek) heeft betrekking op Q3.
Door de hoogste 5% en de laagste 5% te trimmen (of doordat de staarten worden afgeknipt), gaat de spreiding verkleinen omdat je de uiterste observaties (de outliers) rechts en links gaat weglaten.
Bij Q2: We kunnen heel duidelijk een verschil in resultaten, zowel bij de Mean Plot als bij de Notched Boxplot, vaststellen. Eerst ga ik me concentreren op de Mean Plot: in de maanden 3 en 4 kun je heel goed zien dat respectievelijk de daling en stijging meer uitgesproken zijn bij deze grafiek. De Mean Plot toont bij de maand juli een grote toename aan, terwijl bij de vorige grafiek er een neergaande fase is waar te nemen. Wat betreft de periode tussen maand 6 en maand 10, kunnen we globaal genomen stellen dat deze min of meer elkaars spiegelbeeld is. Bij de vorige Mean Plot kunnen we vanaf de maand december al een groei opmerken, terwijl er bij de nieuwe grafiek (na toevoeging van de regel x <- x[x>quantile(x,0.05) & xAls we onze aandacht richten op de Notched Boxplots, kunnen we vaststellen dat bij deze grafiek, de verschillen veel minder uitgesproken zijn: de op-en neergaande fasen kunnen toegeschreven worden aan het toeval, aangezien de betrouwbaarheidsintervallen van de Notched Boxes elkaar altijd overlappen (met eventuele uitzondering van maand 1 en 6 waar de betrouwbaarheidsintervallen elkaar misschien net niet overlappen en er dus mogelijk sprake is van een significant verschil), dit in tegenstelling tot de vorige grafiek. Daar was er een significant verschil op te merken tussen de maanden 5, 6 en 7, alsook tussen de maanden november, december en januari.
Bij Q3: Wat betreft de Mean Plots kunnen we hetzelfde opmerken als in de bovenstaande conclusie. In de oorspronkelijke grafiek werd ook het zesde jaar (voor zover dat al verlopen was) getoond. In de nieuwe grafiek wordt het zesde jaar buiten beschouwing gelaten en zijn enkel de 5 jaren getoond. We kunnen vaststellen dat de mediaan van jaar 3 hoger is dan de mediaan van jaar 2 en de mediaan van jaar 5 hoger is dan de mediaan van jaar 4. Deze verschillen in ligging zijn echter niet significant, omdat de betrouwbaarheidsintervallen elkaar overlappen en daardoor dit verschil toe te schrijven is aan het toeval. Bij de nieuwe grafiek is er dus geen sprake van een significante daling of stijging, maar is de ligging van de medianen te wijten aan het toeval. (Ook de inkepingen van jaar 5 en jaar 1 overlappen elkaar naar mijn mening). De oorspronkelijke grafiek gaf wel een significant verschil aan.
2008-11-08 15:23:45 [Nathalie Daneels] [reply] 
Het spijt me, bij de regel: na toevoeging van... moet dit komen:
Bij de vorige Mean Plot kunnen we vanaf de maand oktober al een groei opmerken, terwijl er bij de nieuwe grafiek (na toevoeging van de regel x <- x[x>quantile(x,0.05) & x
  2008-11-08 15:25:23 [Nathalie Daneels] [reply] 
Oke er is blijkbaar iets mis met mijn copy en paste...

Bij de vorige Mean Plot kunnen we vanaf de maand december al een groei opmerken, terwijl er bij de nieuwe grafiek (na toevoeging van de regel x <- x[x>quantile(x,0.05) & x
2008-11-09 12:30:35 [Nathalie Daneels] [reply] 
Ik zal hier de hele evaluatie zetten, hopelijk lukt het nu:

Bij mijn evaluatie van uw werk, blijkt dat er een deel van mijn tekst niet bij de assessment staat, dit wil ik dan hier even rechtzetten:
Het gaat over Task 4, opdracht 1 (Blok 8):
De grafieken zijn op een juiste manier gemaakt, maar er is geen conclusie bij gegeven. De eerste 2 grafieke hebben betrekking op Q2 en de laatste grafiek (tesamen met de eerste grafiek) heeft betrekking op Q3.
Door de hoogste 5% en de laagste 5% te trimmen (of doordat de staarten worden afgeknipt), gaat de spreiding verkleinen omdat je de uiterste observaties (de outliers) rechts en links gaat weglaten.
Bij Q2: We kunnen heel duidelijk een verschil in resultaten, zowel bij de Mean Plot als bij de Notched Boxplot, vaststellen. Eerst ga ik me concentreren op de Mean Plot: in de maanden 3 en 4 kun je heel goed zien dat respectievelijk de daling en stijging meer uitgesproken zijn bij deze grafiek. De Mean Plot toont bij de maand juli een grote toename aan, terwijl bij de vorige grafiek er een neergaande fase is waar te nemen. Wat betreft de periode tussen maand 6 en maand 10, kunnen we globaal genomen stellen dat deze min of meer elkaars spiegelbeeld is. Bij de vorige Mean Plot kunnen we vanaf de maand december al een groei opmerken, terwijl er bij de nieuwe grafiek (na toevoeging van de regel x <- x[x>quantile(x,0.05) & xAls we onze aandacht richten op de Notched Boxplots, kunnen we vaststellen dat bij deze grafiek, de verschillen veel minder uitgesproken zijn: de op-en neergaande fasen kunnen toegeschreven worden aan het toeval, aangezien de betrouwbaarheidsintervallen van de Notched Boxes elkaar altijd overlappen (met eventuele uitzondering van maand 1 en 6 waar de betrouwbaarheidsintervallen elkaar misschien net niet overlappen en er dus mogelijk sprake is van een significant verschil), dit in tegenstelling tot de vorige grafiek. Daar was er een significant verschil op te merken tussen de maanden 5, 6 en 7, alsook tussen de maanden november, december en januari.
Bij Q3: Wat betreft de Mean Plots kunnen we hetzelfde opmerken als in de bovenstaande conclusie. In de oorspronkelijke grafiek werd ook het zesde jaar (voor zover dat al verlopen was) getoond. In de nieuwe grafiek wordt het zesde jaar buiten beschouwing gelaten en zijn enkel de 5 jaren getoond. We kunnen vaststellen dat de mediaan van jaar 3 hoger is dan de mediaan van jaar 2 en de mediaan van jaar 5 hoger is dan de mediaan van jaar 4. Deze verschillen in ligging zijn echter niet significant, omdat de betrouwbaarheidsintervallen elkaar overlappen en daardoor dit verschil toe te schrijven is aan het toeval. Bij de nieuwe grafiek is er dus geen sprake van een significante daling of stijging, maar is de ligging van de medianen te wijten aan het toeval. (Ook de inkepingen van jaar 5 en jaar 1 overlappen elkaar naar mijn mening). De oorspronkelijke grafiek gaf wel een significant verschil aan.
2008-11-12 11:07:53 [Nicolaj Wuyts] [reply] 
De hypothese stelt dat door de 5% hoogste en laagste cijfers weg te laten, je andere resultaten verkrijgt. Als je kijkt naar de mean plot, dan zie je dat deze er nu helemaal anders uitziet. Als je hierna de notched box plots - sequential blocks erbij neemt, dan zie je dat de mediaan een beetje op neer schommelt. Er is op geen enkel moment spraken van een significant verschil ten opzichte van de voorgaande periode. Ook wanneer we de eerste periode vergelijken met de laatste, zien we dat de notches elkaar nog steeds overlappen. Hieruit kunnen we concluderen dat de hypothese klopt.

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 time4 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

\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 & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=22010&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]4 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=22010&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=22010&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 time4 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24


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()