Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*The author of this computation has been verified*

R Software Module

rwasp_boxcoxnorm.wasp

Title produced by software

Box-Cox Normality Plot

Date of computation

Wed, 12 Nov 2008 09:00:30 -0700

Cite this page as follows

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/Nov/12/t12265056941mdxz3y2my6ipid.htm/, Retrieved Mon, 20 May 2024 07:13:02 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24260, Retrieved Mon, 20 May 2024 07:13:02 +0000

QR Codes:

Paste this QR Code to cite your computation.

Original text written by user:

IsPrivate?

No (this computation is public)

User-defined keywords

hundrasmet

Estimated Impact

211

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)

-     [Box-Cox Normality Plot] [Various EDA Topic...] [2007-11-04 11:16:19] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
F R  D    [Box-Cox Normality Plot] [various eda topic...] [2008-11-12 16:00:30] [fb0a4305582623ea5408efbbf6f8b708] [Current]

Feedback Forum

2008-11-15 11:27:52 [Käthe Vanderheggen] [reply] 
De definitie is correct. In tegenstelling tot de box cox linearity plot, zien we dat de grafiek hier een negatief lineair verloop kent. De correlatie is het sterkst bij een lambda = -2.
2008-11-15 14:42:29 [Hundra Smet] [reply] 
de theorie is een goede zaak.  
het enige wat ik nog aan de uitleg van Käthe kan toevoegen is dat we ook hier op de getransformeerde plots niet echt een verschil zien met die van de originele.
2008-11-18 10:45:31 [407693b66d7f2e0b350979005057872d] [reply] 
Q4 
 
Deze plot geeft de verschillende waarden weer van de parameter de waarde die overeenkomst met de maximale correlatie wordt al optimale keuze genomen voor Lambda.  We zien hier een dalend verloop van de plot . 
 
2008-11-18 10:52:11 [407693b66d7f2e0b350979005057872d] [reply] 
Q4 
 
Deze plot geeft de verschillende waarden weer van de parameter de waarde die overeenkomst met de maximale correlatie wordt al optimale keuze genomen voor Lambda.  We zien hier een dalend verloop van de plot . 
2008-11-24 10:10:55 [Yannick Van Schil] [reply] 
Juiste methode gebruikt en juist definitie gegeven. Zoals al gezegd is zie je niet echt een verschil met de originele plots
2008-11-24 10:39:06 [Anouk Greeve] [reply] 
Weinig aan toe te voegen. Correcte methode en juiste interpretatie.
2008-11-24 13:23:03 [Julian De Ruyter] [reply] 
Bij de Box Cox normality plot wordt y getransformeerd om de normaalverdeling te optimaliseren. We gaan lambda tussen 2 en -2 laten verschuiven om een maximum in de functie te bekomen. Hier bij -2. 
De transformatie zorgde hier voor een slechtere verdeling tegenover een vrij normale verdeling voor de transformatie.

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

5,8
5,8
5,7
5,5
5,3
5,2
5,3
5,3
5,0
4,8
4,9
5,3
6,0
6,2
6,4
6,4
6,4
6,2
6,1
6,0
5,9
6,2
6,2
6,4
6,8
6,9
7,0
7,0
6,9
6,7
6,6
6,5
6,4
6,5
6,5
6,6
6,7
6,8
7,2
7,6
7,6
7,3
6,4
6,1
6,3
7,1
7,5
7,4
7,1
6,8
6,9
7,2
7,4
7,3
6,9
6,9
6,8
7,1
7,2
7,1
7,0
6,9
7,0
7,4
7,5
7,5
7,4
7,3
7,0
6,7
6,5
6,5
6,5
6,6
6,8
6,9
6,9
6,8
6,8
6,5
6,1
6,0
5,9
5,8
5,9
5,9
6,2
6,3
6,2
6,0
5,8
5,5
5,5
5,7
5,8
5,7

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	3 seconds
R Server	'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001

\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 & 'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24260&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]'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24260&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=24260&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 Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	3 seconds
R Server	'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001

Box-Cox Normality Plot
# observations x	96
maximum correlation	0.24396948619541
optimal lambda	-2

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Box-Cox Normality Plot \tabularnewline
# observations x & 96 \tabularnewline
maximum correlation & 0.24396948619541 \tabularnewline
optimal lambda & -2 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24260&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Box-Cox Normality Plot[/C][/ROW]
[ROW][C]# observations x[/C][C]96[/C][/ROW]
[ROW][C]maximum correlation[/C][C]0.24396948619541[/C][/ROW]
[ROW][C]optimal lambda[/C][C]-2[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24260&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=24260&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:

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

Box-Cox Normality Plot
# observations x	96
maximum correlation	0.24396948619541
optimal lambda	-2

Figure 1

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 2

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 3

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 4

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 5

PNG link

Postscript link

PDF link

Parameters (Session):

Parameters (R input):

R code (references can be found in the software module):

n <- length(x)
c <- array(NA,dim=c(401))
l <- array(NA,dim=c(401))
mx <- 0
mxli <- -999
for (i in 1:401)
{
l[i] <- (i-201)/100
if (l[i] != 0)
{
x1 <- (x^l[i] - 1) / l[i]
} else {
x1 <- log(x)
}
c[i] <- cor(qnorm(ppoints(x), mean=0, sd=1),x1)
if (mx < c[i])
{
mx <- c[i]
mxli <- l[i]
}
}
c
mx
mxli
if (mxli != 0)
{
x1 <- (x^mxli - 1) / mxli
} else {
x1 <- log(x)
}
bitmap(file='test1.png')
plot(l,c,main='Box-Cox Normality Plot',xlab='Lambda',ylab='correlation')
mtext(paste('Optimal Lambda =',mxli))
grid()
dev.off()
bitmap(file='test2.png')
hist(x,main='Histogram of Original Data',xlab='X',ylab='frequency')
grid()
dev.off()
bitmap(file='test3.png')
hist(x1,main='Histogram of Transformed Data',xlab='X',ylab='frequency')
grid()
dev.off()
bitmap(file='test4.png')
qqnorm(x)
qqline(x)
grid()
mtext('Original Data')
dev.off()
bitmap(file='test5.png')
qqnorm(x1)
qqline(x1)
grid()
mtext('Transformed Data')
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Box-Cox Normality Plot',2,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'# observations x',header=TRUE)
a<-table.element(a,n)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'maximum correlation',header=TRUE)
a<-table.element(a,mx)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'optimal lambda',header=TRUE)
a<-table.element(a,mxli)
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')

Free Statistics

Description of Statistical Computation

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code