Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_smp.wasp
Title produced by softwareStandard Deviation-Mean Plot
Date of computationTue, 29 Nov 2011 07:21:17 -0500
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2011/Nov/29/t1322569344qwo75cj0e8lgtye.htm/, Retrieved Thu, 28 Mar 2024 12:55:38 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=148245, Retrieved Thu, 28 Mar 2024 12:55:38 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsKDGP2W82
Estimated Impact91
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Standard Deviation-Mean Plot] [KDGP2W82] [2011-11-29 12:21:17] [480fcaba71e70207c3e0ad7177944aa6] [Current]
- R  D    [Standard Deviation-Mean Plot] [verbetering verke...] [2011-12-05 10:57:21] [226376a35b8869827dc57271384c00a4]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
20
25
15
15
25
25
25
21
30
25
20
40
13
30
25
20
25
20
25
20
20
15
15
12
20
5
20
15
25
22
20
22
25
20
20
35
30
25
20
20
20
25
25
15
20
35
25
25
30
23
10
22
25
25
22
30
20
25
25
22
25
25
25
22
25
12
18
20
20
22
30
25
22
20
50
30
25
20
30
22
25
30
22
25
22
22
25
25
25
20
22
15
20
30
20
25
30
35
22
12
30
15
10
30
9
25
20
20
35
25
35
30
12
25
15
25
25
20
20
6
15
40
20
40
25
25
20
15
15
22
24
22
20
25
25
25
35
40
20
22
22
20
25
25
18
25
20
25
30
20
22
35
22
25
25
25
25
22
23
35
15
25
18
22
25
25
28
30
20
25
25
30
22
30
10
10
25
20
22
25
25
15
22
25
25
28
22
30
25
20
25
25
20
30
20
30
50
19
20
28
20
25
35
25
25
15
16
20
20
25
30
20
25
25
25
20
20
25
25
30
22
20
25
25
18
18
20
25
25
30
25
20
25
20
20
20
22
18
22
20
15
25
25
20
25
15
22
25
25
15
12
25
30
22
15
22
25
12
18
30
25
25
40
24
25
15
25
20
25
25
25
20
30
20
25
30
22
25
25
25
50
19
50
25
35
20
20
20
20
20
25
25
25
20
20
20
20
25
18
25
22
22
30
30
8
20
25
30
50
22
20
10
25
25
25
25
18
25
20
25
30
18
20
25
22
22
20
20
25
20
20
20
20
25
20
10
20
25
30
25
50
30
30
50
15
25
25
22
20
22
30
25
18
22
22
30
40
25
20
10
20
9
15
20
15
20
30
12
15
12
20
15
12
25
20
25
25
25
30
20
25
15
15
22
10
15
10
20
25
20
20
38
20
20
20
40
25
25
30
25
10
20
25
12
15
25
20
22
22
20
25
25
25
15
40
20
20
16
25
15
20
25
20
30
50
20
25
20
30
30
25
25
12
25
25
25
20
20
20
15
20
25
15
25
50
30
20
20
25
12
15
20
20
35
22
15
18
30
22
12
12
20
20
15
25
15
20
20
25
18
30
20
25
25
25
20
20
25
20
22
15
15
22
20
10
25
20
20
15
12
20
5
20
15
15
25
25
25
15
25
22
25
20
18
22
25
35
25
25
25
35
30
22
30
50
15
25
24
20
25
25
25
12
15
22
25
25
25
25
15
20
20
15
35
30
20
22
65
20
25
22
20
25
25
20
25
15
20
12
15
10
25
15
30
35
25
25
25
25
25
40
40
25
25
20
25
25
22
25
30
25
25
30
25
25
30
25
25
20
22
22
20
25
22
25
22
40
25
25
25
22
20
35
20
35
25
22
25
25
25
25
25
40
25
30
25
20
25
25
30
22
22
20
15
15
25
25
20
20
15
25
15
20
22
25
15
15
18
5
15
25
18
40
25
25
20
30
20
25
25
25
22
22
25
25
30
25
25
25
25
20
20
25
25
25
25
20
30
25
22
30
20
20
30
25
25
30
20
25
25
24
25
30
18
15
22
22
25
22
22
25
15
20
22
18
35
20
20
20
25
25
30
15
25
22
26
25
20
25
25
25
22
25
25
20
22
30
15
30
25
20
25
25
35
22
20
25
20
20
18
20
22
25
10
20
25
20
20
30
25
20
15
20
25
10
20
25
22
22
25
25
15
25
20
10
25
16
25
35
25
15
25
25
30
25
10
22
20
25
20
20
25
22
18
30
19
25
20
25
20
25
20
22
12
30
12
22
25
25
25
25
30
30
10
22
22
25
20
22
20
25
20
15
25
20
25
20
30
15
40
25
20
22
22
30
20
40
20
25
20
25
20
50
50
25
25
40
30
22
30
20
25
25
30
25
25
20
18
18
28
25
22
15
40
40
12
12
18
12
25
26
18
25
22
15
25
15
15
15
25
15
12
22
20
20
25
20
12
9
15
12
15
25
20
20
15
15
30
21
25
22
22
50
15
25
15
25
22
18
50
20
50
20
20
30
25
20
22
25
50
40
25
25
25
25
30
40
25
30
20




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net

\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 & 'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=148245&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]'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=148245&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=148245&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 time2 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net







Standard Deviation-Mean Plot
SectionMeanStandard DeviationRange
123.83333333333336.7397509170771625
2205.5432186252458718
320.756.9167123036099430
423.755.2764485301108620
523.255.172040216394320
622.41666666666674.5817490374773118
726.758.2033806778336630
822.58333333333333.7769235516689415
921.58.7230103227560826
1022.758.7607077339676229
1123.58333333333338.5008912188753225
1225.33333333333336.1545745489666420
1324.33333333333334.6384427898974417
1424.41666666666675.2303021524631520
15226.4666979068286320
1623.91666666666673.8484550225520515
1726.83333333333338.9425777586609231
1822.16666666666674.3658454004472115
1922.753.6462932610329812
2022.253.387812380766212
2120.755.101247619232713
22247.3854894587599628
2323.754.3301270189221915
242811.127361853475531
2521.91666666666672.778434265858567
2624.083333333333310.791059711491342
2723.41666666666673.6045005538110612
2820.33333333333333.7739136506316915
2928.916666666666710.765756599120935
3023.66666666666677.4141551757227930
3116.91666666666675.5178772817968421
3221.58333333333335.333570070503418
3321.59.2785186905512630
3421.16666666666676.0427768050087320
3522.33333333333336.7733882126147125
3626.66666666666678.3484710993672230
3720.58333333333334.6212617980439713
3823.666666666666710.47363211579338
3919.08333333333335.2303021524631518
4022.91666666666673.449857265382912
4116.58333333333335.6642151559888120
4220.83333333333334.26045950004410
4328.258.8741196746494235
4422.33333333333334.458563432181713
452613.557956402724650
4619.55.3512955100950715
4727.91666666666677.2168783648703225
4825.58333333333333.0883456393154610
4924.41666666666675.2821884812561520
5025.33333333333334.9236596391733115
5126.16666666666675.2368160578964820
5219.754.0254869835270210
5320.58.5546372326252535
5424.91666666666672.9063670960444210
5523.91666666666672.9374798516394810
5624.91666666666673.7040109300185610
5721.54.2319133862935915
5823.41666666666675.4682277889198420
5923.253.7688918072220515
6023.754.901298529239717
61215.1522281146562720
6221.16666666666674.6871843328054615
6322.16666666666677.744010393181125
6422.16666666666673.4597249846912612
6521.91666666666675.3675512163933818
6622.58333333333335.2821884812561520
6723.256.7840052529996825
6829.166666666666711.247895426040930
6925.83333333333336.0277137733417122
7022.259.9189900512281828
71195.1873973155225814
7217.91666666666675.2303021524631516
7322.91666666666679.8022106350217435
7426.833333333333311.288234690342132
75308.7904907299153230

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Standard Deviation-Mean Plot \tabularnewline
Section & Mean & Standard Deviation & Range \tabularnewline
1 & 23.8333333333333 & 6.73975091707716 & 25 \tabularnewline
2 & 20 & 5.54321862524587 & 18 \tabularnewline
3 & 20.75 & 6.91671230360994 & 30 \tabularnewline
4 & 23.75 & 5.27644853011086 & 20 \tabularnewline
5 & 23.25 & 5.1720402163943 & 20 \tabularnewline
6 & 22.4166666666667 & 4.58174903747731 & 18 \tabularnewline
7 & 26.75 & 8.20338067783366 & 30 \tabularnewline
8 & 22.5833333333333 & 3.77692355166894 & 15 \tabularnewline
9 & 21.5 & 8.72301032275608 & 26 \tabularnewline
10 & 22.75 & 8.76070773396762 & 29 \tabularnewline
11 & 23.5833333333333 & 8.50089121887532 & 25 \tabularnewline
12 & 25.3333333333333 & 6.15457454896664 & 20 \tabularnewline
13 & 24.3333333333333 & 4.63844278989744 & 17 \tabularnewline
14 & 24.4166666666667 & 5.23030215246315 & 20 \tabularnewline
15 & 22 & 6.46669790682863 & 20 \tabularnewline
16 & 23.9166666666667 & 3.84845502255205 & 15 \tabularnewline
17 & 26.8333333333333 & 8.94257775866092 & 31 \tabularnewline
18 & 22.1666666666667 & 4.36584540044721 & 15 \tabularnewline
19 & 22.75 & 3.64629326103298 & 12 \tabularnewline
20 & 22.25 & 3.3878123807662 & 12 \tabularnewline
21 & 20.75 & 5.1012476192327 & 13 \tabularnewline
22 & 24 & 7.38548945875996 & 28 \tabularnewline
23 & 23.75 & 4.33012701892219 & 15 \tabularnewline
24 & 28 & 11.1273618534755 & 31 \tabularnewline
25 & 21.9166666666667 & 2.77843426585856 & 7 \tabularnewline
26 & 24.0833333333333 & 10.7910597114913 & 42 \tabularnewline
27 & 23.4166666666667 & 3.60450055381106 & 12 \tabularnewline
28 & 20.3333333333333 & 3.77391365063169 & 15 \tabularnewline
29 & 28.9166666666667 & 10.7657565991209 & 35 \tabularnewline
30 & 23.6666666666667 & 7.41415517572279 & 30 \tabularnewline
31 & 16.9166666666667 & 5.51787728179684 & 21 \tabularnewline
32 & 21.5833333333333 & 5.3335700705034 & 18 \tabularnewline
33 & 21.5 & 9.27851869055126 & 30 \tabularnewline
34 & 21.1666666666667 & 6.04277680500873 & 20 \tabularnewline
35 & 22.3333333333333 & 6.77338821261471 & 25 \tabularnewline
36 & 26.6666666666667 & 8.34847109936722 & 30 \tabularnewline
37 & 20.5833333333333 & 4.62126179804397 & 13 \tabularnewline
38 & 23.6666666666667 & 10.473632115793 & 38 \tabularnewline
39 & 19.0833333333333 & 5.23030215246315 & 18 \tabularnewline
40 & 22.9166666666667 & 3.4498572653829 & 12 \tabularnewline
41 & 16.5833333333333 & 5.66421515598881 & 20 \tabularnewline
42 & 20.8333333333333 & 4.260459500044 & 10 \tabularnewline
43 & 28.25 & 8.87411967464942 & 35 \tabularnewline
44 & 22.3333333333333 & 4.4585634321817 & 13 \tabularnewline
45 & 26 & 13.5579564027246 & 50 \tabularnewline
46 & 19.5 & 5.35129551009507 & 15 \tabularnewline
47 & 27.9166666666667 & 7.21687836487032 & 25 \tabularnewline
48 & 25.5833333333333 & 3.08834563931546 & 10 \tabularnewline
49 & 24.4166666666667 & 5.28218848125615 & 20 \tabularnewline
50 & 25.3333333333333 & 4.92365963917331 & 15 \tabularnewline
51 & 26.1666666666667 & 5.23681605789648 & 20 \tabularnewline
52 & 19.75 & 4.02548698352702 & 10 \tabularnewline
53 & 20.5 & 8.55463723262525 & 35 \tabularnewline
54 & 24.9166666666667 & 2.90636709604442 & 10 \tabularnewline
55 & 23.9166666666667 & 2.93747985163948 & 10 \tabularnewline
56 & 24.9166666666667 & 3.70401093001856 & 10 \tabularnewline
57 & 21.5 & 4.23191338629359 & 15 \tabularnewline
58 & 23.4166666666667 & 5.46822778891984 & 20 \tabularnewline
59 & 23.25 & 3.76889180722205 & 15 \tabularnewline
60 & 23.75 & 4.9012985292397 & 17 \tabularnewline
61 & 21 & 5.15222811465627 & 20 \tabularnewline
62 & 21.1666666666667 & 4.68718433280546 & 15 \tabularnewline
63 & 22.1666666666667 & 7.7440103931811 & 25 \tabularnewline
64 & 22.1666666666667 & 3.45972498469126 & 12 \tabularnewline
65 & 21.9166666666667 & 5.36755121639338 & 18 \tabularnewline
66 & 22.5833333333333 & 5.28218848125615 & 20 \tabularnewline
67 & 23.25 & 6.78400525299968 & 25 \tabularnewline
68 & 29.1666666666667 & 11.2478954260409 & 30 \tabularnewline
69 & 25.8333333333333 & 6.02771377334171 & 22 \tabularnewline
70 & 22.25 & 9.91899005122818 & 28 \tabularnewline
71 & 19 & 5.18739731552258 & 14 \tabularnewline
72 & 17.9166666666667 & 5.23030215246315 & 16 \tabularnewline
73 & 22.9166666666667 & 9.80221063502174 & 35 \tabularnewline
74 & 26.8333333333333 & 11.2882346903421 & 32 \tabularnewline
75 & 30 & 8.79049072991532 & 30 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=148245&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Standard Deviation-Mean Plot[/C][/ROW]
[ROW][C]Section[/C][C]Mean[/C][C]Standard Deviation[/C][C]Range[/C][/ROW]
[ROW][C]1[/C][C]23.8333333333333[/C][C]6.73975091707716[/C][C]25[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]20[/C][C]5.54321862524587[/C][C]18[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]20.75[/C][C]6.91671230360994[/C][C]30[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]23.75[/C][C]5.27644853011086[/C][C]20[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]23.25[/C][C]5.1720402163943[/C][C]20[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]22.4166666666667[/C][C]4.58174903747731[/C][C]18[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]26.75[/C][C]8.20338067783366[/C][C]30[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]22.5833333333333[/C][C]3.77692355166894[/C][C]15[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]21.5[/C][C]8.72301032275608[/C][C]26[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]22.75[/C][C]8.76070773396762[/C][C]29[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]23.5833333333333[/C][C]8.50089121887532[/C][C]25[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]25.3333333333333[/C][C]6.15457454896664[/C][C]20[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]24.3333333333333[/C][C]4.63844278989744[/C][C]17[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]24.4166666666667[/C][C]5.23030215246315[/C][C]20[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]22[/C][C]6.46669790682863[/C][C]20[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]23.9166666666667[/C][C]3.84845502255205[/C][C]15[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]26.8333333333333[/C][C]8.94257775866092[/C][C]31[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]22.1666666666667[/C][C]4.36584540044721[/C][C]15[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]22.75[/C][C]3.64629326103298[/C][C]12[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]22.25[/C][C]3.3878123807662[/C][C]12[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]20.75[/C][C]5.1012476192327[/C][C]13[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]24[/C][C]7.38548945875996[/C][C]28[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]23.75[/C][C]4.33012701892219[/C][C]15[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]28[/C][C]11.1273618534755[/C][C]31[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]21.9166666666667[/C][C]2.77843426585856[/C][C]7[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]24.0833333333333[/C][C]10.7910597114913[/C][C]42[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]23.4166666666667[/C][C]3.60450055381106[/C][C]12[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]20.3333333333333[/C][C]3.77391365063169[/C][C]15[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]28.9166666666667[/C][C]10.7657565991209[/C][C]35[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]23.6666666666667[/C][C]7.41415517572279[/C][C]30[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]16.9166666666667[/C][C]5.51787728179684[/C][C]21[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]21.5833333333333[/C][C]5.3335700705034[/C][C]18[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]21.5[/C][C]9.27851869055126[/C][C]30[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]21.1666666666667[/C][C]6.04277680500873[/C][C]20[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]22.3333333333333[/C][C]6.77338821261471[/C][C]25[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]26.6666666666667[/C][C]8.34847109936722[/C][C]30[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]20.5833333333333[/C][C]4.62126179804397[/C][C]13[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]23.6666666666667[/C][C]10.473632115793[/C][C]38[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]19.0833333333333[/C][C]5.23030215246315[/C][C]18[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]22.9166666666667[/C][C]3.4498572653829[/C][C]12[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]16.5833333333333[/C][C]5.66421515598881[/C][C]20[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]20.8333333333333[/C][C]4.260459500044[/C][C]10[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]28.25[/C][C]8.87411967464942[/C][C]35[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]22.3333333333333[/C][C]4.4585634321817[/C][C]13[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]26[/C][C]13.5579564027246[/C][C]50[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]19.5[/C][C]5.35129551009507[/C][C]15[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]27.9166666666667[/C][C]7.21687836487032[/C][C]25[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]25.5833333333333[/C][C]3.08834563931546[/C][C]10[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]24.4166666666667[/C][C]5.28218848125615[/C][C]20[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]25.3333333333333[/C][C]4.92365963917331[/C][C]15[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]26.1666666666667[/C][C]5.23681605789648[/C][C]20[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]19.75[/C][C]4.02548698352702[/C][C]10[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]20.5[/C][C]8.55463723262525[/C][C]35[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]24.9166666666667[/C][C]2.90636709604442[/C][C]10[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]23.9166666666667[/C][C]2.93747985163948[/C][C]10[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]24.9166666666667[/C][C]3.70401093001856[/C][C]10[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]21.5[/C][C]4.23191338629359[/C][C]15[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]23.4166666666667[/C][C]5.46822778891984[/C][C]20[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]23.25[/C][C]3.76889180722205[/C][C]15[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]23.75[/C][C]4.9012985292397[/C][C]17[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]21[/C][C]5.15222811465627[/C][C]20[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]21.1666666666667[/C][C]4.68718433280546[/C][C]15[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]22.1666666666667[/C][C]7.7440103931811[/C][C]25[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]22.1666666666667[/C][C]3.45972498469126[/C][C]12[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]21.9166666666667[/C][C]5.36755121639338[/C][C]18[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]22.5833333333333[/C][C]5.28218848125615[/C][C]20[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]23.25[/C][C]6.78400525299968[/C][C]25[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]29.1666666666667[/C][C]11.2478954260409[/C][C]30[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]25.8333333333333[/C][C]6.02771377334171[/C][C]22[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]22.25[/C][C]9.91899005122818[/C][C]28[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]19[/C][C]5.18739731552258[/C][C]14[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]17.9166666666667[/C][C]5.23030215246315[/C][C]16[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]22.9166666666667[/C][C]9.80221063502174[/C][C]35[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]26.8333333333333[/C][C]11.2882346903421[/C][C]32[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]30[/C][C]8.79049072991532[/C][C]30[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=148245&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=148245&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  

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

Standard Deviation-Mean Plot
SectionMeanStandard DeviationRange
123.83333333333336.7397509170771625
2205.5432186252458718
320.756.9167123036099430
423.755.2764485301108620
523.255.172040216394320
622.41666666666674.5817490374773118
726.758.2033806778336630
822.58333333333333.7769235516689415
921.58.7230103227560826
1022.758.7607077339676229
1123.58333333333338.5008912188753225
1225.33333333333336.1545745489666420
1324.33333333333334.6384427898974417
1424.41666666666675.2303021524631520
15226.4666979068286320
1623.91666666666673.8484550225520515
1726.83333333333338.9425777586609231
1822.16666666666674.3658454004472115
1922.753.6462932610329812
2022.253.387812380766212
2120.755.101247619232713
22247.3854894587599628
2323.754.3301270189221915
242811.127361853475531
2521.91666666666672.778434265858567
2624.083333333333310.791059711491342
2723.41666666666673.6045005538110612
2820.33333333333333.7739136506316915
2928.916666666666710.765756599120935
3023.66666666666677.4141551757227930
3116.91666666666675.5178772817968421
3221.58333333333335.333570070503418
3321.59.2785186905512630
3421.16666666666676.0427768050087320
3522.33333333333336.7733882126147125
3626.66666666666678.3484710993672230
3720.58333333333334.6212617980439713
3823.666666666666710.47363211579338
3919.08333333333335.2303021524631518
4022.91666666666673.449857265382912
4116.58333333333335.6642151559888120
4220.83333333333334.26045950004410
4328.258.8741196746494235
4422.33333333333334.458563432181713
452613.557956402724650
4619.55.3512955100950715
4727.91666666666677.2168783648703225
4825.58333333333333.0883456393154610
4924.41666666666675.2821884812561520
5025.33333333333334.9236596391733115
5126.16666666666675.2368160578964820
5219.754.0254869835270210
5320.58.5546372326252535
5424.91666666666672.9063670960444210
5523.91666666666672.9374798516394810
5624.91666666666673.7040109300185610
5721.54.2319133862935915
5823.41666666666675.4682277889198420
5923.253.7688918072220515
6023.754.901298529239717
61215.1522281146562720
6221.16666666666674.6871843328054615
6322.16666666666677.744010393181125
6422.16666666666673.4597249846912612
6521.91666666666675.3675512163933818
6622.58333333333335.2821884812561520
6723.256.7840052529996825
6829.166666666666711.247895426040930
6925.83333333333336.0277137733417122
7022.259.9189900512281828
71195.1873973155225814
7217.91666666666675.2303021524631516
7322.91666666666679.8022106350217435
7426.833333333333311.288234690342132
75308.7904907299153230







Regression: S.E.(k) = alpha + beta * Mean(k)
alpha-2.67284598886476
beta0.383249416624467
S.D.0.0956121595104571
T-STAT4.00837527974201
p-value0.000145896888059319

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Regression: S.E.(k) = alpha + beta * Mean(k) \tabularnewline
alpha & -2.67284598886476 \tabularnewline
beta & 0.383249416624467 \tabularnewline
S.D. & 0.0956121595104571 \tabularnewline
T-STAT & 4.00837527974201 \tabularnewline
p-value & 0.000145896888059319 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=148245&T=2

[TABLE]
[ROW][C]Regression: S.E.(k) = alpha + beta * Mean(k)[/C][/ROW]
[ROW][C]alpha[/C][C]-2.67284598886476[/C][/ROW]
[ROW][C]beta[/C][C]0.383249416624467[/C][/ROW]
[ROW][C]S.D.[/C][C]0.0956121595104571[/C][/ROW]
[ROW][C]T-STAT[/C][C]4.00837527974201[/C][/ROW]
[ROW][C]p-value[/C][C]0.000145896888059319[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=148245&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=148245&T=2

As an alternative you can also use a QR Code:  

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

Regression: S.E.(k) = alpha + beta * Mean(k)
alpha-2.67284598886476
beta0.383249416624467
S.D.0.0956121595104571
T-STAT4.00837527974201
p-value0.000145896888059319







Regression: ln S.E.(k) = alpha + beta * ln Mean(k)
alpha-1.69292497882997
beta1.09874908689156
S.D.0.354809686550163
T-STAT3.09672798838941
p-value0.00277588110166213
Lambda-0.0987490868915644

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Regression: ln S.E.(k) = alpha + beta * ln Mean(k) \tabularnewline
alpha & -1.69292497882997 \tabularnewline
beta & 1.09874908689156 \tabularnewline
S.D. & 0.354809686550163 \tabularnewline
T-STAT & 3.09672798838941 \tabularnewline
p-value & 0.00277588110166213 \tabularnewline
Lambda & -0.0987490868915644 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=148245&T=3

[TABLE]
[ROW][C]Regression: ln S.E.(k) = alpha + beta * ln Mean(k)[/C][/ROW]
[ROW][C]alpha[/C][C]-1.69292497882997[/C][/ROW]
[ROW][C]beta[/C][C]1.09874908689156[/C][/ROW]
[ROW][C]S.D.[/C][C]0.354809686550163[/C][/ROW]
[ROW][C]T-STAT[/C][C]3.09672798838941[/C][/ROW]
[ROW][C]p-value[/C][C]0.00277588110166213[/C][/ROW]
[ROW][C]Lambda[/C][C]-0.0987490868915644[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=148245&T=3

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=148245&T=3

As an alternative you can also use a QR Code:  

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

Regression: ln S.E.(k) = alpha + beta * ln Mean(k)
alpha-1.69292497882997
beta1.09874908689156
S.D.0.354809686550163
T-STAT3.09672798838941
p-value0.00277588110166213
Lambda-0.0987490868915644



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))
j <- 0
k <- 1
for (i in 1:(np*par1))
{
j = j + 1
arr[j,k] <- x[i]
if (j == par1) {
j = 0
k=k+1
}
}
arr
arr.mean <- array(NA,dim=np)
arr.sd <- array(NA,dim=np)
arr.range <- array(NA,dim=np)
for (j in 1:np)
{
arr.mean[j] <- mean(arr[,j],na.rm=TRUE)
arr.sd[j] <- sd(arr[,j],na.rm=TRUE)
arr.range[j] <- max(arr[,j],na.rm=TRUE) - min(arr[,j],na.rm=TRUE)
}
arr.mean
arr.sd
arr.range
(lm1 <- lm(arr.sd~arr.mean))
(lnlm1 <- lm(log(arr.sd)~log(arr.mean)))
(lm2 <- lm(arr.range~arr.mean))
bitmap(file='test1.png')
plot(arr.mean,arr.sd,main='Standard Deviation-Mean Plot',xlab='mean',ylab='standard deviation')
dev.off()
bitmap(file='test2.png')
plot(arr.mean,arr.range,main='Range-Mean Plot',xlab='mean',ylab='range')
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Standard Deviation-Mean Plot',4,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Section',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Mean',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Standard Deviation',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Range',header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (j in 1:np) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,j,header=TRUE)
a<-table.element(a,arr.mean[j])
a<-table.element(a,arr.sd[j] )
a<-table.element(a,arr.range[j] )
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Regression: S.E.(k) = alpha + beta * Mean(k)',2,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'alpha',header=TRUE)
a<-table.element(a,lm1$coefficients[[1]])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'beta',header=TRUE)
a<-table.element(a,lm1$coefficients[[2]])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'S.D.',header=TRUE)
a<-table.element(a,summary(lm1)$coefficients[2,2])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'T-STAT',header=TRUE)
a<-table.element(a,summary(lm1)$coefficients[2,3])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'p-value',header=TRUE)
a<-table.element(a,summary(lm1)$coefficients[2,4])
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable1.tab')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Regression: ln S.E.(k) = alpha + beta * ln Mean(k)',2,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'alpha',header=TRUE)
a<-table.element(a,lnlm1$coefficients[[1]])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'beta',header=TRUE)
a<-table.element(a,lnlm1$coefficients[[2]])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'S.D.',header=TRUE)
a<-table.element(a,summary(lnlm1)$coefficients[2,2])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'T-STAT',header=TRUE)
a<-table.element(a,summary(lnlm1)$coefficients[2,3])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'p-value',header=TRUE)
a<-table.element(a,summary(lnlm1)$coefficients[2,4])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Lambda',header=TRUE)
a<-table.element(a,1-lnlm1$coefficients[[2]])
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable2.tab')