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 computationTue, 04 Nov 2008 08:16:49 -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/04/t1225811864n0yza5uttn1r4s3.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 00:54:40 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=21582, Retrieved Sun, 19 May 2024 00:54:40 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsmean plot
Estimated Impact161

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] [Mean plot] [2008-11-04 15:16:49] [3bdbbe597ac6c61989658933956ee6ac] [Current]
Feedback Forum
2008-11-09 19:25:05 [006ad2c49b6a7c2ad6ab685cfc1dae56] [reply] 
Bij Q3 kon je nog zeggen dat de daling in zijn geheel wel significant is. De andere vragen zijn zeer goed opgelost.
  2008-11-10 18:43:49 [190a362f17f947d26d72288563a8c3cb] [reply] 
Juist niet. Doordat de notches elkaar overlappen is er geen sprake van significantie. De daling is eerder toe te schrijven aan het toeval over de jaren heen. Maar als men bijvoorbeeld jaar 1 vergelijkt met jaar 5 kan men wel spreken van significantie omdat de notches zich hier net een klein beetje overlappen. Hier is het niet toe te schrijven aan het toeval, men kan hier dus een betekenis aan geven.
2008-11-11 22:09:21 [f4fb14dccb656c9eb858fa18c7d28649] [reply] 
Q3: De conclusie is juist. De algemene trend is echter wel in dalende lijn, en als men de betrouwbaarheidsintervallen van de eerste en de laatste boxplot naast elkaar legt, ziet men (bijna) geen overlapping, wat dit inderdaad tot een twijfelgeval maakt.
2008-11-12 09:44:09 [76d4ba45ca37c54e4ca3ca97939a2cd4] [reply] 
Q3: Je hebt terecht opgemerkt dat het in dit geval beter is om een sequentiële analyse te doen, ipv een mean plot. Je vermeld dat de mediaan gedurende 5 jaar gedaald is, maar dat de inkepingen elkaar niet overlappen. Als je echter het eerste en het vijfde jaar vergelijkt, dan is er geen overlapping meer. Dus over een periode van 5 jaar gezien is deze daling niet meer aan het toeval te wijten. Opnieuw ben je vergeten kritiek te geven op het antwoord van de student.
2008-11-12 09:48:36 [Maarten Van Gucht] [reply] 
Q3: de betrouwbaarheidsinterval of inkepingen overlappen elkaar dus er is inderdaad sprake van toeval. Dit heeft de student ook goed vermeld. De student heeft deze vraag zeer duidelijk beschreven en kon eventueel bij aanvulling vermelden dat het jaar 100 het basisjaar was en dat de mediaan een dalend verloop kende over de tijdsreeks heen.

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=21582&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=21582&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=21582&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()