Send output to:
Browser Blue - Charts White
Browser Black/White
CSV
Data:
NA NA NA NA 57 NA NA 63 NA 65 47 NA NA NA NA NA NA NA NA 68 NA NA NA NA NA NA 71 NA NA NA NA NA 59 68 48 NA 59 60 59 NA 79 NA NA 59 NA NA NA 71 57 66 63 NA 58 NA 48 NA 73 NA 61 68 NA 62 NA NA NA NA NA 62 NA 69 58 58 NA 72 NA 62 65 69 66 NA NA NA NA 66 55 NA 72 62 64 64 NA NA 68 70 NA 69 NA NA NA 73 NA NA NA 74 78 75 NA NA 50 NA NA 65 78 78 NA NA 70 63 63 NA NA 67 66 62 NA NA NA NA 73 NA NA NA 69 84 NA 58 NA NA NA 57 NA 68 NA NA 69 NA 60 NA 66 NA 81 72 NA NA 74 NA NA 65 NA 51 80 NA NA 74 NA 70 69 NA 55 71 NA NA NA 69 NA NA NA NA 63 NA 39 68 NA 68 NA 67 70 NA 66 NA NA 59 62 75 NA 73 NA NA NA NA 73 NA 61 NA 63 78 65 77 69 68 NA NA NA 76 67 69 59 73 NA NA NA NA 78 NA 68 NA NA 68 NA 67 55 73 66 75 77 NA 75 57 NA NA NA NA 66 NA NA 60 64 74 59 NA 69 63 73 55 77 70 NA NA NA 66 77 NA 78 NA NA NA NA NA 72 50 72 71 80 NA 64 69 NA 75 79 NA 60 NA NA 53 NA 69 NA 68 NA NA NA 73 NA NA 64 NA NA NA NA 79 NA 76 66 NA 57 NA NA 58 74 NA NA NA NA 62 NA NA NA NA 66 66 NA 65 NA NA 66 NA 77 NA 65 67 NA NA NA NA 84 58 NA 75 NA 72 NA NA NA NA NA NA NA NA 75 NA 72 75 NA NA NA NA NA NA NA 72 NA NA NA 72 NA NA NA NA 75 NA NA 66 73 NA NA NA NA 70 NA 64 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
Sample Range:
(leave blank to include all observations)
From:
To:
Chart options
R Code
x <-sort(x[!is.na(x)]) q1 <- function(data,n,p,i,f) { np <- n*p; i <<- floor(np) f <<- np - i qvalue <- (1-f)*data[i] + f*data[i+1] } q2 <- function(data,n,p,i,f) { np <- (n+1)*p i <<- floor(np) f <<- np - i qvalue <- (1-f)*data[i] + f*data[i+1] } q3 <- function(data,n,p,i,f) { np <- n*p i <<- floor(np) f <<- np - i if (f==0) { qvalue <- data[i] } else { qvalue <- data[i+1] } } q4 <- function(data,n,p,i,f) { np <- n*p i <<- floor(np) f <<- np - i if (f==0) { qvalue <- (data[i]+data[i+1])/2 } else { qvalue <- data[i+1] } } q5 <- function(data,n,p,i,f) { np <- (n-1)*p i <<- floor(np) f <<- np - i if (f==0) { qvalue <- data[i+1] } else { qvalue <- data[i+1] + f*(data[i+2]-data[i+1]) } } q6 <- function(data,n,p,i,f) { np <- n*p+0.5 i <<- floor(np) f <<- np - i qvalue <- data[i] } q7 <- function(data,n,p,i,f) { np <- (n+1)*p i <<- floor(np) f <<- np - i if (f==0) { qvalue <- data[i] } else { qvalue <- f*data[i] + (1-f)*data[i+1] } } q8 <- function(data,n,p,i,f) { np <- (n+1)*p i <<- floor(np) f <<- np - i if (f==0) { qvalue <- data[i] } else { if (f == 0.5) { qvalue <- (data[i]+data[i+1])/2 } else { if (f < 0.5) { qvalue <- data[i] } else { qvalue <- data[i+1] } } } } lx <- length(x) qval <- array(NA,dim=c(99,8)) mystep <- 25 mystart <- 25 if (lx>10){ mystep=10 mystart=10 } if (lx>20){ mystep=5 mystart=5 } if (lx>50){ mystep=2 mystart=2 } if (lx>=100){ mystep=1 mystart=1 } for (perc in seq(mystart,99,mystep)) { qval[perc,1] <- q1(x,lx,perc/100,i,f) qval[perc,2] <- q2(x,lx,perc/100,i,f) qval[perc,3] <- q3(x,lx,perc/100,i,f) qval[perc,4] <- q4(x,lx,perc/100,i,f) qval[perc,5] <- q5(x,lx,perc/100,i,f) qval[perc,6] <- q6(x,lx,perc/100,i,f) qval[perc,7] <- q7(x,lx,perc/100,i,f) qval[perc,8] <- q8(x,lx,perc/100,i,f) } bitmap(file='test1.png') myqqnorm <- qqnorm(x,col=2) qqline(x) grid() dev.off() load(file='createtable') a<-table.start() a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Percentiles - Ungrouped Data',9,TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'p',1,TRUE) a<-table.element(a,hyperlink('http://www.xycoon.com/method_1.htm', 'Weighted Average at Xnp',''),1,TRUE) a<-table.element(a,hyperlink('http://www.xycoon.com/method_2.htm','Weighted Average at X(n+1)p',''),1,TRUE) a<-table.element(a,hyperlink('http://www.xycoon.com/method_3.htm','Empirical Distribution Function',''),1,TRUE) a<-table.element(a,hyperlink('http://www.xycoon.com/method_4.htm','Empirical Distribution Function - Averaging',''),1,TRUE) a<-table.element(a,hyperlink('http://www.xycoon.com/method_5.htm','Empirical Distribution Function - Interpolation',''),1,TRUE) a<-table.element(a,hyperlink('http://www.xycoon.com/method_6.htm','Closest Observation',''),1,TRUE) a<-table.element(a,hyperlink('http://www.xycoon.com/method_7.htm','True Basic - Statistics Graphics Toolkit',''),1,TRUE) a<-table.element(a,hyperlink('http://www.xycoon.com/method_8.htm','MS Excel (old versions)',''),1,TRUE) a<-table.row.end(a) for (perc in seq(mystart,99,mystep)) { a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,round(perc/100,2),1,TRUE) for (j in 1:8) { a<-table.element(a,round(qval[perc,j],6)) } a<-table.row.end(a) } a<-table.end(a) table.save(a,file='mytable.tab')
Compute
Summary of computational transaction
Raw Input
view raw input (R code)
Raw Output
view raw output of R engine
Computing time
0 seconds
R Server
Big Analytics Cloud Computing Center
Click here to blog (archive) this computation