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2011 21 2011 26 2011 22 2011 22 2011 18 2011 23 2011 12 2011 20 2011 22 2011 21 2011 19 2011 22 2011 15 2011 20 2011 19 2011 18 2011 15 2011 20 2011 21 2011 21 2011 15 2011 23 2011 21 2011 18 2011 25 2011 9 2011 30 2011 20 2011 23 2011 16 2011 16 2011 19 2011 25 2011 18 2011 23 2011 21 2011 10 2011 14 2011 22 2011 26 2011 23 2011 23 2011 24 2011 24 2011 18 2011 23 2011 15 2011 19 2011 16 2011 25 2011 23 2011 17 2011 19 2011 21 2011 18 2011 27 2011 21 2011 13 2011 8 2011 29 2011 28 2011 23 2011 21 2011 19 2011 19 2011 20 2011 18 2011 19 2011 17 2011 19 2011 25 2011 19 2011 22 2011 23 2011 26 2011 14 2011 28 2011 16 2011 24 2011 20 2011 12 2011 24 2011 22 2011 12 2011 22 2011 20 2011 10 2011 23 2011 17 2011 22 2011 24 2011 18 2011 21 2011 20 2011 20 2011 22 2011 19 2011 20 2011 26 2011 23 2011 24 2011 21 2011 21 2011 19 2011 8 2011 17 2011 20 2011 11 2011 8 2011 15 2011 18 2011 18 2011 19 2011 19 2012 23 2012 22 2012 21 2012 25 2012 30 2012 17 2012 27 2012 23 2012 23 2012 18 2012 18 2012 23 2012 19 2012 15 2012 20 2012 16 2012 24 2012 25 2012 25 2012 19 2012 19 2012 16 2012 19 2012 19 2012 23 2012 21 2012 22 2012 19 2012 20 2012 20 2012 3 2012 23 2012 14 2012 23 2012 20 2012 15 2012 13 2012 16 2012 7 2012 24 2012 17 2012 24 2012 24 2012 19 2012 25 2012 20 2012 28 2012 23 2012 27 2012 18 2012 28 2012 21 2012 19 2012 23 2012 27 2012 22 2012 28 2012 25 2012 21 2012 22 2012 28 2012 20 2012 29 2012 25 2012 25 2012 20 2012 20 2012 16 2012 20 2012 20 2012 23 2012 18 2012 25 2012 18 2012 19 2012 25 2012 25 2012 25 2012 24 2012 19 2012 26 2012 10 2012 17 2012 13 2012 17 2012 30 2012 25 2012 4 2012 16 2012 21 2012 23 2012 22 2012 17 2012 20 2012 20 2012 22 2012 16 2012 23 2012 16 2012 0 2012 18 2012 25 2012 23 2012 12 2012 18 2012 24 2012 11 2012 18 2012 14 2012 23 2012 24 2012 29 2012 18 2012 15 2012 29 2012 16 2012 19 2012 22 2012 16 2012 23 2012 23 2012 19 2012 4 2012 20 2012 24 2012 20 2012 4 2012 24 2012 22 2012 16 2012 3 2012 15 2012 24 2012 17 2012 20 2012 27 2012 23 2012 26 2012 23 2012 17 2012 20 2012 22 2012 19 2012 24 2012 19 2012 23 2012 15 2012 27 2012 26 2012 22 2012 22 2012 18 2012 15 2012 22 2012 27 2012 10 2012 20 2012 17 2012 23 2012 19 2012 13 2012 27 2012 23 2012 16 2012 25 2012 2 2012 26 2012 20 2012 23 2012 22 2012 24 2014 22 2014 17 2014 23 2014 23 2014 28 2014 29 2014 21 2014 24 2014 20 2014 7 2014 19 2014 28 2014 18 2014 26 2014 21 2014 19 2014 20 2014 23 2014 24 2014 16 2014 19 2014 24 2014 21 2014 16 2014 16 2014 21 2014 28 2014 16 2014 23 2014 26 2014 29 2014 18 2014 19 2014 19 2014 16 2014 16 2014 16 2014 18 2014 22 2014 14 2014 20 2014 15 2014 22 2014 24 2014 16 2014 19 2014 24 2014 19 2014 15 2014 11 2014 15 2014 17 2014 20 2014 21 2014 16 2014 17 2014 20 2014 15 2014 21 2014 16 2014 18 2014 25 2014 21 2014 21 2014 16 2014 20 2014 24 2014 28 2014 27 2014 22 2014 20 2014 27 2014 17 2014 22 2014 23 2014 15 2014 22 2014 13 2014 21 2014 18 2014 22 2014 19 2014 15 2014 20 2014 17 2014 21 2014 23 2014 20 2014 18 2014 22 2014 24 2014 24 2014 18 2014 27 2014 19 2014 20 2014 15 2014 20 2014 27 2014 20 2014 20 2014 13 2014 21 2014 23 2014 26 2014 24 2014 25 2014 18 2014 21 2014 23 2014 16 2014 19 2014 20 2014 25 2014 22 2014 20 2014 25 2014 27 2014 20 2014 18 2014 26 2014 26 2014 24 2014 27 2014 16 2014 15 2014 25 2014 27 2014 18 2014 16 2014 18 2014 23 2014 21 2014 21 2014 14 2014 24 2014 18 2014 16 2014 25 2014 22 2014 13 2014 20 2014 17 2014 23 2014 22 2014 23 2014 22 2014 23 2014 10 2014 18 2014 25 2014 26 2014 14 2014 23 2014 22 2014 23 2014 19 2014 14 2014 26 2014 24 2014 21 2014 17 2014 16 2014 15 2014 11 2014 19 2014 21 2014 20 2014 16 2014 19 2014 16 2014 11 2014 22 2014 20 2014 26 2014 26 2014 20 2014 24 2014 20 2014 15 2014 23 2014 25 2014 27 2014 23 2014 20 2014 25 2014 24 2014 22 2014 27 2014 20 2014 17 2014 22 2014 26 2014 19 2014 19 2014 24 2014 22 2014 16 2014 22 2014 23 2014 19 2014 20 2014 16 2014 19 2014 20 2014 15 2014 22 2014 22 2014 12 2014 15 2014 21 2014 26 2014 27 2014 23 2014 21 2014 22 2014 26 2014 24 2014 27 2014 18 2014 18 2014 25 2014 12 2014 19 2013 24 2013 17 2013 22 2013 15 2013 20 2013 24 2013 17 2013 24 2013 15 2013 20 2013 20 2013 17 2013 11 2013 21 2013 28 2013 14 2013 13 2013 12 2013 21 2013 13 2013 19 2013 23 2013 27 2013 25 2013 22 2013 27 2013 16 2013 20 2013 18 2013 19 2013 17 2013 10 2013 11 2013 16 2013 13 2013 14 2013 12 2013 15 2013 19 2013 15 2013 14 2013 14 2013 10 2013 13 2013 21 2013 11 2013 14 2013 20 2013 7 2013 22 2013 24 2013 16 2013 22 2013 25 2013 5 2013 19 2013 23 2013 13 2013 10 2013 12 2013 21 2013 22 2013 20 2013 17 2013 20 2013 13 2013 9 2013 22 2013 15 2013 12 2013 25 2013 14 2013 14 2013 17 2013 9 2013 10 2013 15 2013 15 2013 15 2013 14 2013 21 2013 13 2013 18 2013 20 2013 16 2013 28 2013 12 2013 20 2013 26 2013 18 2013 21 2013 23 2013 13 2013 22 2013 14 2013 23 2013 16 2013 14 2013 22 2013 19 2013 23 2013 16 2013 20 2013 8 2013 16 2013 11 2013 16 2013 10 2013 17 2013 16 2013 17 2013 10 2013 15 2013 13 2013 19 2013 14 2013 18 2013 25 2013 10 2013 22 2013 15 2013 18 2013 22 2013 18 2013 15 2013 20 2013 18 2013 6 2013 17 2013 12 2013 12 2013 19 2013 23 2013 26 2013 28 2013 19 2013 16 2013 3 2013 11 2013 15 2013 22 2013 12 2013 21 2013 25 2013 12 2013 14 2013 24 2013 12 2013 13 2013 15 2013 17 2013 12 2013 28 2013 25 2013 14 2013 21 2014 18 2014 23 2014 16 2014 15 2014 5 2014 19 2014 22 2014 19 2014 12 2014 22 2014 18 2014 24 2014 19 2014 4 2014 20 2014 24 2014 26 2014 22 2014 19 2014 9 2014 22 2014 18 2014 16 2014 19 2014 20 2014 21 2014 17 2014 9 2014 26 2014 28 2014 13 2014 16 2014 22 2014 18 2014 21 2014 10 2014 15 2014 15 2014 13 2014 10 2014 23 2014 21 2014 14 2014 17 2014 15 2014 15 2014 17 2014 26 2014 12 2014 14 2014 26 2014 18 2014 17 2014 20 2014 16 2014 19 2014 12 2014 20 2014 19 2014 25 2014 19 2014 15 2014 12
Names of X columns:
Year NUMERACYTOT
Response Variable (column number)
Factor Variable (column number)
Include Intercept Term ?
TRUE
FALSE
Chart options
Title:
Label y-axis:
Label x-axis:
R Code
par3 <- 'FALSE' par2 <- '1' par1 <- '2' cat1 <- as.numeric(par1) # cat2<- as.numeric(par2) # intercept<-as.logical(par3) x <- t(x) x1<-as.numeric(x[,cat1]) f1<-as.character(x[,cat2]) xdf<-data.frame(x1,f1) (V1<-dimnames(y)[[1]][cat1]) (V2<-dimnames(y)[[1]][cat2]) names(xdf)<-c('Response', 'Treatment') if(intercept == FALSE) (lmxdf<-lm(Response ~ Treatment - 1, data = xdf) ) else (lmxdf<-lm(Response ~ Treatment, data = xdf) ) (aov.xdf<-aov(lmxdf) ) (anova.xdf<-anova(lmxdf) ) load(file='createtable') a<-table.start() a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'ANOVA Model', length(lmxdf$coefficients)+1,TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, paste(V1, ' ~ ', V2), length(lmxdf$coefficients)+1,TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, 'means',,TRUE) for(i in 1:length(lmxdf$coefficients)){ a<-table.element(a, round(lmxdf$coefficients[i], digits=3),,FALSE) } 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,'ANOVA Statistics', 5+1,TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, ' ',,TRUE) a<-table.element(a, 'Df',,FALSE) a<-table.element(a, 'Sum Sq',,FALSE) a<-table.element(a, 'Mean Sq',,FALSE) a<-table.element(a, 'F value',,FALSE) a<-table.element(a, 'Pr(>F)',,FALSE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, V2,,TRUE) a<-table.element(a, anova.xdf$Df[1],,FALSE) a<-table.element(a, round(anova.xdf$'Sum Sq'[1], digits=3),,FALSE) a<-table.element(a, round(anova.xdf$'Mean Sq'[1], digits=3),,FALSE) a<-table.element(a, round(anova.xdf$'F value'[1], digits=3),,FALSE) a<-table.element(a, round(anova.xdf$'Pr(>F)'[1], digits=3),,FALSE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, 'Residuals',,TRUE) a<-table.element(a, anova.xdf$Df[2],,FALSE) a<-table.element(a, round(anova.xdf$'Sum Sq'[2], digits=3),,FALSE) a<-table.element(a, round(anova.xdf$'Mean Sq'[2], digits=3),,FALSE) a<-table.element(a, ' ',,FALSE) a<-table.element(a, ' ',,FALSE) a<-table.row.end(a) a<-table.end(a) table.save(a,file='mytable1.tab') bitmap(file='anovaplot.png') boxplot(Response ~ Treatment, data=xdf, xlab=V2, ylab=V1) dev.off() if(intercept==TRUE){ 'Tukey Plot' thsd<-TukeyHSD(aov.xdf) bitmap(file='TukeyHSDPlot.png') plot(thsd) dev.off() } if(intercept==TRUE){ a<-table.start() a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Tukey Honest Significant Difference Comparisons', 5,TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, ' ', 1, TRUE) for(i in 1:4){ a<-table.element(a,colnames(thsd[[1]])[i], 1, TRUE) } a<-table.row.end(a) for(i in 1:length(rownames(thsd[[1]]))){ a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,rownames(thsd[[1]])[i], 1, TRUE) for(j in 1:4){ a<-table.element(a,round(thsd[[1]][i,j], digits=3), 1, FALSE) } a<-table.row.end(a) } a<-table.end(a) table.save(a,file='mytable2.tab') } if(intercept==FALSE){ a<-table.start() a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'TukeyHSD Message', 1,TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.start() a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Must Include Intercept to use Tukey Test ', 1, FALSE) a<-table.row.end(a) a<-table.end(a) table.save(a,file='mytable2.tab') } library(car) lt.lmxdf<-leveneTest(lmxdf) a<-table.start() a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Levenes Test for Homogeneity of Variance', 4,TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,' ', 1, TRUE) for (i in 1:3){ a<-table.element(a,names(lt.lmxdf)[i], 1, FALSE) } a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Group', 1, TRUE) for (i in 1:3){ a<-table.element(a,round(lt.lmxdf[[i]][1], digits=3), 1, FALSE) } a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,' ', 1, TRUE) a<-table.element(a,lt.lmxdf[[1]][2], 1, FALSE) a<-table.element(a,' ', 1, FALSE) a<-table.element(a,' ', 1, FALSE) a<-table.row.end(a) a<-table.end(a) table.save(a,file='mytable3.tab')
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