Send output to:
Browser Blue - Charts White
Browser Black/White
CSV
Data:
0.2131 0.1922 0.1779 0.3233 0.0595 0.2474 0.016 0.4582 0.0247 0.0247 0.0207 0.3198 0.0455 0.0355 0.018 0.2085 0.0143 0.0138 0.2229 0.2911 0.0568 0.3354 0.102 0.1043 0.9033 0.4215 0.547 0.2479 1.0531 0.6246 0.4527 0.4263 0.8668 0.8089 0.3623 0.3368 0.1477 0.1608 0.327 0.1893 0.3127 0.134 0.7688 0.1408 0.1413 0.1228 0.4444 0.2289 0.1309 0.1184 0.2797 0.1117 0.1194 0.1212 0.0558 0.0057 0.0452 0.1025 0.0621 0.0979 0.3212 0.3484 0.0432 0.0821 0.1199 0.129 0.0717 0.0413 0.0507 0.0443 0.0225 0.1659 0.1884 0.098 0.1117 0.0279 0.7359 0.3304 0.1709 0.055 0.1865 0.2747 0.1952 0.1823 0.002 0.5074 0.083 0.0455 0.2413 0.1526 0.0004 1.2964 0.1555 0.0085 1.4682 0.0099 0.0481 0.0724 0.4488 0.1042 0.3105 0.1129 0.4 0.0536 0.0602 0.0482 0.1479 0.0822 0.0635 0.2368 0.0332 0.0262 0.0415 0.2602 0.0808 0.3002 0.0319 1.5809 0.0757 0.0038 0.2928 0.0664 0.0164 0.1619 0.0661 0.028 0.0087 0.3741 0.0523 0.04 0.334 0.0894 0.3419 0.0773 0.0055 0.5233 0.355 0.2069 0.0239 0.1085 0.1982 0.0915 0.1797 0.0518 0.0462 0.7054 0.509 0.0425 0.0613 0.0322 0.0691 0.2394 0.0489 0.1575 0.0023 0.0718 0.0442 0.1506 0.1257 0.1665 0.4253 0.1698 0.0869 0.1112 0.0744 0.3144 0.2731 1 0.1504 0.2922 0.1122 0.0884 0.1194 0.0632 0.0864 0.3107 1 0.4999 0.3189 0.198 0.6034 0.188 0.3734 0.1681 0.5784 0.1384 0.1079 0.1034 1.1191 0.1956 0.0916 0.1388 0.2476 0.0768 0.0632 0.0838 0.1732 0.1144 0.215 0.7624 0.0193 0.0068 0.541 0.0685 0.7687 0.0095 0.0473 0.0825 0.4499 0.1389 0.8099 0.0401 0.0489 0.0336 0.0711 3.5046 0.3053 0.0834 0.2237 0.0015 0.0606 0.0606 0.1868 0.326 0.2123 0.2512 0.2696 0.0108 0.0156 0.1095 0.3584 0.113 0.2656 1.0873 0.0388 0.7495 0.0886 0.182 1.6544 0.0318 0.1188 0.1142 0.3456 0.3531 0.7436 0.4994 0.0952 0.1113 0.4003 1.8953 0.2394 0.1639 0.013 1.0615 0.4413 0.0015 0.1836 0.8391 0.6146 0.1183 0.6257 0.5465 0.2173 0.1213 0.1452 0.4355 0.7142 0.1118 0.4168 0.0944 0.9349 0.1218 0.1014 0.0987 0.3289 0.1039 0.1721 0.0522 0.7396 0.31 0.2481 0.0768 0.0818 0.0288 0.6183 0.1266 0.6179 0.0466 0.1143 0.0951 0.0733 1.5105 0.1545 0.0413 0.054 1.0319 0.416 0.1223 0.4227 0.1208 0.0785 0.0437 0.8365 0.5013 0.0969 0.0517 0.1759 0.0065 0.0589 0.2811 0.2596 0.0159 2.1384 0.0173 0.3067 0.3932 0.2934 0.1263 2.3156 1.4677 1.8794 1.0277 0.2362 0.0024 0.2205 0.5023 0.0329 0.1164 0.7461 0.3274 0.5535 225.8418 0.2183 0.0371 120.3016 241.7056 0.6149 0.7821 119.9061 250.161 0.1742 202.9727 0.3779 0.0545 0.2619 0.5618 0.2616 0.2806 0.4673 0.358 0.1317 0.5189 0.1256 0.1634 0.846 0.4243 0.6842 0.4308 0.2436 0.2175 0.135 0.0767 0.1129 0.0917 0.3675 0.6079 0.0977 0.0654 0.4469 0.139 0.1016 0.2295 0.1203 0.3736 118.7303 0.3133 0.4111 135.9657 78.4802 0.1313 142.2744 70.0586 130.8381 0.2019 0.0258 0.2553 0.394 0.1292 174.0364 141.1828 226.7217 0.2104 0.1405 0.1525 0.1355 0.4097 0.0683 0.0699 0.1079 0.011 0.0427 0.0883 0.2451 0.003 0.2377 0.2467 0.013 0.1947 0.1168 0.0639 0.1066 0.2558 0.0855 0.272 0.2668 0.0774 0.2294 0.2462 0.0802 0.2305 0.0688 0.0682 0.2386 0.1788 0.2987 0.2481 0.2301 0.2281 0.2023 0.0235 0.1758 0.1723 0.2176 0.1779 0.2291 0.1957 0.2219 0.208 0.1486 0.1859 0.2266 0.2075 0.1542 0.1871 0.2491 0.183 0.1476 0.1985 0.3343 0.2333 0.3218 0.1678 0.2066 0.1278 0.352 0.1949 0.1318 0.1301 0.103 0.2529 0.0174 0.0371 0.0151 0.0148 0.268 0.0255 0.0142 0.0153 0.016 0.0941 0.11 0.1579 0.034 0.025 0.0096 0.0065 0.0085 0.0167 0.0139 0.0065 0.0054 0.0082 0.0027 0.2108 0.2233 0.2208 0.279 0.2931 0.2569 0.2474 0.0598 0.06 0.2725 0.9203 0.3253 0.1607 1.0246 0.2829 0.1296 0.0375 6.1162 1.9271 0.3931 0.0599 3.31 1.0481 0.3608 0.0668 0.1923 0.0285 0.0152 0.5452 0.256 0.0531 0.7968 0.0974 0.0918 0.8936 0.7376 0.5269 0.3321 8.7921 0.8923 0.6315 0.5443 2.741 1.2232 2.6575 0.4733 0.1488 0.1648 0.7298 0.4009 0.2404 0.1438 9.904 3.9758 1.64 0.4571 9.4281 4.6615 1.9881 0.9311 0.2516 0.1141 0.1146 0.1268 0.1426 0.0155 0.8 0.2157 0.0854 0.2909 0.5423 0.1915 0.122 0.1179 0.1204 0.2284 1.1973 0.9259 0.4242 0.0465 0.0296 0.4579 0.2058 0.3546 0.181 0.0909 0.6926 0.5473 0.718 0.0526 0.0322 0.0541 0.0696 0.2944 0.0263 6.9772 3.7898 1.77 1.0288 0.2785 0.1899 3.7088 1.1873 0.8351 8.8002 5.0665 2.3177 0.0877 0.741 0.1804 0.1582 0.0699 1.0976 0.3905 0.3198 0.1955 0.8473 0.7827 0.4041 0.2152 0.0338 0.0316 0.0361 0.3584 0.0276 0.3991 0.0431 1.8828 0.7309 0.0056 0.364 0.2931 0.0952 0.1582 0.0356 0.0584 0.0374 0.4071 0.1651 0.0801 0.6 0.1557 0.1266 0.0902 0.1535 0.6179 0.4809 0.3322 0.1153 0.098 0.5779 0.2008 0.6933 0.6821 0.0348 2.4746 1.6197 1.3804 0.8652 0.0316 0.0367 0.0028 0.0317 0.0677 0.003 0.0164 0.0347 0.1725 0.0617 0.1359 0.2269 0.0466 0.082 0.1002 0.1583 2.129 0.2505 48.2827 0.1766 0.1021 0.4704 0.3983 0.893 0.688 0.512 0.2881 1 1.0061 4.0192 0.2174 0.7346 0.5033 0.3391 0.1722 1.8738 1.0066 0.7857 1.0399 1.6188 0.8956 0.834 0.7204 0.244 0.0868 0.0765 0.0868 0.4543 0.1683 0.1339 2.3101 0.0816 0.8985 3.0607 0.0981 0.287 0.3681 0.0914 0.2426 0.9659 0.8463 0.9086 1.5345 0.0674 2.2213 0.1594 3.0666 2.3591 2.5865 7.9004 0.4587 1.5362 0.1601 0.0522 0.0813 0.106 0.2874 0.3954 0.0562 0.0596 0.1019 1.0992 0.1527 0.0879 1.6173 0.0494 1.2117 0.2848 0.1721 0.3483 1.7385 1.2607 1.162 1.031 1.6517 1.5319 0.5603 1.9037 0.1168 0.4858 2.7486 0.2252 0.2048 0.3711 2.4439 1.3345 1.0241 0.0964 0.1514 0.8019 0.2618 0.5368 0.5368 0.2309 0.6599 0.3346 0.7403 1.0106 0.4111 0.3245 0.1596 1.009 0.1157 0.1213 0.0875 0.3555 0.3714 0.1312 0.0767 0.538 0.3596 0.3246 0.4513 0.0909 0.1494 0.5316 0.7186 0.4663 0.2694 0.0597 0.0893 0.4163 1.6688 0.6048 0.3678 0.1018 1.1757 0.666 0.5085 0.3998 0.1098 0.0491 0.1423 1.2767 0.8143 0.4476 1.1822 0.8835 0.0166 0.0385 0.2811 0.2344 0.201 1.2821 0.0765 0.8779 0.0009 1.5848 0.0956 2.0875 2.2864 0.9209 1.5374 0.2334 134.7192 0.4012 0.1213 0.3694 0.0558 0.8187 0.4369 118.3795 136.4226 0.4447 0.1188 134.3568 177.9439 0.2059 0.3724 121.4337 0.3671 0.1063 243.7857 0.4501 0.2989 0.5154 0.2269 0.5246 0.0841 0.2879 0.2874 0.1795 0.1657 0.1272 0.0939 0.7699 0.4996 0.3967 0.3604 0.244 0.1769 0.1239 0.0747 0.0945 0.0701 0.3839 0.2004 0.0776 0.0563 0.1014 0.1064 0.0991 0.1945 0.0873 0.3567 143.358 92.3023 0.3991 95.3557 84.2548 0.3641 60.8311 72.6949 69.9528 0.22 125.3574 0.2581 0.2322 0.1055 197.878 170.2335 54.6561 0.1609 0.1492 0.1421 0.1025 0.4031 0.511 0.2104 0.0498 0.0085 0.1988 0.0414 0.0892 0.0261 0.0194 0.1124 0.0124 0.2531 0.0678 0.141 0.0637 0.2403 0.2602 0.0645 0.2211 0.2263 0.2261 0.0672 0.1939 0.1086 0.089 0.2066 0.0622 0.3173 0.0089 0.2594 0.2224 0.1833 0.1715 0.0155 0.1772 0.1667 0.2025 0.1858 0.1788 0.1984 0.2255 0.1965 0.1809 0.1906 0.2109 0.1793 0.2077 0.1717 0.201 0.1874 0.1849 0.2084 0.3014 0.0187 0.1514 0.1686 0.1703 0.1555 0.3227 0.1537 0.2046 0.0296 0.1589 0.0236 0.0165 0.0174 0.018 0.0145 0.2443 0.0156 0.043 0.0152 0.1715 0.1492 0.0544 0.0618 0.0338 0.0129 0.01 0.0076 0.0209 0.0129 0.0445 0.0128 0.0028 0.0337 0.0034 0.1911 0.2225 0.2058 0.2476 0.2681 0.2282 0.0811 0.0705 0.1842 0.2465
Type of transformation
Full Box-Cox transform
Full Box-Cox transform
Simple Box-Cox transform
Minimum lambda
-8
-2
-8
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
Maximum lambda
2
2
1
2
3
4
5
6
7
8
Constant term to be added before analysis is performed
(?)
Display table with original and transformed data?
No
No
Yes
Chart options
R Code
library(car) par2 <- abs(as.numeric(par2)*100) par3 <- as.numeric(par3)*100 if(par4=='') par4 <- 0 par4 <- as.numeric(par4) numlam <- par2 + par3 + 1 x <- x + par4 n <- length(x) c <- array(NA,dim=c(numlam)) l <- array(NA,dim=c(numlam)) mx <- -1 mxli <- -999 for (i in 1:numlam) { l[i] <- (i-par2-1)/100 if (l[i] != 0) { if (par1 == 'Full Box-Cox transform') x1 <- (x^l[i] - 1) / l[i] if (par1 == 'Simple Box-Cox transform') x1 <- x^l[i] } else { x1 <- log(x) } c[i] <- cor(qnorm(ppoints(x), mean=0, sd=1),sort(x1)) if (mx < c[i]) { mx <- c[i] mxli <- l[i] x1.best <- x1 } } print(c) print(mx) print(mxli) print(x1.best) if (mxli != 0) { if (par1 == 'Full Box-Cox transform') x1 <- (x^mxli - 1) / mxli if (par1 == 'Simple Box-Cox transform') x1 <- x^mxli } else { x1 <- log(x) } mypT <- powerTransform(x) summary(mypT) 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') qqPlot(x) grid() mtext('Original Data') dev.off() bitmap(file='test5.png') qqPlot(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.row.start(a) a<-table.element(a,'transformation formula',header=TRUE) if (par1 == 'Full Box-Cox transform') { a<-table.element(a,'for all lambda <> 0 : T(Y) = (Y^lambda - 1) / lambda') } else { a<-table.element(a,'for all lambda <> 0 : T(Y) = Y^lambda') } a<-table.row.end(a) if(mx<0) { a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Warning: maximum correlation is negative! The Box-Cox transformation must not be used.',2) a<-table.row.end(a) } a<-table.end(a) table.save(a,file='mytable.tab') if(par5=='Yes') { a<-table.start() a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Obs.',header=T) a<-table.element(a,'Original',header=T) a<-table.element(a,'Transformed',header=T) a<-table.row.end(a) for (i in 1:n) { a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,i) a<-table.element(a,x[i]) a<-table.element(a,x1.best[i]) 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,'Maximum Likelihood Estimation of Lambda',1,TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,paste('<pre>',RC.texteval('summary(mypT)'),'</pre>',sep='')) a<-table.row.end(a) a<-table.end(a) table.save(a,file='mytable3.tab')
Compute
Summary of computational transaction
Raw Input
view raw input (R code)
Raw Output
view raw output of R engine
Computing time
1 seconds
R Server
Big Analytics Cloud Computing Center
Click here to blog (archive) this computation