Send output to:
Browser Blue - Charts White
Browser Black/White
CSV
Data X:
0 210907 0 2 0 120982 0 NA 0 176508 1 NA 0 179321 NA 4 0 123185 NA NA 0 52746 NA NA 0 385534 0 NA 0 33170 NA NA 0 101645 NA NA 0 149061 0 0 0 165446 1 NA 0 237213 1 0 0 173326 NA -4 0 133131 1 4 0 258873 NA 4 0 180083 NA NA 0 324799 1 0 0 230964 0 -1 0 236785 1 0 0 135473 0 NA 0 202925 NA NA 0 215147 0 NA 0 344297 1 1 0 153935 0 NA 0 132943 NA NA 0 174724 1 0 0 174415 1 3 0 225548 0 NA 0 223632 1 -1 0 124817 1 NA 0 221698 NA NA 0 210767 0 NA 0 170266 0 NA 0 260561 NA NA 0 84853 NA NA 0 294424 0 4 0 101011 NA NA 0 215641 NA NA 0 325107 1 3 0 7176 1 NA 0 167542 NA NA 0 106408 0 1 0 96560 0 0 0 265769 1 -2 0 269651 NA -3 0 149112 0 -4 0 175824 1 NA 0 152871 0 2 0 111665 1 NA 0 116408 NA NA 0 362301 1 2 0 78800 NA NA 0 183167 0 -4 0 277965 NA 3 0 150629 NA NA 0 168809 1 NA 0 24188 1 NA 0 329267 1 NA 0 65029 NA NA 0 101097 NA NA 0 218946 1 2 0 244052 1 2 0 341570 1 0 0 103597 0 NA 0 233328 NA 5 0 256462 1 NA 0 206161 NA -2 0 311473 NA 0 0 235800 0 NA 0 177939 NA NA 0 207176 NA -2 0 196553 1 -3 0 174184 1 NA 0 143246 0 2 0 187559 1 NA 0 187681 0 NA 0 119016 NA NA 0 182192 NA 2 0 73566 1 NA 0 194979 NA 2 0 167488 0 0 0 143756 0 4 0 275541 NA 4 0 243199 0 NA 0 182999 1 NA 0 135649 NA NA 0 152299 1 2 0 120221 NA NA 0 346485 1 NA 0 145790 NA NA 0 193339 1 2 0 80953 NA NA 0 122774 1 NA 0 130585 0 -4 0 112611 1 3 0 286468 1 NA 0 241066 NA NA 0 148446 1 3 0 204713 NA NA 0 182079 0 2 0 140344 1 NA 0 220516 1 NA 0 243060 1 -1 0 162765 1 -3 0 182613 NA NA 0 232138 1 NA 0 265318 0 NA 0 85574 1 0 0 310839 0 NA 0 225060 0 1 0 232317 1 NA 0 144966 0 NA 0 43287 NA NA 0 155754 NA NA 0 164709 1 NA 0 201940 NA NA 0 235454 NA NA 0 220801 1 NA 0 99466 0 NA 0 92661 1 NA 0 133328 1 -3 0 61361 1 NA 0 125930 NA NA 0 100750 1 3 0 224549 NA NA 0 82316 NA NA 0 102010 0 NA 0 101523 1 0 0 243511 1 0 0 22938 1 NA 0 41566 NA NA 0 152474 1 0 0 61857 NA NA 0 99923 0 NA 0 132487 1 3 0 317394 0 -3 0 21054 1 NA 0 209641 1 NA 0 22648 0 NA 0 31414 0 NA 0 46698 1 NA 0 131698 1 NA 0 91735 NA NA 0 244749 1 0 0 184510 NA -4 0 79863 NA NA 0 128423 0 2 0 97839 0 -1 0 38214 NA NA 1 151101 NA NA 1 272458 1 NA 1 172494 NA 3 1 108043 1 NA 1 328107 0 NA 1 250579 NA NA 1 351067 1 NA 1 158015 0 NA 1 98866 NA NA 1 85439 NA NA 1 229242 1 2 1 351619 NA 5 1 84207 1 NA 1 120445 0 NA 1 324598 0 2 1 131069 0 NA 1 204271 0 NA 1 165543 NA NA 1 141722 NA NA 1 116048 0 NA 1 250047 1 NA 1 299775 1 NA 1 195838 0 -2 1 173260 1 NA 1 254488 0 0 1 104389 NA NA 1 136084 NA NA 1 199476 NA 3 1 92499 1 -2 1 224330 0 0 1 135781 0 NA 1 74408 1 NA 1 81240 0 NA 1 14688 NA NA 1 181633 1 6 1 271856 1 -3 1 7199 NA NA 1 46660 NA NA 1 17547 NA NA 1 133368 NA NA 1 95227 1 3 1 152601 NA NA 1 98146 0 0 1 79619 NA NA 1 59194 0 NA 1 139942 1 NA 1 118612 0 -2 1 72880 1 NA 1 65475 1 1 1 99643 NA NA 1 71965 1 NA 1 77272 NA NA 1 49289 NA NA 1 135131 0 NA 1 108446 0 0 1 89746 NA NA 1 44296 NA NA 1 77648 NA NA 1 181528 1 NA 1 134019 1 NA 1 124064 NA NA 1 92630 NA NA 1 121848 0 2 1 52915 NA NA 1 81872 0 NA 1 58981 0 NA 1 53515 0 NA 1 60812 NA NA 1 56375 1 NA 1 65490 1 NA 1 80949 NA NA 1 76302 1 2 1 104011 1 NA 1 98104 0 -3 1 67989 NA NA 1 30989 1 -2 1 135458 0 NA 1 73504 NA NA 1 63123 1 NA 1 61254 NA NA 1 74914 1 NA 1 31774 0 1 1 81437 1 NA 1 87186 NA NA 1 50090 NA NA 1 65745 1 NA 1 56653 1 NA 1 158399 1 NA 1 46455 NA NA 1 73624 1 NA 1 38395 NA NA 1 91899 1 NA 1 139526 1 NA 1 52164 NA NA 1 51567 0 NA 1 70551 NA NA 1 84856 NA NA 1 102538 0 NA 1 86678 1 NA 1 85709 NA NA 1 34662 NA NA 1 150580 1 -4 1 99611 1 NA 1 19349 NA NA 1 99373 0 NA 1 86230 0 NA 1 30837 0 NA 1 31706 1 NA 1 89806 1 NA 1 62088 NA NA 1 40151 NA NA 1 27634 NA NA 1 76990 NA NA 1 37460 NA NA 1 54157 NA 0 1 49862 NA NA 1 84337 NA NA 1 64175 0 NA 1 59382 0 1 1 119308 0 NA 1 76702 0 NA 1 103425 NA NA 1 70344 NA NA 1 43410 NA NA 1 104838 NA NA 1 62215 NA NA 1 69304 NA NA 1 53117 NA NA 1 19764 1 NA 1 86680 NA NA 1 84105 0 0 1 77945 NA NA 1 89113 NA NA 1 91005 NA NA 1 40248 NA NA 1 64187 1 NA 1 50857 NA NA 1 56613 NA NA 1 62792 NA NA 1 72535 1 NA
Names of X columns:
pop time_in_rfc gender total_tests
Type of Correlation
kendall
pearson
spearman
kendall
Chart options
Title:
R Code
panel.tau <- function(x, y, digits=2, prefix='', cex.cor) { usr <- par('usr'); on.exit(par(usr)) par(usr = c(0, 1, 0, 1)) rr <- cor.test(x, y, method=par1) r <- round(rr$p.value,2) txt <- format(c(r, 0.123456789), digits=digits)[1] txt <- paste(prefix, txt, sep='') if(missing(cex.cor)) cex <- 0.5/strwidth(txt) text(0.5, 0.5, txt, cex = cex) } panel.hist <- function(x, ...) { usr <- par('usr'); on.exit(par(usr)) par(usr = c(usr[1:2], 0, 1.5) ) h <- hist(x, plot = FALSE) breaks <- h$breaks; nB <- length(breaks) y <- h$counts; y <- y/max(y) rect(breaks[-nB], 0, breaks[-1], y, col='grey', ...) } bitmap(file='test1.png') pairs(t(y),diag.panel=panel.hist, upper.panel=panel.smooth, lower.panel=panel.tau, main=main) dev.off() load(file='createtable') n <- length(y[,1]) n a<-table.start() a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,paste('Correlations for all pairs of data series (method=',par1,')',sep=''),n+1,TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,' ',header=TRUE) for (i in 1:n) { a<-table.element(a,dimnames(t(x))[[2]][i],header=TRUE) } a<-table.row.end(a) for (i in 1:n) { a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,dimnames(t(x))[[2]][i],header=TRUE) for (j in 1:n) { r <- cor.test(y[i,],y[j,],method=par1) a<-table.element(a,round(r$estimate,3)) } 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,'Correlations for all pairs of data series with p-values',4,TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'pair',1,TRUE) a<-table.element(a,'Pearson r',1,TRUE) a<-table.element(a,'Spearman rho',1,TRUE) a<-table.element(a,'Kendall tau',1,TRUE) a<-table.row.end(a) cor.test(y[1,],y[2,],method=par1) for (i in 1:(n-1)) { for (j in (i+1):n) { a<-table.row.start(a) dum <- paste(dimnames(t(x))[[2]][i],';',dimnames(t(x))[[2]][j],sep='') a<-table.element(a,dum,header=TRUE) rp <- cor.test(y[i,],y[j,],method='pearson') a<-table.element(a,round(rp$estimate,4)) rs <- cor.test(y[i,],y[j,],method='spearman') a<-table.element(a,round(rs$estimate,4)) rk <- cor.test(y[i,],y[j,],method='kendall') a<-table.element(a,round(rk$estimate,4)) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'p-value',header=T) a<-table.element(a,paste('(',round(rp$p.value,4),')',sep='')) a<-table.element(a,paste('(',round(rs$p.value,4),')',sep='')) a<-table.element(a,paste('(',round(rk$p.value,4),')',sep='')) a<-table.row.end(a) } } a<-table.end(a) table.save(a,file='mytable1.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