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_rwalk.wasp
Title produced by softwareLaw of Averages
Date of computationTue, 02 Dec 2008 04:29:24 -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/Dec/02/t1228217429d79018khxvgnj96.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 08:46:35 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=27606, Retrieved Sun, 19 May 2024 08:46:35 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact178

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F     [Law of Averages] [Random Walk Simul...] [2008-11-25 17:50:19] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
F         [Law of Averages] [tinneke_debock.wo...] [2008-12-02 11:29:24] [20137734a2343a7bbbd59daaec7ad301] [Current]
Feedback Forum
2008-12-08 13:34:41 [Dave Bellekens] [reply] 
Student merkt correct op dat er een schijnbaar patroon aanwezig is. Het is echter niet mogelijk om basis van het verleden te voorspellen of er kop of let zal worden gegooid in de toekomst. Het patroon is dus te wijten aan toeval.

In de 2e grafiek had men nog kunnen vermelden dat de blauwe lijn convergeert richting 50%, wat er op wijst dat de kans om kop te gooien op lange termijn gelijk zal zijn aan 50%
2008-12-08 15:39:24 [Jonas Scheltjens] [reply] 
Wat de student zegt is wel juist, maar is zeer beperkt. Eerst en vooral kunnen we verder nog opmerken dat we hier alvast niet te maken hebben met van seizoenaliteit, omdat dit een simulatie is van worpen en de vorige worp dus geen invloed heeft op de volgende worp. Dit heeft als gevolg dat de kans op ‘kop’ - indien men dit experiment 500 keer herhaalt- rond de theoretische 50% ligt. Men kan hier wel spreken over een trend, dewelke slechts een schijnbare trend is. Dit weten we doordat dat de gegevens bekomen werden door de simulatie van het 500 keer opwerpen van een munt. Dit is dus ook zeggen dat de reeks schijnbaar voorspelbaar is. Een juiste conclusie is dan ook dat een stijging of daling, dewelke weergegeven zijn in de grafiek, van het aantal keer kop gooien slechts door het toeval wordt bepaald.

Post a new message

Dataset

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time1 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\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 & 1 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=27606&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]1 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=27606&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=27606&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 time1 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
par1 = 500 ; par2 = 0.5 ;
Parameters (R input):
par1 = 500 ; par2 = 0.5 ;
R code (references can be found in the software module):
n <- as.numeric(par1)
p <- as.numeric(par2)
heads=rbinom(n-1,1,p)
a=2*(heads)-1
b=diffinv(a,xi=0)
c=1:n
pheads=(diffinv(heads,xi=.5))/c
bitmap(file='test1.png')
op=par(mfrow=c(2,1))
plot(c,b,type='n',main='Law of Averages',xlab='Toss Number',ylab='Excess of Heads',lwd=2,cex.lab=1.5,cex.main=2)
lines(c,b,col='red')
lines(c,rep(0,n),col='black')
plot(c,pheads,type='n',xlab='Toss Number',ylab='Proportion of Heads',lwd=2,cex.lab=1.5)
lines(c,pheads,col='blue')
lines(c,rep(.5,n),col='black')
par(op)
dev.off()