FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_rwalk.wasp
Title produced by softwareLaw of Averages
Date of computationTue, 02 Dec 2008 07:28:13 -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/t1228228120pgt07pufbgzoj4r.htm/, Retrieved Mon, 27 May 2024 21:58:39 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=27850, Retrieved Mon, 27 May 2024 21:58:39 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact191

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 18:05:16] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
F         [Law of Averages] [W7Q2] [2008-12-02 14:28:13] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
Feedback Forum
2008-12-08 15:36:11 [Kevin Vermeiren] [reply] 
De student geeft hier een correct maar zeer beperkt antwoord. Het klopt dat er een schijnbaar negatieve trend aanwezig is in de autocorrelatie. De student had nog kunnen vermelden waarom er sprake is van een schijnbare trend. Dit weten we omdat de autocorrelatie hiervan positief is. We merken dit indien de vorige waarde groot is de volgende dat ook is, indien de vorige waarde klein is de volgende dat ook zal zijn. Ook weten we dat autocorrelatie een belangrijke veroorzaker is van schijncorrelatie. We kunnen ook nog op een andere manier vaststellen dat er sprake is van een positieve autocorrelatie namelijk door dat er in de grafiek een langzame evolutie is. . Wanneer we te maken zouden gehad hebben met een wispelturige grafiek zouden we kunnen spreken van een negatieve autocorrelatie. Hierdoor kunnen we besluiten dat er geen sprake is van seizoenaliteit. De student vermeld terecht dat de autocorrelatie significant verschillend is van 0 daar alle lijnen buiten het betrouwbaarheidsinterval vallen. We kunnen dus niet spreken van toeval. Er had nog vermeld mogen worden dat dit typisch is voor een stochastische trend. Als conclusie had de student ook nog kunnen vermelden dat deze trend en seizoenaliteit verwijdert kunnen worden door gebruik te maken van differentiatie.
2008-12-08 21:38:38 [] [reply] 
Je kan nog wat extra aanvullen. Er is een dalende trend van de verticale staven en dus een lange termijn trend. Maar dit is zoals gezegd een schijnbare trend. Door te differentiëren kunnen we dit verwijderen. De trend is negatief maar de correlatie positief. Dwz als er een gebeurtenis invloed heeft op de volgende gebeurtenis. We kunnen verder ook besluiten dat er geen seizoenaliteit is. De autocorrelatie is inderdaad significant verschillend van 0, want de staafjes komen boven de stippellijn uit.
2008-12-09 11:17:48 [Yannick Van Schil] [reply] 
correct geantwoord, er is een schijnbare trend aanwezig in de autocorrelatie, deze is ook significant want alle lijntjes liggen boven het betrouwbaarheidsinterval, zoals de student ook vermeld

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'George Udny Yule' @ 72.249.76.132

\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 & 'George Udny Yule' @ 72.249.76.132 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=27850&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]'George Udny Yule' @ 72.249.76.132[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=27850&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=27850&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'George Udny Yule' @ 72.249.76.132


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()
b
bitmap(file='pic1.png')
racf <- acf(b,n/10,main='Autocorrelation',xlab='lags',ylab='ACF')
dev.off()
racf