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 computationWed, 03 Dec 2008 04:14:41 -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/03/t1228302909f1hnarla1jf3v3z.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 03:57:52 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=28617, Retrieved Sun, 19 May 2024 03:57:52 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact196

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 18:40:39] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
F       [Law of Averages] [Q4] [2008-12-02 20:17:45] [17bd4671b42d569d890f7246b2ee4ecc]
F           [Law of Averages] [] [2008-12-03 11:14:41] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
Feedback Forum
2008-12-05 15:13:06 [Vincent Vanden Poel] [reply] 
Uitleg?

Bij de spectrale analyse mogen we stellen dat er een negatief verband is tussen de frequentie en de periode. Indien de frequentie laag is zal de periode lang zijn. Wanneer de frequentie hoog is zal de periode kort zijn. Onder de periode verstaan we de afstand tussen twee toppen. De rode lijn stelt de tijdreeks voor. De software ontbindt deze in alle sin en cos functies die hier aanwezig waren.
Wanneer we deze module toepassen op Random Walk merken we op dat er een lange termijn trend is en dus een lange periode. Volgens voorgaande theorie mogen we dus stellen dat er hier veel golfbewegingen met lage frequentiewaarden zullen voorkomen. Dit is hier ook het geval. We zien door het dalend/ laag patroon ook dat dit inderdaad een lange termijn trend is.

Het cumulatieve periodogram heeft als voordeel dat dit geïnterpreteerd kan worden als de R-kwadraat. Aan de hand van deze grafiek kan men vaststellen dat men al 80% van de curve kan verklaren bij een zeer lage frequentie (+/- 0.02). Een sterke stijging wijst op een lange termijn trend. Dit is hier ook het geval.
2008-12-09 23:49:22 [Gert-Jan Geudens] [reply] 
Geen conclusie gegeven. In het raw periodogram zien we duidelijk een lineaire trend. Deze kunnen we bevestigen via de cumulative periodogram. Het steile verloop is zeer typerend voor een lange termijn trend. Op de y-as kunnen we tevens aflezen dat we ongeveer 80% (0.8) van de gegevens kunnen verklaren via deze trend.

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=28617&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=28617&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=28617&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 ; par3 = ; par4 = ; par5 = ; par6 = ; par7 = ; par8 = ; par9 = ; par10 = ; par11 = ; par12 = ; par13 = ; par14 = ; par15 = ; par16 = ; par17 = ; par18 = ; par19 = ; par20 = ;
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
x <- b
bitmap(file='test1.png')
r <- spectrum(x,main='Raw Periodogram')
dev.off()
r
bitmap(file='test2.png')
cpgram(x,main='Cumulative Periodogram')
dev.off()