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 computationSat, 29 Nov 2008 06:22:42 -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/Nov/29/t1227964998kdi2ogjm9bkwlvp.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 06:05:54 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=26260, Retrieved Sun, 19 May 2024 06:05:54 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact150

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] [non stationary ti...] [2008-11-29 13:22:42] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
Feedback Forum
2008-12-08 19:42:59 [94a54c888ac7f7d6874c3108eb0e1808] [reply] 
De student heeft deze opdracht goed uitgewerkt.
Lange termijn trend wijst op een lange periode met een lage frequentie. Dit is het typische patroon. Hier is er sprake van een licht dalende die differentiatie vereist om de trend te vermijden.

Het cumulatieve periodogram verklaart de R-kwadraat. Het cumulatief periodogram toont in het begin een stijle stijging. Dit wijst erop dat we een zeer groot percentage van de spreiding kunnen verklaren.
2008-12-08 20:05:39 [Vincent Dolhain] [reply] 
correct
2008-12-10 07:47:04 [Peter Van Doninck] [reply] 
De student heeft gelijk dat er een lage frequentie is links in het periodogram. Daardoor hebben we te maken met een lange termijntrend, wat correct opgemerkt is. Er doen zich weinig schommelingen voor. Dit is ook terug te vinden in het raw periodogram, dat dalend verloopt en dus wijst op een lange termijntrend. Het klopt dat 80% verklaard kan worden door een lange termijntrend. Er kan nog aan toegevoegd worden dat het cumulatief periodogram bovern het 95% betrouwbaarheidsinterval ligt, en dus significant verschilt van nul.

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=26260&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=26260&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=26260&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
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()