Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_rwalk.wasp
Title produced by softwareLaw of Averages
Date of computationSat, 29 Nov 2008 13:44:57 -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/t1227991541l5ez4hgoukln18o.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 05:40:39 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=26373, Retrieved Sun, 19 May 2024 05:40:39 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsVan Dooren Leen
Estimated Impact146
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] [Non Stationary Ti...] [2008-11-29 20:44:57] [d175f84d503eb4f2a43145d5e67795b5] [Current]
Feedback Forum
2008-12-06 19:22:24 [Stefan Temmerman] [reply
De student heeft de vraag correct geïnterpreteerd. De excess of heads grafiek zegt ons hoeveel meer kop (of let) er gegooid wordt dan let (of kop). De proportion of heads laat ons op zijn beurt het relatieve aantal zien van kop (of let). Deze convergeert rond 0.5 zoals wordt gezegd, dit is logisch gezien de wet van de grote getallen. In deze tijdseries is geen seizoenaliteit, noch een trend op lange termijn aanwezig. Je denkt een trend te kunnen voorspellen, maar dit mag niet omdat het een simulatie is. Een stijging of daling is hier puur te wijten aan het toeval, niet door gebeurtenissen uit het verleden.
2008-12-07 10:55:03 [006ad2c49b6a7c2ad6ab685cfc1dae56] [reply
Ik heb de vraag goed begrepen en voldoende uitleg gegeven bij de grafiek. Ik had nog wel kunnen zeggen dat het gaat om hoeveel meer kop er gegooid wordt dan let (of andersom). De proportion of heads laat ons het relatieve aantal zien.
2008-12-07 11:48:38 [Lana Van Wesemael] [reply
Goed opgelost. Ik kan hier nog aan toevoegen dat in de eerste grafiek de curve niet automatisch zal convergeren naar nul want elk experiment is onafhankelijk van het verleden.
2008-12-08 18:49:31 [Birgit Van Dyck] [reply
De student heeft een goede oplossing en interpretatie gegeven. De proportion of heads geeft het relatieve aantal van kop of let, deze curve convergeert rond O.5. In de tijdseries is er geen seizoenaliteit en ook geen trend op lange termijn. De stijgingen en dalingen zijn toe te schrijven aan het toeval en zijn onafhankelijk van het verleden.

Post a new message




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time1 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

\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 & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=26373&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]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=26373&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=26373&T=0

As an alternative you can also use a 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'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24



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()