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 14:07:34 -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/t1227992929e13dpuf257sk5bh.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 06:27:16 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=26380, Retrieved Sun, 19 May 2024 06:27:16 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsVan Dooren Leen
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 21:07:34] [d175f84d503eb4f2a43145d5e67795b5] [Current]
Feedback Forum
2008-12-06 19:27:34 [Stefan Temmerman] [reply] 
De student vergeet hier en daar uitleg. Aan de hand van het Raw Periodogram kunnen we seizoenaliteit en/of een trend waarnemen. Hier merkt de student niet op dat er geen seizoenaliteit omdat er geen piek is bij bv 12, wel een trend (die we niet kunnen voorspellen omdat het een simulatie is) die convergeert. Het Cumulative Periodogram zegt op zijn beurt hoeveel procent van de tijdreeks we kunnen verklaren. Dit is af te lezen aan de y-as, en bedraagt ongeveer 90%. Hier hebben we een zeer lange termijn nodig om deze 90% te verklaren. In deze reeks is er wel een patroon, anders lag de grafiek tussen het betrouwbaarheidsinterval. Er is hier ook geen sprake van seizoenaliteit, omdat we geen ‘trapjes’ kunnen waarnemen.
2008-12-07 11:12:29 [006ad2c49b6a7c2ad6ab685cfc1dae56] [reply] 
Ik heb de grafieken juist geïnterpreteerd maar niet voldoende uitleg gegeven. Op het raw periodogram is geen seizoenaliteit te zien omdat er geen pieken zijn bij seizoenale eenheden. Ook op het cumulative periodogram is geen sprake van seizoenaliteit, omdat we geen ‘trapjes’ kunnen waarnemen.
2008-12-07 11:54:01 [Lana Van Wesemael] [reply] 
Ik zou ook het raw periodogram in het document geplaatst hebben. In het raw periodogram zou men seizonaliteit en een dalende lange termijn trend kunnen opmerken. In dit geval zien we enkel de lange termijn trend (de curve gaat stijgt erg steil). Er zijn geen trapjes zichtbaar in het raw periodogram dus is er geen sprake van seizoenaliteit.
2008-12-08 19:03:38 [Birgit Van Dyck] [reply] 
Het ram periodogram is niet weergegeven, deze grafiek heeft een lage frequentie en een lange periode. Er is een langzaam dalend patroon, wat wijst op een lange termijn 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 time2 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 & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=26380&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]2 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=26380&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=26380&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 time2 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()
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()