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 computationSun, 30 Nov 2008 07:55:28 -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/30/t1228057034yvwvroi7a5ow9xp.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 12:35:40 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=26544, Retrieved Sun, 19 May 2024 12:35:40 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsQ1
Estimated Impact130

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 17:50:19] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
F         [Law of Averages] [Non Stationary] [2008-11-30 14:55:28] [da22167fec87ac24b182b1311f73761c] [Current]
Feedback Forum
2008-12-03 19:39:09 [407693b66d7f2e0b350979005057872d] [reply] 
Deze vraag is volledig correct omdat: We reproduceren hier de random walk hierbij kunnen we zien dat er een schijnbaar trendmatig verloop is. We zien dat er een stijgende trend is met andere woorden een trend die voorspelbaar is. Als we patronen in tijdreeksen vinden weten we dat dit geen toeval kan zijn.
We zien hier een trend op lange termijn we zien echter geen seizonaliteit

2008-12-06 12:45:15 [Ken Wright] [reply] 
Er is inderdaad een schijnbaar trendmatig verloop, maar het is geen stijgende trend, in jouw voorbeeld is het schijnbaar dalend, maar het is aan het toeval te wijten. De x –en y as van de grafiek stellen het volgende voor: De x as stelt het aantal keer dat een muntstuk wordt opgegooid, waaruit dus volgt dat de probability gelijk is aan 50%. De y as excess of heads wilt zeggen bijvoorbeeld het aantal keren kop gegooid meer of minder als munt.
. In de les hebben wij dit ook toegepast op de beurskoers: De beurskoers wordt volgens deze redenering bepaald door volgende formule Beurskoers t = beurskoers t-1 + et waarbij et een term is die bepaald wordt door het toeval, dit kan vanalles zijn bv. de winstverwachting, slecht nieuws,… de kans dat dit geval positief is, is 50% en dus even groot als de kans dat dit getal positief is.

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'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=26544&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=26544&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=26544&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'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24


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()