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 computationSat, 29 Nov 2008 07:42:32 -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/t1227969809aq0snwprwwnedzi.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 10:11:17 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=26299, Retrieved Sun, 19 May 2024 10:11:17 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact140

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 workshop 4] [2008-11-29 14:42:32] [56fd94b954e08a6655cb7790b21ee404] [Current]
Feedback Forum
2008-12-06 14:46:00 [Ken Wright] [reply] 
goed,de lage frequentie duidt op een LT trend bij de raw periodogram. Je ziet ook dat deze grafiek dalend is, dit duidt ook op een LT. Als er seizoenaliteit zou aanwezig zijn geweest zou de cumulative periodogram een trapachtig verloop hebben gehad, en dit is zeker hier niet aanwezig.De spectraal analyse ontbindt de tijdreeks in regelmatige golfbewingen. Bij de airline data is er dus inderdaad sprake van een LT trend omdat bijvoorbeeld bij 144 een grote waarde staat. Je kan ook best gebruik maken van de tabel: het spectrum geeft de intensiteit van de golfbeweging weer, dus hoe belangrijk deze golf is. Dus hier is 144 een groot spectrum dat dus wijst op een belangrijke golf, dus men kan spreken van een LT trend. Ook de seizoenaliteit valt op om dat de spectrums op 4,6,12 groot zijn. Het cumulative periodogram is te interpreteren als een Rsquare : dus 80% is verklaarbaar door een lage frequentie, dus LT en dit is ook te zien aan steile helling in het cumulative periodogram.
2008-12-06 14:53:03 [Ken Wright] [reply] 
correctie: de voorgaande feedback dat ik gepost heb, moet eingelijk bij Q6 komen.
Jouw besluit bij Q4 is dus correct, er is duidelijk een LT trend af te lezen in beide grafieken. In het raw periodogram kan je nog besluiten dat de hoogste waarden bij een lage frequentie voorkomen en dat de grafiek dalend is, dit duidt beide op een LT trend.
2008-12-08 16:33:55 [Birgit Van Dyck] [reply] 
De spectraalanalyse wordt ook gebruikt op een trend te analyseren. De rode curve, die door de student niet wordt weergegeven, stelt de tijdreeks voor. een lage frequentie wijst op een lange periode en een hoge frequentie wijst op een korte periode. In dit geval is er een lange periode en een lage frequentie. Het raw periodogram heeft een langzaam dalend patroon, dit wijst op een lange termijn trend. Het cumulatief periodogram laat zien dat je om 80% te kunnen verklaren, lage frequenties nodig zijn. En een sterke stijging 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 time3 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001

\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 & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=26299&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]3 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=26299&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=26299&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 time3 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001


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()