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 05:19:11 -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/t12280476197kx3wi8d6bowub6.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 07:50:16 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=26466, Retrieved Sun, 19 May 2024 07:50:16 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact166

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 ti...] [2008-11-30 12:19:11] [d6e9f26c3644bfc30f06303d9993b878] [Current]
-           [Law of Averages] [Non stationary ti...] [2008-11-30 13:56:35] [8d78428855b119373cac369316c08983]
-             [Law of Averages] [Non stationary ti...] [2008-11-30 14:03:50] [8d78428855b119373cac369316c08983]
Feedback Forum
2008-12-07 16:51:21 [Elias Van Deun] [reply] 
Bij oneindig veel simulaties is het aantal keren dat er kop gegooid wordt gelijk aan het aantal keren dat er munt gegooid wordt. Maar doordat we hier te maken hebben met een beperkt aantal simulaties is de kans zéér klein dat deze aantallen gelijk zijn. Dit wordt geïllustreerd door de simulaties. Bijgevolg zien we dat er een lange termijn trend wordt gevormd die volledig door het toeval is bepaald.

Er is geen seizonaliteit op te merken. Dit komt omdat de random walk willekeurig is.
2008-12-08 20:06:02 [df2ed12c9b09685cd516719b004050c5] [reply] 
de formule van de random walk is y(t)= y(t-1) +e(t). Het principe is dus gebaseerd om de berekening van de vorige data met een willekeurig getal. Dit getal heeft een gemiddelde van 0, want er wordt verondersteld dat de kans op kop te gooien gelijk is aan de kans om munt te gooien. Wanneer we nu de reproducties bekijken, zien we dat een LT-trend is. Dit is logisch, want zoveelste meer we gooien, zoveelste groter de kans dat er een gelijke verdeling is tussen kop en munt (wet van de grote getallen). Er is echter geen sprake van seizoenaliteit omdat e(t) een willekeurig/random karakter heeft.

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=26466&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=26466&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=26466&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()