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 computationMon, 01 Dec 2008 08:31:18 -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/Dec/01/t12281455137g2a3jesfmojwjl.htm/, Retrieved Sun, 05 May 2024 14:42:04 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=26947, Retrieved Sun, 05 May 2024 14:42:04 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact181

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 18:05:16] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
F         [Law of Averages] [] [2008-12-01 15:31:18] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
Feedback Forum
2008-12-06 12:49:20 [Maarten Van Gucht] [reply] 
Er is een schijnbare negatieve trend. De autocorrelatiefunctie wordt hier ook berekend, (voorspellen). Dit voorspellen kan je doen aan de hand van een voorbeeld dat ik geef:
Vb. de beurskoers kan je voorspellen doordat als je de vorige beurskoer neemt, en die was hoog, dan is de volgende beurskoers wss ook hoog, en andersom. Tenzij de Et (toevalvariabele) zeer groot is.

dit voorbeeld kan ook voorgesteld worden met de formule (die in de voorgaande assesments al is uitgelegd). Yt = Yt-1 + et = yt-1 wat wil zeggen dat de voorspelde gebeurtenis gelijk is aan de gebeurtenis net voordien.

Als de evolutie van de beurskoers langzaam is, dan is er een positieve autocorrelatie, en andersom. Conlusie: bij deze grafiek is er dus een positieve autocorrelatie. Alle streepjes liggen buiten het 95% betrouwbaarheidsinterval en ze kunnen dus niet aan het toeval worden toegeschreven. Het is significant verschillend.
2008-12-10 09:21:10 [Peter Van Doninck] [reply] 
De student zegt dat er een negatieve trend is. Dit is misschien verkeerd geformuleerd! De trend is eigenlijk dalend, wat hij achteraf wel vermeldt. De autocorrelatiefunctie is positief! Wanneer de vorige waarde groot is, zal de huidige waarde ook groot zijn, en wanneer de vorige waarde klein is, zal de huidige waarde ook klein zijn. Doordat alle correlaties buiten het 95% betrouwbaarheidsinterval liggen, hebben we een significant verschil van nul. Dit patroon kan dus niet toevallig zijn. Er is een dalende trend waar te nemen.

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 time4 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 & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'George Udny Yule' @ 72.249.76.132 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=26947&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]4 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=26947&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=26947&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 time4 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()
b
bitmap(file='pic1.png')
racf <- acf(b,n/10,main='Autocorrelation',xlab='lags',ylab='ACF')
dev.off()
racf