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 computationMon, 01 Dec 2008 09:06:20 -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/t1228147661is1r4wjq8cutv2e.htm/, Retrieved Sun, 05 May 2024 16:23:00 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=26963, Retrieved Sun, 05 May 2024 16:23:00 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsrandom walk - autocorrelation
Estimated Impact184

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] [non stationary ti...] [2008-12-01 16:06:20] [3bdbbe597ac6c61989658933956ee6ac] [Current]
Feedback Forum
2008-12-06 14:16:37 [Thomas Plasschaert] [reply] 
Er doet zich duidelijk een langzaam dalende trend voor in de Excess of heads grafiek. Alle autocorrelaties zijn positief en significant (er is voorspelbaarheid op basis van het verleden die niet aan het toeval te wijten is). Er is een duidelijk verband tussen de twee. Wanneer er een langzame evolutie is van het niveau is er sprake van autocorrelatie. Bij een zeer wispelturige grafiek zou er sprake zijn van negatieve autocorrelatie. Een autocorrelation plot als deze is typisch voor een stochastische lange termijn trend. We kunnen deze trend echter verwijderen uit de data door differentiatie
2008-12-08 14:17:04 [Sam De Cuyper] [reply] 
Duidelijk beargumenteerd. (Je had nog kunnen zeggen dat als je de rode grafiek zou moeten voorspellen door ze verder te tekenen, je gewoon een rechte lijn zou moeten trekken.)
2008-12-09 23:20:32 [Peter Van Doninck] [reply] 
De student heeft tereecht opgemerkt dat de correlatiefunctie dalend verloopt. Er kan nog toegevoegd worden dat er een positief verband is: 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. De student heeft ook goed opgemerkt dat alle correlaties buiten het 95% betrouwbaarheidsinterval liggen en dus significant verschillen van nul. Dit patroon is dus niet toevallig!

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=26963&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=26963&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=26963&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()
b
bitmap(file='pic1.png')
racf <- acf(b,n/10,main='Autocorrelation',xlab='lags',ylab='ACF')
dev.off()
racf