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 11:56:47 -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/t12281578845nrr7y9quln08gp.htm/, Retrieved Sun, 05 May 2024 12:42:07 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=27159, Retrieved Sun, 05 May 2024 12:42:07 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact206

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 / 7 ] [2008-11-30 17:41:02] [4300be8b33fd3dcdacd2aa9800ceba23]
F           [Law of Averages] [Non Stationary Ti...] [2008-12-01 18:56:47] [1fa440a634ec541bd583650ead0404df] [Current]
Feedback Forum
2008-12-07 15:07:34 [Roland Feldman] [reply] 
Golfbewegingen met een lage frequentie impliceren een traag op en neergaande beweging en dus een lange periode beweging in de tijdreeks.
Hier kunnen we duidelijk zien dat 95% van de spreiding van de tijdreeks wordt bepaald door een golfbeweging met een frequentie tussen 0.0 en 0.5
2008-12-08 23:05:12 [Gregory Van Overmeiren] [reply] 
Hier is d=D=0.
Een duidelijk patroon valt op te merken in de grafiek van de cumulative periodogram. We zien een zeer steile stijging langs de linkerkant => dit wijst op een lange termijn trend. Als de curve wel binnen de stippellijntjes zou lopen, dan zou er geen patroon zijn.

Ook in de grafiek van de Raw periodogram merken we op dat het merendeel van de frequenties klein is (dit zien we op de x-as), we zien hier ook een traag opgaande en neergaande trend. We hebben hier dus te maken met een tijdreeks die traag evolueert. Op de y-as zien we sterke golfbewegingen, deze kunnen we als een trend interpreteren.


Wanneer we nu d en D beide op 1 zetten, halen we zowel de trend als de seizoenaliteit uit de reeks. Je ziet dan ook duidelijk dat er geen patroon meer zichtbaar is. http://www.freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/Dec/02/t1228173662esmkvtx39i9vi2j.htm


Op de grafiek van het cumulative periodogram zien we nu dat de curve grotendeels binnen de stippellijntjes loopt. Het gedeelte dat naast het betrouwbaarheidsinterval valt, is volledig verwaarloosbaar. Het raw periodogram gaat nu ook minder op en neer.
2008-12-08 23:59:36 [Bonifer Spillemaeckers] [reply] 
Bij deze link zien we dat we hier d en D gelijkstellen aan 0. Op het cumulatieve periodogram zien we duidelijk dat er een trend aanwezig is en ook van seizoenaliteit. Dit zien we doordat in het begin van de grafiek een zeer steile stijging te bemerken is, dat buiten het betrouwbaarheidsinterval valt. Dit duidt duidelijk op de aanwezigheid van een trend. Doordat de curve daarna in trapvorm verder evolueert, kunnen we spreken van seizoenaliteit. Als de curve nu wel binnen dit interval zou liggen, zou er geen patroon zijn.
2008-12-09 08:11:01 [Bonifer Spillemaeckers] [reply] 
We stellen hier dan d en D gelijkgesteld aan 1. We gaan hier zowel de seizoenaliteit als de trend uit de dataset verwijderen. De curve valt hier toch voor het merendeel binnen het interval. Er valt hier duidelijk geen patroon meer te bemerken.

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'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\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 & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=27159&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]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=27159&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=27159&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'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135


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()
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()