Free Statistics

of Irreproducible Research!

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 11:57:58 -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/t12281579338rbra1ef5loa2h6.htm/, Retrieved Sun, 05 May 2024 14:59:44 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=27160, Retrieved Sun, 05 May 2024 14:59:44 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact223
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] [nonstationaryques...] [2008-12-01 18:57:58] [89a49ebb3ece8e9a225c7f9f53a14c57] [Current]
Feedback Forum
2008-12-07 09:23:45 [6066575aa30c0611e452e930b1dff53d] [reply
Deze vraag werd redelijk goed beantwoord. Men had misschien nog kunnen vermelden dat de frequentie het omgekeerde is van de periode. Dus als de frequentie laag is, heb je een lange periode. Bij de grafiek van raw periodogram werd vermeld dat de nadruk ligt op de golfbeweging met lage frequentie en dat dit zeer typisch is voor een tijdreeks met een lange termijn trend. Bij de grafiek van cumulative periodogram werd vermeld dat de grafiek zeer steil stijgt en dat dit typisch is voor een tijdreeks met een lange termijn trend. Verder werd er ook nog vermeld dat als je nu, bijvoorbeeld,het punt op de grafiek met als coördinaten (ongeveer) 0.01 op de x-as en 0.8 op de y-as neemt, je op dit punt van de grafiek 80% van de reeks verklaart. Hiervoor moet je dan zeer lage frequenties hebben. Enkel de lange termijn beweging heb ik nodig om 80% van de tijdreeks te verklaren.

Post a new message




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 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 & 4 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=27160&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]'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=27160&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=27160&T=0

As an alternative you can also use a 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'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001



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()