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 12:14:20 -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/t1228159134omypktu8zrikm7d.htm/, Retrieved Sun, 05 May 2024 11:19:08 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=27211, Retrieved Sun, 05 May 2024 11:19:08 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsNon stationary time series , Q1
Estimated Impact213
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F       [Law of Averages] [loïqueverhasselt] [2008-12-01 19:14:20] [6440ec5a21e5d35520cb2ae6b4b70e45] [Current]
Feedback Forum
2008-12-06 12:15:56 [Loïque Verhasselt] [reply
Q1: We hebben de juiste output weergegeven door de calculator laten te reproduceren. We geven ook een correcte conclusie maar een mogelijke aanvulling voeg ik hier toe.Er is een trend merkbaar in de grafiek van de random walk. Van 0 tot 100 is de trend dalend. Van 100 tot 300 is de trend stijgend, en vanaf dan is er en min of meer constante trend. Een trend wil zeggen dat het over een lange termijnverloop gaat. Deze trend is echter schijnbaar. Want de worpen zijn onafhankelijk van elkaar. Als je ‘kop’ gooit gaat de grafiek omhoog, bij ‘munt’ omlaag. Als je uitgaat van een trend, verwacht je bijvoorbeeld bij een stijgende trend dat de worp daarna de trend volgt, en dus ‘kop’ is, waardoor de grafiek verder omhoog gaat.Maar dit is niet te voorspellen.Er is evenveel kans om kop te gooien als om munt te gooien, namelijk elk 50%. In principe zouden de worpen elkaar moeten opheffen en het gemiddelde van de worpen dus 0 moeten zijn.Dit is echter niet te voorspellen. Je weet niet wanneer er kop gaat gegooid worden en wanneer let. De trend is dus te wijten aan toeval. Dit voor wat de eerste grafiek betreft.De tweede grafiek werd juist becommentarieert.
2008-12-09 20:28:42 [Gert-Jan Geudens] [reply
We gaan akkoord met de conclusie en feedback van de student(e). Het is zeer onwaarschijnlijk dat je met een zuivere dobbelsteen, telkens dezelfde resultaten zal bekomen. We gaan er dus hier van uit, dat de trend louter aan het toeval te wijten is.
2008-12-10 00:12:01 [Gert-Jan Geudens] [reply
Correctie op vorige feedback : We werken hier met een zuivere munt in plaats van een dobbelsteen.

Post a new message




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=27211&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=27211&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=27211&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 time1 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135



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()