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 computationWed, 03 Dec 2008 01:30:28 -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/03/t12282931107tddy1hgmo9isdj.htm/, Retrieved Tue, 21 May 2024 01:36:37 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=28572, Retrieved Tue, 21 May 2024 01:36:37 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact225

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] [] [2008-12-03 08:30:28] [12ffb3a7dae956baa5ec177e00bd758b] [Current]
Feedback Forum
2008-12-07 18:16:02 [Jasmine Hendrikx] [reply] 
Evaluatie Q1
De berekening is juist gemaakt. We krijgen telkens verschillende grafieken wanneer we de berekening opnieuw maken, aangezien het gaat om een simulatie.
De conclusie is echter verkeerd. Er wordt gezegd dat er sprake is van een duidelijk groeiende lange termijntrend. Dit is echter niet correct. We kunnen niet van een lange termijn trend of seizoenaliteit spreken, aangezien het om een simulatie gaat. De conclusie zou aangevuld kunnen worden met uitleg over wat er juist in de berekening gebeurt. We maken hier dus gebruik van de volgende methode: Random Walk Simulation. Het Random Walk model heeft veel te maken met financiële markten. Veel economisten zeggen dat het Random Walk model het model is van de financiële markt. Je kunt het dus vergelijken met de beurs. Het model heeft de volgende vergelijking: Yt= Yt-1+ Et. Hierbij is Yt de beurskoers (de rode lijn in de grafiek), Yt-1 de vorige beurskoers en Et is iets dat aan het toeval toegeschreven kan worden. Als het Random Walk model klopt, dan is Ft= Yt-Et=Yt-1, waarbij Ft de voorspelling is. Je moet dus de vorige periode nemen als voorspelling. Je krijgt dan een horizontale lijn vanaf de laatste koers als voorspelling. Beursanalisten bekijken het anders en kijken naar de trend (bijvoorbeeld een stijging). Maar ze vergeten dat deze hier absoluut onvoorspelbaar is, aangezien het hier gaat om een simulatie. Als je al een voorspelling zou maken, dan zou het dus een horizontale lijn moeten zijn vanaf de laatste beurskoers.

De calculator van het Random Walk model gaat ervan uit dat we een simulatie-experiment gaan doen met een muntstuk (kop –led). Deze wordt 500 keer uitgevoerd. Als output krijg je 2 grafieken. Op de x-as staat het aantal simulaties, dus het aanteel keer dat al gegooid is. In de eerste grafiek kunnen we op de y-as aflezen hoeveel keer kop meer gegooid wordt dan led (excess of heads). Uit de eerste grafiek zou je kunnen concluderen dat er naar het einde toe meer kans is dat er kop wordt gegooid. Er lijkt een stijgende trend te zijn. Dit is echter niet waar. Elk experiment is onafhankelijk van het verleden. In elk experiment is er 50% kans om led te gooien en 50% kans om kop te gooien. Het nieuwe experiment weet niet wat er in het verleden is gebeurd.
Dat er wel degelijk 50% kans is om led te gooien of kop, blijkt uit de 2de grafiek. We zien dat de kans dat we kop gooien zich uiteindelijk situeert rond 0.5, wat dus overeenkomt met een kans van 50%.
Je zou dus aan de hand van de eerste grafiek wel kunnen denken dat er schijnbaar een trendmatig verloop is en dat de tijdreeks schijnbaar voorspelbaar is. Maar dit is puur toeval. Je moet hier geen betekenis aangeven. Er zijn geen patronen in het verleden van de reeks die je in staat stellen om een voorspelling te maken. De tijdserie vertoont dus geen trend op lange termijn of seizoenaliteit. De reeks is absoluut onvoorspelbaar aangezien het hier gaat om willekeurige getallen, een simulatie.
2008-12-08 19:04:34 [Erik Geysen] [reply] 
Random Walk is een simulatie van een experiment met een muntstuk. In the number of tosses vullen we het aantal keer in dat we gaan werpen met het muntstuk (x-as). P is in dit experiment 0.50. De Excess of heads op de y-as kan je zien hoeveel keer kop meer is gegooid dan let. Vanaf 100 wordt er meer let gegooid dan kop, dit gaat door tot 250. Vanaf dan wordt er meer kop gegooid dan munt. En dit gaat zo ongeveer stijgend door tot 500. Deze gebeurtenissen gebeuren op een onafhankelijke manier. Dat wil zeggen dat het muntstuk niet weet wat er in het verleden is geworpen. Bij de onderste figuur convergeert de Proportion of Heads ( y-as), uiteindelijk naar 50%. Dit experiment is wel afhankelijk van het verleden.
Er is schijnbaar een trendmatig verloop dat schijnbaar voorspelbaar is. De verschillende kop -en schouderpatronen geven je geen verklaring voor het patroon, omdat dit een simulatie is. Er is geen sprake van seizoenaliteit omdat we geen wederkerende patronen in de grafiek herkennen. Er is ook geen lange termijn trend.
We mogen zeggen dat dit sterk lijkt op een beurskoers.

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=28572&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=28572&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=28572&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()