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 computationSun, 30 Nov 2008 08:52:14 -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/Nov/30/t1228060418jx4hnba5b5c286q.htm/, Retrieved Mon, 20 May 2024 03:47:28 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=26576, Retrieved Mon, 20 May 2024 03:47:28 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordsgdm
Estimated Impact222

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] [WS7 Task 4] [2008-11-30 15:52:14] [99f79d508deef838ee89a56fb32f134e] [Current]
- RMPD      [Standard Deviation-Mean Plot] [WS7 Task 5 Correc...] [2008-12-02 17:34:41] [11ac052cc87d77b9933b02bea117068e]
-    D        [Standard Deviation-Mean Plot] [VS STDPLOT] [2008-12-13 22:46:20] [c4e82a203a5642d47e013a6c97b9cd86]
-    D          [Standard Deviation-Mean Plot] [Daw Jones in de VS] [2008-12-13 23:26:13] [c4e82a203a5642d47e013a6c97b9cd86]
- RM D            [Variance Reduction Matrix] [VS] [2008-12-13 23:50:02] [c4e82a203a5642d47e013a6c97b9cd86]
- RMPD              [] [Beurskoers Amerika] [-0001-11-30 00:00:00] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
- RMPD              [] [Beurskoers Japan] [-0001-11-30 00:00:00] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
- RMPD              [Spectral Analysis] [Beurskoers Japan] [2008-12-14 17:01:36] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
- RMP               [Spectral Analysis] [Beurskoers Amerika] [2008-12-14 17:01:40] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
-                 [Standard Deviation-Mean Plot] [Standard Deviatio...] [2008-12-14 17:33:21] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
-  M                [Standard Deviation-Mean Plot] [] [2009-12-16 12:39:03] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
-    D            [Standard Deviation-Mean Plot] [Standard Deviatio...] [2008-12-14 17:36:24] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
-  M                [Standard Deviation-Mean Plot] [] [2009-12-16 12:34:10] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
- RM D          [Variance Reduction Matrix] [vs variantie redu...] [2008-12-13 23:43:45] [c4e82a203a5642d47e013a6c97b9cd86]
- RMPD      [Variance Reduction Matrix] [WS7 Task 6] [2008-12-02 17:55:53] [11ac052cc87d77b9933b02bea117068e]
- RMPD      [(Partial) Autocorrelation Function] [WS7 Task 6b] [2008-12-02 18:05:51] [11ac052cc87d77b9933b02bea117068e]
- RMPD      [(Partial) Autocorrelation Function] [WS7 Task 6c] [2008-12-02 18:11:03] [11ac052cc87d77b9933b02bea117068e]
-   P         [(Partial) Autocorrelation Function] [WS7 Task 6d] [2008-12-02 19:37:22] [11ac052cc87d77b9933b02bea117068e]
-   P         [(Partial) Autocorrelation Function] [WS7 Task 6d] [2008-12-02 19:37:22] [11ac052cc87d77b9933b02bea117068e]
- RMPD      [Spectral Analysis] [WS7 Task 6d] [2008-12-02 18:21:54] [11ac052cc87d77b9933b02bea117068e]
-   P         [Spectral Analysis] [WS7 Task 6e] [2008-12-02 19:40:14] [11ac052cc87d77b9933b02bea117068e]
-   P         [Spectral Analysis] [WS7 Task 6f] [2008-12-02 19:41:34] [11ac052cc87d77b9933b02bea117068e]
- RMPD        [Cross Correlation Function] [WS7 Task 7] [2008-12-02 19:45:51] [11ac052cc87d77b9933b02bea117068e]
- RMPD        [Variance Reduction Matrix] [WS7 Task 8] [2008-12-02 19:47:31] [11ac052cc87d77b9933b02bea117068e]
- RMPD        [Standard Deviation-Mean Plot] [WS7 Task 8b] [2008-12-02 19:49:15] [11ac052cc87d77b9933b02bea117068e]
- RMPD        [Variance Reduction Matrix] [WS7 Task 8c] [2008-12-02 19:52:01] [11ac052cc87d77b9933b02bea117068e]
- RMPD        [Standard Deviation-Mean Plot] [WS7 Task 8d] [2008-12-02 19:53:41] [11ac052cc87d77b9933b02bea117068e]
- RMPD        [Cross Correlation Function] [WS7 Task 9a] [2008-12-02 19:58:23] [11ac052cc87d77b9933b02bea117068e]
-   P           [Cross Correlation Function] [WS7 Task 9b] [2008-12-02 20:01:33] [11ac052cc87d77b9933b02bea117068e]
Feedback Forum
2008-12-04 09:28:20 [72e979bcc364082694890d2eccc1a66f] [reply] 
De student heeft deze vraag correct beantwoord en geïnterpreteerd. Het is inderdaad zo dat een sterk stijgend cumulatief perdiogram wijst op een lange termijn.
2008-12-04 22:02:48 [Bert Moons] [reply] 
Het model kan inderdaad voor een groot deel verklaar worden door een LT trend. Een lage frequentie hint op een lange periode, en dus een lange termijn. Langs de linkerzijde staat de cumulatieve correlatie afgebeeld, deze vermeld van in het begin al een zeer hoge correlatie.Tevens zijn er,zoals vermeld, geen seizonale invloeden aanwezig.
2008-12-06 15:56:32 [Bénédicte Soens] [reply] 
Via de spectraal analyse vindt er een omvorming via regelmatige golfbewegingen plaats. (sinus en cosinus functie. Hier hebben we te maken met een lage frequentie, dit wijst op een lange termijn trend.
Via het gecumuleerde periodogram kunnen we opnieuw deze lange termijn trend zien aangezien er een snelle stijging is in het begin. Er is inderdaad te zien dat ongeveer 80% van de gegevens kan verklaard worden. De seizoenaliteit is afwezig (geen trappen weergegeven).
2008-12-07 12:07:58 [Lana Van Wesemael] [reply] 
De vraag is correct beantwoord en juist geinterpreteerd.
2008-12-07 17:21:10 [Samira Zeroual] [reply] 
We kunnen ook zien dat de cumulatieve frequentiecurve buiten het betrouwbaarheidsinterval ligt.
2008-12-07 21:36:59 [Ellen Van den Broeck] [reply] 
De spectraalanalyse is de 3e methode om een trend te analyseren. De frequentie is het omgekeerde van de periode. Als je een hoge frequentie hebt, dan gaat die zeer snel op en neer en heb je dus een kleine periode. De periode = afstand tussen 2 toppen, de frequentie = hoe snel het op en neer gaat, de amplitude is de hoogte.
We zien hier een lange termijn trend met een lage frequentie en dus een lange periode. De lijn beweegt zich dus langzaam op en neer. Dit is typisch voor een lange termijn trend. Als we dit zien moeten we differentiëren om deze trend te verwijderen. We kunnen ook de cumulatieve curve nemen. Dan hebben we een schaal van 0 tot 1.
0.8 wil dan zeggen = dan verklaren we 80% van de tijdreeks. Dan is er zeer lage frequentie.
2008-12-08 14:20:28 [58d427c57bd46519a715a3a7fea6a80f] [reply] 
De grootste spectrumwaarde komen voor in het begin van de tijdreeks.Bij de raw periodogram zien we eveneens dat de grootste spectrumwaarde in het begin van de tijdreeks voorkomen, dit wijst op een LT-trend. We moeten ook onderzoeken of de pieken toeval zijn. Bij de cumulatieve periodigram linkerkant zeer stijgend en en nu weten we zeker LT-trend. Nu zouden we d en D moeten gaan wijzigen zodanig de tijdreeks stationair wordt.
2008-12-09 13:40:58 [Jules De Bruycker] [reply] 
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.

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 time3 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 & 3 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=26576&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]3 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=26576&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=26576&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 time3 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001


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
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()