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 03:04:49 -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/t1228125929f2vg7xtk9rkqx8g.htm/, Retrieved Sat, 07 Feb 2026 03:45:10 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=26840, Retrieved Sat, 07 Feb 2026 03:45:10 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact363

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 17:50:19] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
F       [Law of Averages] [q1] [2008-12-01 10:00:42] [5161246d1ccc1b670cc664d03050f084]
F           [Law of Averages] [q1(2)] [2008-12-01 10:04:49] [e515c0250d6233b5d2604259ab52cebe] [Current]
F             [Law of Averages] [q1(3)] [2008-12-01 10:06:50] [5161246d1ccc1b670cc664d03050f084]
Feedback Forum
2008-12-07 10:32:10 [Jeroen Michel] [reply] 
Bij het interpreteren van deze tijdreeksen is het inderdaad belangrijk om te weten dat er bij één worp telkens 50% kans bestaat om kop OF munt te werpen.

De functie die men hier gebruikt (random-walk), zal een voorgaande berekening nemen om daarbij een cijfer op te tellen. Basisvergelijking hiervoor is y(t)=y(t-1) + e(t).

Hoe meer worpen/pogingen men doet, hoe groter de kans wordt dat er een gelijk aantal keer kop of munt wordt gesmeten. Bij de eerste berekeningen is duidelijk af te lezen dat die kans inderdaad groter wordt naarmate men meer worpen doet. Binnen deze berekeningen en toepassingen is er echter geen sprake van seizoenaliteit en is het patroon (trend) dat waar te nemen is toe te wijten aan toeval.

Bij de eerste en laatste berekening is echter te zien dat er een positieve trend is waar te nemen daar berekening 2 een negatieve trend aantoont.





2008-12-07 17:27:52 [Jeroen Aerts] [reply] 
Elke worp heeft 50% kans om ofwel kop ofwel munt te gooien.

Deze berekening kunnen we met volgende vergelijking oplossen: y(t)=y(t-1) + e(t). Hier is e(t) een random component.

Bij het herberekenen zien we in de gafieken dat de grafiek vlakker zal verlopen en er dus bijna een gelijk aantal keren op of munt geproduceerd wordt. Seizoenaliteit of enig patroon zal je niet vinden.
2008-12-08 07:57:10 [Jonas De Kinder] [reply] 
Bij het opgooien van een muntstuk is er 50/50 kans dat je kop of munt gooit. Alles is toe te wijzen aan het toeval, je weet nooit op voorhand hoe de munt zal vallen. Deze berekening kan je doen met volgende formule: y(t)=y(t-1) + e(t). waar e(t) het random component is (=toevalscomponent). Er zal nooit een patroon te vinden zijn bij deze random walk tenzij je telkens na elkaar netjes kop en daarna munt gooit, dan zal de grafiek een horizontaal verloop kennen.
2008-12-08 22:06:45 [Kristof Augustyns] [reply] 
Er zijn twee mogelijkheden bij het opgooien van een munt, nl. kop of munt.
Het is dus voor beide 50%.
Normaal gezien is het dan zo dat bij een oneindig aantal worpen, munt en kop gelijk moet zijn, maar uit de praktijk leren we dat dit niet het geval is.
Je ziet dat er in het begin veel schommelingen zijn en na een tijd alsmaar minder.
Er is hier totaal geen seizonaliteit omdat het hier puur om toeval gaat.
Er is langs de andere kant natuurlijk wel een trent, van hoe hoe meer naar het oneindige, hoe dichter bij de 50%.

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=26840&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=26840&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=26840&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()