संचयी साजिश

Question

को 95% विश्वास सीमा जोड़े मैं एक परवलय लाइन आर का उपयोग कर इस सिक्के टॉस साजिश करने के लिए 95% विश्वास सीमा को संकेतित करते जोड़ना चाहते हैं:

x <- sample(c(-1,1), 60000, replace = TRUE) 
plot.ts(cumsum(x), ylim=c(-250,250)) 

यहाँ मैं के लिए क्या देख रहा हूँ का एक उदाहरण है :

अद्यतन: @ बिल_080 का उत्तर उत्कृष्ट है। हालांकि मैं पहले से ही 100,000 सिक्का उछालों गणना की है:

str(100ktoss) 
num [1:100000] -1 1 1 1 -1 -1 1 -1 -1 -1 ... 

और मैं वास्तव में सिर्फ इतना है कि साजिश करने के लिए 95% की सीमा जोड़ना चाहते हैं:

plot.ts(cumsum(100ktoss)) 

यह मेरी 100K सिक्का उछालों गणना करने के लिए कई घंटे लग गए और जब मैं @ बिल_080 के कोड के साथ कोशिश करता हूं और दोहराता हूं तो मैं स्मृति से बाहर चला जाता हूं (100,000 के लिए)।

अंतिम अपडेट: ठीक है। अंतिम समस्या मेरे पास शून्य पर क्लैंप किए गए प्रत्येक दौर की शुरुआत के साथ एक ग्राफ पर संचयी हिट के कई दौरों का एक साजिश है (वास्तव में 1 या -1 यह जीतने या हारने के आधार पर)।

>str(1.ts) 
Time-Series [1:35] from 1 to 35: 1 2 1 2 3 4 5 4 5 6 ... 
>str(2.ts) 
Time-Series [1:150] from 36 to 185: -1 0 1 0 -1 -2 -1 0 1 2 ... 

मैं इस तरह से प्रत्येक सेगमेंट में समान 95% सीमा जोड़ना चाहता हूं। अब हल किया गया:

@ बिल_080 बहुत धन्यवाद।

Answer 1

इस प्रयास करें: यह अंत उत्पाद है। सभी लूप for लूप हैं, इसलिए आप आसानी से अधिक गणना जोड़ सकते हैं।

#Set the number of bets and number of trials and % lines 
numbet <- 6000 #6000 bets 
numtri <- 1000 #Run 1000 trials of the 6000 bets 
perlin <- 0.05 #Show the +/- 5% lines on the graph 
rantri <- 60 #The 60th trial (just a random trial to be drawn) 

#Fill a matrix where the rows are the cumulative bets and the columns are the trials 
xcum <- matrix(NA, nrow=numbet, ncol=numtri) 
for (i in 1:numtri) { 
    x <- sample(c(-1,1), numbet, replace = TRUE) 
    xcum[,i] <- cumsum(x) 
} 

#Plot the trials as transparent lines so you can see the build up 
matplot(xcum, type="l", xlab="Number of Bets", ylab="Cumulative Sum", main="Cumulative Results", col=rgb(0.01, 0.01, 0.01, 0.02)) 
grid() 

#Sort the trials of each bet so you can pick out the desired % 
xcumsor <- xcum 
for (i in 1:numbet) { 
    xcumsor[i,] <- xcum[i,order(xcum[i,])] 
} 

#Draw the upper/lower limit lines and the 50% probability line  
lines(xcumsor[, perlin*numtri], type="l", lwd=2, col=rgb(1, 0.0, 0.0)) #Lower limit 
lines(xcumsor[, 0.5*numtri], type="l", lwd=3, col=rgb(0, 1, 0.0)) #50% Line 
lines(xcumsor[, (1-perlin)*numtri], type="l", lwd=2, col=rgb(1, 0.0, 0.0)) #Upper limit 

#Show one of the trials 
lines(xcum[, rantri], type="l", lwd=1, col=rgb(1, 0.8, 0)) #Random trial 

#Draw the legend 
legend("bottomleft", legend=c("Various Trials", "Single Trial", "50% Probability", "Upper/Lower % Limts"), bg="white", lwd=c(1, 1, 3, 2), col=c("darkgray", "orange", "green", "red")) 

संपादित करें 1 ==================================== ======================

यदि आप +/- 5% लाइनों को खींचने की कोशिश कर रहे हैं, तो यह केवल एक वर्ग रूट फ़ंक्शन है। कोड यह रहा:

#Set the bet sequence and the % lines 
betseq <- 1:100000 #1 to 100,000 bets 
perlin <- 0.05 #Show the +/- 5% lines on the graph 

#Calculate the Upper and Lower limits using perlin 
#qnorm() gives the multiplier for the square root 
upplim <- qnorm(1-perlin)*sqrt(betseq) 
lowlim <- qnorm(perlin)*sqrt(betseq) 

#Get the range for y 
yran <- range(upplim, lowlim) 

#Plot the upper and lower limit lines 
plot(betseq, upplim, ylim=yran, type="l", xlab="", ylab="") 
lines(betseq, lowlim) 

संपादित 2 ================================ ==================

सही स्थानों पर पैराबोलस जोड़ने के लिए, यदि आप कोई फ़ंक्शन परिभाषित करते हैं तो यह संभवतः आसान है। ध्यान रखें कि नया फ़ंक्शन (dralim) lines का उपयोग करता है, इसलिए dralim पर कॉल करने से पहले प्लॉट मौजूद होना चाहिए। संपादित करें 1 में कोड के रूप में चर का उपयोग करना:

#Set the bet sequence and the % lines 
betseq <- 0:700 #0 to 700 bets 
perlin <- 0.05 #Show the +/- 5% lines on the graph 

#Define a function that plots the upper and lower % limit lines 
dralim <- function(stax, endx, perlin) { 
    lines(stax:endx, qnorm(1-perlin)*sqrt((stax:endx)-stax)) 
    lines(stax:endx, qnorm(perlin)*sqrt((stax:endx)-stax)) 
} 

#Build the plot area and draw the vertical dashed lines 
plot(betseq, rep(0, length(betseq)), type="l", ylim=c(-50, 50), main="", xlab="Trial Number", ylab="Cumulative Hits") 
abline(h=0) 
abline(v=35, lty="dashed") #Seg 1 
abline(v=185, lty="dashed") #Seg 2 
abline(v=385, lty="dashed") #Seg 3 
abline(v=485, lty="dashed") #Seg 4 
abline(v=585, lty="dashed") #Seg 5 

#Draw the % limit lines that correspond to the vertical dashed lines by calling the 
#new function dralim. 
dralim(0, 35, perlin) #Seg 1 
dralim(36, 185, perlin) #Seg 2 
dralim(186, 385, perlin) #Seg 3 
dralim(386, 485, perlin) #Seg 4 
dralim(486, 585, perlin) #Seg 5 
dralim(586, 701, perlin) #Seg 6