Latest posts of: tranthidung

Show Posts
Pages: « 1 ... 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 [373] 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 ... 444 »

7441

Other / Beginners & Help / Re: Merit for Crypto (and other) Knowledge (no guide threads)

on: June 25, 2019, 08:48:14 AM

I am not a merit donator, for this thread, but today I gave some applicants with 10 merits in total. Most of them dropped on lower rank users, because I wish my small gifts can give them motivation to grow up. Congratulations to all you guys. Keep up your good posts, and you will suddenly see gifts come to you.

7442

Economy / Services / Re: ★☆★ Bitvest.io - Plinko Sig. Campaign ★☆★ (Member-Hero Accepted) (New2)

on: June 25, 2019, 08:15:32 AM

BitVest campaign observations (since 30/12/2018 to 23/6/2019)
26 weeks in total, so far (only weeks managed by Hhampuz).

Converted dataset from the spreadsheet:

Code:

. list, abb(30)

     +--------------------------------------------------------------------------------------------------+
     | id   week   postcount    btcpaid   day   month2   year        date     week2     month   quarter |
     |--------------------------------------------------------------------------------------------------|
  1. |  1      1        1195   .0712025    30       12   2018   30dec2018   2018w52   2018m12    2018q4 |
  2. |  2      2        1544     .09399     6        1   2019   06jan2019    2019w1    2019m1    2019q1 |
  3. |  3      3        1666     .09738    13        1   2019   13jan2019    2019w2    2019m1    2019q1 |
  4. |  4      4        1513     .09014    20        1   2019   20jan2019    2019w3    2019m1    2019q1 |
  5. |  5      5        1523    .092315    27        1   2019   27jan2019    2019w4    2019m1    2019q1 |
     |--------------------------------------------------------------------------------------------------|
  6. |  6      6        1500    .090766     3        2   2019   03feb2019    2019w5    2019m2    2019q1 |
  7. |  7      7        1455    .088646    10        2   2019   10feb2019    2019w6    2019m2    2019q1 |
  8. |  8      8        1418    .085241    17        2   2019   17feb2019    2019w7    2019m2    2019q1 |
  9. |  9      9        1435    .087748    24        2   2019   24feb2019    2019w8    2019m2    2019q1 |
 10. | 10     10        1322     .08303     3        3   2019   03mar2019    2019w9    2019m3    2019q1 |
     |--------------------------------------------------------------------------------------------------|
 11. | 11     11        1116     .08944    10        3   2019   10mar2019   2019w10    2019m3    2019q1 |
 12. | 12     12        1663    .093939    17        3   2019   17mar2019   2019w11    2019m3    2019q1 |
 13. | 13     13        1523    .093524    24        3   2019   24mar2019   2019w12    2019m3    2019q1 |
 14. | 14     14        1408    .086465    31        3   2019   31mar2019   2019w13    2019m3    2019q1 |
 15. | 15     15        1510    .091433     7        4   2019   07apr2019   2019w14    2019m4    2019q2 |
     |--------------------------------------------------------------------------------------------------|
 16. | 16     16        1391    .087986    14        4   2019   14apr2019   2019w15    2019m4    2019q2 |
 17. | 17     17        1450    .086992    21        4   2019   21apr2019   2019w16    2019m4    2019q2 |
 18. | 18     18        1492    .090028    28        4   2019   28apr2019   2019w17    2019m4    2019q2 |
 19. | 19     19        1291   .0775045     5        5   2019   05may2019   2019w18    2019m5    2019q2 |
 20. | 20     20        1447    .084589    12        5   2019   12may2019   2019w19    2019m5    2019q2 |
     |--------------------------------------------------------------------------------------------------|
 21. | 21     21        1551    .091493    19        5   2019   19may2019   2019w20    2019m5    2019q2 |
 22. | 22     22        1560    .094425    26        5   2019   26may2019   2019w21    2019m5    2019q2 |
 23. | 23     23        1659   .0887885     2        6   2019   02jun2019   2019w22    2019m6    2019q2 |
 24. | 24     24        1650    .089767     9        6   2019   09jun2019   2019w23    2019m6    2019q2 |
 25. | 25     25        1618   .0916645    16        6   2019   16jun2019   2019w24    2019m6    2019q2 |
     |--------------------------------------------------------------------------------------------------|
 26. | 26     26        1738   .0968755    23        6   2019   23jun2019   2019w25    2019m6    2019q2 |
     +--------------------------------------------------------------------------------------------------+

Time series plots:

Statistics:
- Postcount: 50% of observed weeks have total postcounts above 1505, whilst 50% of rest weeks have total postcounts below 1505, the median (p50). The mean and standard deviation are 1487 and 146, respectively. Min and max are 1116 and 1738 (the previous all time high is at 1666), respectively. 50% of total weekly postcounts range from 1418 to 1560 (the interquartile range from p25 to p75).
- BTC paid: 50% of observed weeks have total BTC paid above 0.0899, whilst 50% of rest weeks have total BTC paid below 0.0899, the median (p50). The mean and standard deviation are 0.0891 and 0.0057 respectively. Min and max are 0.0712 and 0.0974, respectively. 50% of total weekly BTC-paid range from 0.087 to 0.0923 (the interquartile range from p25 to p75).

Code:

. tabstat postcount btcpaid, s(n mean sd p50 p25 p75 min max) c(s)

    variable |         N      mean        sd       p50       p25       p75       min       max
-------------+--------------------------------------------------------------------------------
   postcount |        26  1486.077  145.7993      1505      1418      1560      1116      1738
     btcpaid |        26  .0890528   .005654  .0898975   .086992   .092315  .0712025    .09738
----------------------------------------------------------------------------------------------

List of weeks in descending orders of total postcounts or total BTC paid
Postcount:

Code:

. list postcount week day month2 year date week2 month quarter, abb(30)

     +----------------------------------------------------------------------------------+
     | postcount   week   day   month2   year        date     week2     month   quarter |
     |----------------------------------------------------------------------------------|
  1. |      1738     26    23        6   2019   23jun2019   2019w25    2019m6    2019q2 |
  2. |      1666      3    13        1   2019   13jan2019    2019w2    2019m1    2019q1 |
  3. |      1663     12    17        3   2019   17mar2019   2019w11    2019m3    2019q1 |
  4. |      1659     23     2        6   2019   02jun2019   2019w22    2019m6    2019q2 |
  5. |      1650     24     9        6   2019   09jun2019   2019w23    2019m6    2019q2 |
     |----------------------------------------------------------------------------------|
  6. |      1618     25    16        6   2019   16jun2019   2019w24    2019m6    2019q2 |
  7. |      1560     22    26        5   2019   26may2019   2019w21    2019m5    2019q2 |
  8. |      1551     21    19        5   2019   19may2019   2019w20    2019m5    2019q2 |
  9. |      1544      2     6        1   2019   06jan2019    2019w1    2019m1    2019q1 |
 10. |      1523     13    24        3   2019   24mar2019   2019w12    2019m3    2019q1 |
     |----------------------------------------------------------------------------------|
 11. |      1523      5    27        1   2019   27jan2019    2019w4    2019m1    2019q1 |
 12. |      1513      4    20        1   2019   20jan2019    2019w3    2019m1    2019q1 |
 13. |      1510     15     7        4   2019   07apr2019   2019w14    2019m4    2019q2 |
 14. |      1500      6     3        2   2019   03feb2019    2019w5    2019m2    2019q1 |
 15. |      1492     18    28        4   2019   28apr2019   2019w17    2019m4    2019q2 |
     |----------------------------------------------------------------------------------|
 16. |      1455      7    10        2   2019   10feb2019    2019w6    2019m2    2019q1 |
 17. |      1450     17    21        4   2019   21apr2019   2019w16    2019m4    2019q2 |
 18. |      1447     20    12        5   2019   12may2019   2019w19    2019m5    2019q2 |
 19. |      1435      9    24        2   2019   24feb2019    2019w8    2019m2    2019q1 |
 20. |      1418      8    17        2   2019   17feb2019    2019w7    2019m2    2019q1 |
     |----------------------------------------------------------------------------------|
 21. |      1408     14    31        3   2019   31mar2019   2019w13    2019m3    2019q1 |
 22. |      1391     16    14        4   2019   14apr2019   2019w15    2019m4    2019q2 |
 23. |      1322     10     3        3   2019   03mar2019    2019w9    2019m3    2019q1 |
 24. |      1291     19     5        5   2019   05may2019   2019w18    2019m5    2019q2 |
 25. |      1195      1    30       12   2018   30dec2018   2018w52   2018m12    2018q4 |
     |----------------------------------------------------------------------------------|
 26. |      1116     11    10        3   2019   10mar2019   2019w10    2019m3    2019q1 |
     +----------------------------------------------------------------------------------+

BTC paid:

Code:

. list btcpaid week day month2 year date week2 month quarter, abb(30)

     +---------------------------------------------------------------------------------+
     |  btcpaid   week   day   month2   year        date     week2     month   quarter |
     |---------------------------------------------------------------------------------|
  1. |   .09738      3    13        1   2019   13jan2019    2019w2    2019m1    2019q1 |
  2. | .0968755     26    23        6   2019   23jun2019   2019w25    2019m6    2019q2 |
  3. |  .094425     22    26        5   2019   26may2019   2019w21    2019m5    2019q2 |
  4. |   .09399      2     6        1   2019   06jan2019    2019w1    2019m1    2019q1 |
  5. |  .093939     12    17        3   2019   17mar2019   2019w11    2019m3    2019q1 |
     |---------------------------------------------------------------------------------|
  6. |  .093524     13    24        3   2019   24mar2019   2019w12    2019m3    2019q1 |
  7. |  .092315      5    27        1   2019   27jan2019    2019w4    2019m1    2019q1 |
  8. | .0916645     25    16        6   2019   16jun2019   2019w24    2019m6    2019q2 |
  9. |  .091493     21    19        5   2019   19may2019   2019w20    2019m5    2019q2 |
 10. |  .091433     15     7        4   2019   07apr2019   2019w14    2019m4    2019q2 |
     |---------------------------------------------------------------------------------|
 11. |  .090766      6     3        2   2019   03feb2019    2019w5    2019m2    2019q1 |
 12. |   .09014      4    20        1   2019   20jan2019    2019w3    2019m1    2019q1 |
 13. |  .090028     18    28        4   2019   28apr2019   2019w17    2019m4    2019q2 |
 14. |  .089767     24     9        6   2019   09jun2019   2019w23    2019m6    2019q2 |
 15. |   .08944     11    10        3   2019   10mar2019   2019w10    2019m3    2019q1 |
     |---------------------------------------------------------------------------------|
 16. | .0887885     23     2        6   2019   02jun2019   2019w22    2019m6    2019q2 |
 17. |  .088646      7    10        2   2019   10feb2019    2019w6    2019m2    2019q1 |
 18. |  .087986     16    14        4   2019   14apr2019   2019w15    2019m4    2019q2 |
 19. |  .087748      9    24        2   2019   24feb2019    2019w8    2019m2    2019q1 |
 20. |  .086992     17    21        4   2019   21apr2019   2019w16    2019m4    2019q2 |
     |---------------------------------------------------------------------------------|
 21. |  .086465     14    31        3   2019   31mar2019   2019w13    2019m3    2019q1 |
 22. |  .085241      8    17        2   2019   17feb2019    2019w7    2019m2    2019q1 |
 23. |  .084589     20    12        5   2019   12may2019   2019w19    2019m5    2019q2 |
 24. |   .08303     10     3        3   2019   03mar2019    2019w9    2019m3    2019q1 |
 25. | .0775045     19     5        5   2019   05may2019   2019w18    2019m5    2019q2 |
     |---------------------------------------------------------------------------------|
 26. | .0712025      1    30       12   2018   30dec2018   2018w52   2018m12    2018q4 |
     +---------------------------------------------------------------------------------+

7443

Economy / Services / Re: ★☆★ 777Coin Signature Campaign ★☆★ (Member-Hero Accepted) (New)

on: June 25, 2019, 08:07:56 AM

777 coin campaign observations (since 30/12/2018 to 23/6/2019)
26 weeks in total, so far (only weeks managed by Hhampuz).

This week, we have new all time highs in total postcounts, and total BTC-paid.

Converted dataset from the spreadsheet:

Code:

. list, abb(30)

     +-------------------------------------------------------------------------------------------------+
     | id   week   postcount   btcpaid   day   month2   year        date     week2     month   quarter |
     |-------------------------------------------------------------------------------------------------|
  1. |  1      1         708    .03082    30       12   2018   30dec2018   2018w52   2018m12    2018q4 |
  2. |  2      2        1049    .04953     6        1   2019   06jan2019    2019w1    2019m1    2019q1 |
  3. |  3      3        1226    .05641    13        1   2019   13jan2019    2019w2    2019m1    2019q1 |
  4. |  4      4        1303   .060075    20        1   2019   20jan2019    2019w3    2019m1    2019q1 |
  5. |  5      5        1348    .06284    27        1   2019   27jan2019    2019w4    2019m1    2019q1 |
     |-------------------------------------------------------------------------------------------------|
  6. |  6      6        1266    .06126     3        2   2019   03feb2019    2019w5    2019m2    2019q1 |
  7. |  7      7        1263    .06225    10        2   2019   10feb2019    2019w6    2019m2    2019q1 |
  8. |  8      8        1203    .05849    17        2   2019   17feb2019    2019w7    2019m2    2019q1 |
  9. |  9      9        1203   .058315    24        2   2019   24feb2019    2019w8    2019m2    2019q1 |
 10. | 10     10        1210   .056165     3        3   2019   03mar2019    2019w9    2019m3    2019q1 |
     |-------------------------------------------------------------------------------------------------|
 11. | 11     11        1016    .05084    10        3   2019   10mar2019   2019w10    2019m3    2019q1 |
 12. | 12     12        1258   .057785    17        3   2019   17mar2019   2019w11    2019m3    2019q1 |
 13. | 13     13        1186    .05373    24        3   2019   24mar2019   2019w12    2019m3    2019q1 |
 14. | 14     14         922    .04392    31        3   2019   31mar2019   2019w13    2019m3    2019q1 |
 15. | 15     15        1107   .052805     7        4   2019   07apr2019   2019w14    2019m4    2019q2 |
     |-------------------------------------------------------------------------------------------------|
 16. | 16     16        1071    .05278    14        4   2019   14apr2019   2019w15    2019m4    2019q2 |
 17. | 17     17        1120    .05558    21        4   2019   21apr2019   2019w16    2019m4    2019q2 |
 18. | 18     18        1037   .049555    28        4   2019   28apr2019   2019w17    2019m4    2019q2 |
 19. | 19     19         910   .045645     5        5   2019   05may2019   2019w18    2019m5    2019q2 |
 20. | 20     20        1051    .05085    12        5   2019   12may2019   2019w19    2019m5    2019q2 |
     |-------------------------------------------------------------------------------------------------|
 21. | 21     21        1310    .06036    19        5   2019   19may2019   2019w20    2019m5    2019q2 |
 22. | 22     22        1392   .063185    26        5   2019   26may2019   2019w21    2019m5    2019q2 |
 23. | 23     23        1313   .058255     2        6   2019   02jun2019   2019w22    2019m6    2019q2 |
 24. | 24     24        1362   .061228     9        6   2019   09jun2019   2019w23    2019m6    2019q2 |
 25. | 25     25        1413    .06462    16        6   2019   16jun2019   2019w24    2019m6    2019q2 |
     |-------------------------------------------------------------------------------------------------|
 26. | 26     26        1557    .07048    23        6   2019   23jun2019   2019w25    2019m6    2019q2 |
     +-------------------------------------------------------------------------------------------------+

Time series plots:

The time series plots show that both weekly postcounts and BTC-paid have reached new all time high last week.

Statistics:
- Postcount: 50% of observed weeks have total postcounts above 1207, whilst 50% of rest weeks have total postcounts below 1207, the median (p50). The mean and standard deviation are 1185 and 184, respectively. Min and max are 708 and 1557 (the previous all time high is 1413), respectively. 50% of total weekly postcounts range from 1051 to 1310 (the interquartile range from p25 to p75).
- BTC paid: 50% of observed weeks have total BTC paid above 0.0571, whilst 50% of rest weeks have total BTC paid below 0.0571, the median (p50). The mean and standard deviation are 0.5568 and 0.0079, respectively. Min and max are 0.0308 and 0.0705 (the previous all time high is 0.0632), respectively. 50% of total weekly BTC-paid range from 0.0509 and 0.0612 (the interquartile range from p25 to p75).

Code:

. tabstat postcount btcpaid, s(n mean sd p50 p25 p75 min max) c(s)

    variable |         N      mean        sd       p50       p25       p75       min       max
-------------+--------------------------------------------------------------------------------
   postcount |        26  1184.769  183.3598    1206.5      1051      1310       708      1557
     btcpaid |        26  .0556836  .0079476  .0570975    .05085   .061228    .03082    .07048
----------------------------------------------------------------------------------------------

List of weeks in descending orders of total postcounts or total BTC paid
Postcount:

Code:

. list postcount week day month2 year date week2 month quarter, abb(30)

     +----------------------------------------------------------------------------------+
     | postcount   week   day   month2   year        date     week2     month   quarter |
     |----------------------------------------------------------------------------------|
  1. |      1557     26    23        6   2019   23jun2019   2019w25    2019m6    2019q2 |
  2. |      1413     25    16        6   2019   16jun2019   2019w24    2019m6    2019q2 |
  3. |      1392     22    26        5   2019   26may2019   2019w21    2019m5    2019q2 |
  4. |      1362     24     9        6   2019   09jun2019   2019w23    2019m6    2019q2 |
  5. |      1348      5    27        1   2019   27jan2019    2019w4    2019m1    2019q1 |
     |----------------------------------------------------------------------------------|
  6. |      1313     23     2        6   2019   02jun2019   2019w22    2019m6    2019q2 |
  7. |      1310     21    19        5   2019   19may2019   2019w20    2019m5    2019q2 |
  8. |      1303      4    20        1   2019   20jan2019    2019w3    2019m1    2019q1 |
  9. |      1266      6     3        2   2019   03feb2019    2019w5    2019m2    2019q1 |
 10. |      1263      7    10        2   2019   10feb2019    2019w6    2019m2    2019q1 |
     |----------------------------------------------------------------------------------|
 11. |      1258     12    17        3   2019   17mar2019   2019w11    2019m3    2019q1 |
 12. |      1226      3    13        1   2019   13jan2019    2019w2    2019m1    2019q1 |
 13. |      1210     10     3        3   2019   03mar2019    2019w9    2019m3    2019q1 |
 14. |      1203      8    17        2   2019   17feb2019    2019w7    2019m2    2019q1 |
 15. |      1203      9    24        2   2019   24feb2019    2019w8    2019m2    2019q1 |
     |----------------------------------------------------------------------------------|
 16. |      1186     13    24        3   2019   24mar2019   2019w12    2019m3    2019q1 |
 17. |      1120     17    21        4   2019   21apr2019   2019w16    2019m4    2019q2 |
 18. |      1107     15     7        4   2019   07apr2019   2019w14    2019m4    2019q2 |
 19. |      1071     16    14        4   2019   14apr2019   2019w15    2019m4    2019q2 |
 20. |      1051     20    12        5   2019   12may2019   2019w19    2019m5    2019q2 |
     |----------------------------------------------------------------------------------|
 21. |      1049      2     6        1   2019   06jan2019    2019w1    2019m1    2019q1 |
 22. |      1037     18    28        4   2019   28apr2019   2019w17    2019m4    2019q2 |
 23. |      1016     11    10        3   2019   10mar2019   2019w10    2019m3    2019q1 |
 24. |       922     14    31        3   2019   31mar2019   2019w13    2019m3    2019q1 |
 25. |       910     19     5        5   2019   05may2019   2019w18    2019m5    2019q2 |
     |----------------------------------------------------------------------------------|
 26. |       708      1    30       12   2018   30dec2018   2018w52   2018m12    2018q4 |
     +----------------------------------------------------------------------------------+

BTC paid:

Code:

. list btcpaid week day month2 year date week2 month quarter, abb(30)

     +--------------------------------------------------------------------------------+
     | btcpaid   week   day   month2   year        date     week2     month   quarter |
     |--------------------------------------------------------------------------------|
  1. |  .07048     26    23        6   2019   23jun2019   2019w25    2019m6    2019q2 |
  2. |  .06462     25    16        6   2019   16jun2019   2019w24    2019m6    2019q2 |
  3. | .063185     22    26        5   2019   26may2019   2019w21    2019m5    2019q2 |
  4. |  .06284      5    27        1   2019   27jan2019    2019w4    2019m1    2019q1 |
  5. |  .06225      7    10        2   2019   10feb2019    2019w6    2019m2    2019q1 |
     |--------------------------------------------------------------------------------|
  6. |  .06126      6     3        2   2019   03feb2019    2019w5    2019m2    2019q1 |
  7. | .061228     24     9        6   2019   09jun2019   2019w23    2019m6    2019q2 |
  8. |  .06036     21    19        5   2019   19may2019   2019w20    2019m5    2019q2 |
  9. | .060075      4    20        1   2019   20jan2019    2019w3    2019m1    2019q1 |
 10. |  .05849      8    17        2   2019   17feb2019    2019w7    2019m2    2019q1 |
     |--------------------------------------------------------------------------------|
 11. | .058315      9    24        2   2019   24feb2019    2019w8    2019m2    2019q1 |
 12. | .058255     23     2        6   2019   02jun2019   2019w22    2019m6    2019q2 |
 13. | .057785     12    17        3   2019   17mar2019   2019w11    2019m3    2019q1 |
 14. |  .05641      3    13        1   2019   13jan2019    2019w2    2019m1    2019q1 |
 15. | .056165     10     3        3   2019   03mar2019    2019w9    2019m3    2019q1 |
     |--------------------------------------------------------------------------------|
 16. |  .05558     17    21        4   2019   21apr2019   2019w16    2019m4    2019q2 |
 17. |  .05373     13    24        3   2019   24mar2019   2019w12    2019m3    2019q1 |
 18. | .052805     15     7        4   2019   07apr2019   2019w14    2019m4    2019q2 |
 19. |  .05278     16    14        4   2019   14apr2019   2019w15    2019m4    2019q2 |
 20. |  .05085     20    12        5   2019   12may2019   2019w19    2019m5    2019q2 |
     |--------------------------------------------------------------------------------|
 21. |  .05084     11    10        3   2019   10mar2019   2019w10    2019m3    2019q1 |
 22. | .049555     18    28        4   2019   28apr2019   2019w17    2019m4    2019q2 |
 23. |  .04953      2     6        1   2019   06jan2019    2019w1    2019m1    2019q1 |
 24. | .045645     19     5        5   2019   05may2019   2019w18    2019m5    2019q2 |
 25. |  .04392     14    31        3   2019   31mar2019   2019w13    2019m3    2019q1 |
     |--------------------------------------------------------------------------------|
 26. |  .03082      1    30       12   2018   30dec2018   2018w52   2018m12    2018q4 |
     +--------------------------------------------------------------------------------+

7444

Other / Archival / Re: My Bitcointalk Forum , Btc Story.

on: June 25, 2019, 07:57:19 AM

Quote from: wwzsocki on June 25, 2019, 07:33:13 AM I would like to hear some stories from you Bitcointalk members. Share your Bitcointalk or BTC story if you have one! I added your story into my thread: Inspirational stories from self-made promoted users Quote from: tranthidung on June 25, 2019, 07:56:02 AM Added. This is my BTC, Bitcointalk story, what is yours? (by wwzsocki) And, a typo found. Quote from: wwzsocki on June 25, 2019, 07:33:13 AM Thirst I want to say Thanks to all poster in this thread for your encouraging words.

7445

Other / Beginners & Help / Re: Inspirational stories from self-made promoted users

on: June 25, 2019, 07:56:02 AM

Added. This is my BTC, Bitcointalk story, what is yours? (by wwzsocki)

7446

Other / Meta / Re: Time Series Analysis on Distributed Merits in the forum (daily, weekly, monthly)

on: June 23, 2019, 03:11:33 PM

ABSTRACT Intra-day merits: Notes: - The part of the asbstract describes figures of intraday merits over the period from 19/2/2018 to 17/6/2019 (truncated dataset); - Days from 24/1/2018 to 18/2/2018 truncated due to highly potential outliers; and days after 17/6/2019 truncated as well due to incomplete week (the 2019w25); - Statistics presented in the post are for truncated dataset (1) Potential outliers are days that have intraday total merits beyond 185 or 1109; (2) Median of intraday merits over the period is 638; (3) 50% of observed days have their intra-day merits range from 532 to 763 (the interquartile range); (4) Friday [in GTM time] is the day over weeks has lowest intraday merits in terms of both median and mean, at 580, and 613, respectively. (5) Monday [in GTM time] is the day over weeks has highest intraday merits in terms of median and mean, at 681, and 742. (6) There are 29 potential outliers in total, and there is only five potential outlier days happened in early weeks of 2019, on 09/01/2019, 14/01/2019, 27/3/2019, 13/5/2019, and 11/6/2019, at 1161, 1127, 1249, 1150, and 1187, respectively. (7) Minimum and maximum of intraday merits (full dataset) are 312 and 13018, on 11/2/2019 and 24/1/2018, respectively. Intra-week merits: Notes: The part of the abstract use full dataset, only dropped last two days due to incomple week (2019w25). (1) The median of intra-week merits is 4558; (2) 50% of observed weeks (73 weeeks in total), have total merits in the range from 4159 to 5294 (the interquaritle range of intra-week merits). (3) Minimum and maximum of intraweek merits are 3065 and 30949, in 2018w35, and 2018w4, respectively; (4) Nine potential outliers [beyond 2457 or 6997], all of them occurred in the year 2018.

7447

Other / Meta / Re: Time Series Analysis on Distributed Merits in the forum (daily, weekly, monthly)

on: June 23, 2019, 03:06:47 PM

Update on intra-week merits (from 24/1/2018 to 17/6/2019)

Converted dataset:

Code:

. list merit week

     +-----------------+
     | merit      week |
     |-----------------|
  1. | 30949    2018w4 |
  2. | 19958    2018w5 |
  3. | 13304    2018w6 |
  4. | 11722    2018w7 |
  5. |  8758    2018w8 |
     |-----------------|
  6. |  8806    2018w9 |
  7. |  7253   2018w10 |
  8. |  7309   2018w11 |
  9. |  6941   2018w12 |
 10. |  6707   2018w13 |
     |-----------------|
 11. |  6415   2018w14 |
 12. |  5487   2018w15 |
 13. |  4631   2018w16 |
 14. |  4585   2018w17 |
 15. |  4953   2018w18 |
     |-----------------|
 16. |  4753   2018w19 |
 17. |  4346   2018w20 |
 18. |  3854   2018w21 |
 19. |  4183   2018w22 |
 20. |  4527   2018w23 |
     |-----------------|
 21. |  3818   2018w24 |
 22. |  4921   2018w25 |
 23. |  4457   2018w26 |
 24. |  4253   2018w27 |
 25. |  4239   2018w28 |
     |-----------------|
 26. |  4159   2018w29 |
 27. |  3652   2018w30 |
 28. |  3798   2018w31 |
 29. |  3994   2018w32 |
 30. |  3618   2018w33 |
     |-----------------|
 31. |  3789   2018w34 |
 32. |  3065   2018w35 |
 33. |  3574   2018w36 |
 34. |  5630   2018w37 |
 35. |  7825   2018w38 |
     |-----------------|
 36. |  4388   2018w39 |
 37. |  4271   2018w40 |
 38. |  3800   2018w41 |
 39. |  4821   2018w42 |
 40. |  3945   2018w43 |
     |-----------------|
 41. |  3339   2018w44 |
 42. |  4513   2018w45 |
 43. |  3722   2018w46 |
 44. |  4558   2018w47 |
 45. |  3750   2018w48 |
     |-----------------|
 46. |  3560   2018w49 |
 47. |  3782   2018w50 |
 48. |  3753   2018w51 |
 49. |  3278   2018w52 |
 50. |  4793    2019w1 |
     |-----------------|
 51. |  6624    2019w2 |
 52. |  5306    2019w3 |
 53. |  4659    2019w4 |
 54. |  4474    2019w5 |
 55. |  4318    2019w6 |
     |-----------------|
 56. |  4207    2019w7 |
 57. |  4507    2019w8 |
 58. |  4625    2019w9 |
 59. |  4901   2019w10 |
 60. |  4318   2019w11 |
     |-----------------|
 61. |  4598   2019w12 |
 62. |  6120   2019w13 |
 63. |  4418   2019w14 |
 64. |  5259   2019w15 |
 65. |  4680   2019w16 |
     |-----------------|
 66. |  4450   2019w17 |
 67. |  4756   2019w18 |
 68. |  5434   2019w19 |
 69. |  5202   2019w20 |
 70. |  4571   2019w21 |
     |-----------------|
 71. |  4336   2019w22 |
 72. |  4678   2019w23 |
 73. |  5294   2019w24 |
     +-----------------+

Time series plot

Basic statistics:
- 50% of observed weeks (73 weeks) have total intra-week merits above 4543, whilst the rest 50% of them have total intra-week merits below 4543. 4543 is the median - p50.
- 50% of observed weeks have total intra-week merits fluctuated in the range from 3994 to 5306 (the interquartile range, from p25 to p75, in raw statistics below).
- Min - max: 3065 - 30949.

Code:

. tabstat merit, s(n mean sd p50 p25 p75 min max)

    variable |         N      mean        sd       p50       p25       p75       min       max
-------------+--------------------------------------------------------------------------------
       merit |        73  5564.945  3891.995      4558      4159      5294      3065     30949
----------------------------------------------------------------------------------------------

Potential outliers:

Code:

. di 5294-4159
1135

. di 1135*1.5
1702.5

. di 5294+1702.5
6996.5

. di 4159-1702.5
2456.5

It means that potential outliers are weeks that have intra-week merits beyond 2457 or 6997.
How many weeks are potential outliers?

Code:

. count if (merit >= 6997 | merit < 2457) & merit != .
  9

9 weeks are outliers, in total.
List of those 9 weeks:

Code:

. list merit week if merit >=6997 | merit <= 2457

     +-----------------+
     | merit      week |
     |-----------------|
  1. | 30949    2018w4 |
  2. | 19958    2018w5 |
  3. | 13304    2018w6 |
  4. | 11722    2018w7 |
  5. |  8758    2018w8 |
     |-----------------|
  6. |  8806    2018w9 |
  7. |  7253   2018w10 |
  8. |  7309   2018w11 |
 35. |  7825   2018w38 |
     +-----------------+

All of them occured in the year 2018. Grin

7448

Other / Meta / Re: Time Series Analysis on Distributed Merits in the forum (daily, weekly, monthly)

on: June 23, 2019, 02:58:29 PM

Medians and means of intra-day merits over days of weeks. Colors: - Green: highest. - Red: Lowest. - In median, the highest days are Monday, Wednesday, and Thursday at 681, 665, and 653, respectively; whislt the lowest days are Friday, Sunday, and Saturday at 580, 617, and 623, respectively. - In means, the highest days are Monday, Wednesday, and Tuesday, at 742, 715, and 702, respectively; whilst the lowest days are Friday, Saturday, and Thursday at 613, 634, and 685, respectively. - Monday has still been the highest day in terms of median and mean of intra-day merits over weeks, in contrast Friday is the lowest days in terms of median, and mean of intra-day merits over weeks. Calendar day is in GMT time. Quote from: LoyceV on January 04, 2019, 04:10:19 PM To take away all doubt: the first Merit was this one: Code: 1516831941 1 2818066.msg28853325 35 877396 Use EpochConverter to convert 1516831941 (Unix Time) to GMT: Wednesday 24 January 2018 22:12:21. Basic statistics: Code: . tabstat merit, s(n mean sd p50 p25 p75 min max) format(%9.1f) by(dofw) Summary for variables: merit by categories of: dofw dofw \| N mean sd p50 p25 p75 min max ----------+-------------------------------------------------------------------------------- Sunday \| 69.0 688.1 295.3 617.0 516.0 788.0 389.0 2463.0 Monday \| 70.0 741.7 268.0 680.5 576.0 798.0 312.0 1862.0 Tuesday \| 69.0 701.5 210.2 639.0 591.0 758.0 383.0 1326.0 Wednesday \| 69.0 714.5 207.8 665.0 562.0 761.0 435.0 1268.0 Thursday \| 69.0 684.8 204.5 653.0 530.0 784.0 347.0 1333.0 Friday \| 69.0 612.3 200.4 580.0 508.0 674.0 348.0 1696.0 Saturday \| 69.0 633.5 203.5 623.0 486.0 695.0 316.0 1409.0 ----------+-------------------------------------------------------------------------------- Total \| 484.0 682.5 232.3 637.5 531.5 762.5 312.0 2463.0 ------------------------------------------------------------------------------------------- Box plots Outliers displayed as red circles. Outliers non-displayed.

7449

Other / Meta / Re: Time Series Analysis on Distributed Merits in the forum (daily, weekly, monthly)

on: June 23, 2019, 02:51:12 PM

List of the top 50-highest day in terms of intra-day merits:

Code:

. list merit id date dofw day month2 year week month

     +-------------------------------------------------------------------------------+
     | merit    id        date        dofw   day   month2   year      week     month |
     |-------------------------------------------------------------------------------|
  1. | 13018     1   24jan2018   Wednesday    24        1   2018    2018w4    2018m1 |
  2. |  6761     2   25jan2018    Thursday    25        1   2018    2018w4    2018m1 |
  3. |  4493     3   26jan2018      Friday    26        1   2018    2018w4    2018m1 |
  4. |  4192     7   30jan2018     Tuesday    30        1   2018    2018w5    2018m1 |
  5. |  3799     6   29jan2018      Monday    29        1   2018    2018w5    2018m1 |
     |-------------------------------------------------------------------------------|
  6. |  3489     4   27jan2018    Saturday    27        1   2018    2018w4    2018m1 |
  7. |  3188     5   28jan2018      Sunday    28        1   2018    2018w4    2018m1 |
  8. |  2820     8   31jan2018   Wednesday    31        1   2018    2018w5    2018m1 |
  9. |  2568    10   02feb2018      Friday     2        2   2018    2018w5    2018m2 |
 10. |  2545     9   01feb2018    Thursday     1        2   2018    2018w5    2018m2 |
     |-------------------------------------------------------------------------------|
 11. |  2513    22   14feb2018   Wednesday    14        2   2018    2018w7    2018m2 |
 12. |  2463   236   16sep2018      Sunday    16        9   2018   2018w37    2018m9 |
 13. |  2308    14   06feb2018     Tuesday     6        2   2018    2018w6    2018m2 |
 14. |  2167    12   04feb2018      Sunday     4        2   2018    2018w5    2018m2 |
 15. |  2141    15   07feb2018   Wednesday     7        2   2018    2018w6    2018m2 |
     |-------------------------------------------------------------------------------|
 16. |  2141    16   08feb2018    Thursday     8        2   2018    2018w6    2018m2 |
 17. |  2077    13   05feb2018      Monday     5        2   2018    2018w6    2018m2 |
 18. |  1991    23   15feb2018    Thursday    15        2   2018    2018w7    2018m2 |
 19. |  1867    11   03feb2018    Saturday     3        2   2018    2018w5    2018m2 |
 20. |  1862   237   17sep2018      Monday    17        9   2018   2018w38    2018m9 |
     |-------------------------------------------------------------------------------|
 21. |  1747    18   10feb2018    Saturday    10        2   2018    2018w6    2018m2 |
 22. |  1696    38   02mar2018      Friday     2        3   2018    2018w9    2018m3 |
 23. |  1608    25   17feb2018    Saturday    17        2   2018    2018w7    2018m2 |
 24. |  1579    21   13feb2018     Tuesday    13        2   2018    2018w7    2018m2 |
 25. |  1448    17   09feb2018      Friday     9        2   2018    2018w6    2018m2 |
     |-------------------------------------------------------------------------------|
 26. |  1442    19   11feb2018      Sunday    11        2   2018    2018w6    2018m2 |
 27. |  1411    24   16feb2018      Friday    16        2   2018    2018w7    2018m2 |
 28. |  1409    32   24feb2018    Saturday    24        2   2018    2018w8    2018m2 |
 29. |  1403    27   19feb2018      Monday    19        2   2018    2018w8    2018m2 |
 30. |  1382    34   26feb2018      Monday    26        2   2018    2018w9    2018m2 |
     |-------------------------------------------------------------------------------|
 31. |  1354    48   12mar2018      Monday    12        3   2018   2018w11    2018m3 |
 32. |  1333    37   01mar2018    Thursday     1        3   2018    2018w9    2018m3 |
 33. |  1331    20   12feb2018      Monday    12        2   2018    2018w7    2018m2 |
 34. |  1326    35   27feb2018     Tuesday    27        2   2018    2018w9    2018m2 |
 35. |  1322    56   20mar2018     Tuesday    20        3   2018   2018w12    2018m3 |
     |-------------------------------------------------------------------------------|
 36. |  1294   238   18sep2018     Tuesday    18        9   2018   2018w38    2018m9 |
 37. |  1289    26   18feb2018      Sunday    18        2   2018    2018w7    2018m2 |
 38. |  1279    30   22feb2018    Thursday    22        2   2018    2018w8    2018m2 |
 39. |  1268   239   19sep2018   Wednesday    19        9   2018   2018w38    2018m9 |
 40. |  1266    29   21feb2018   Wednesday    21        2   2018    2018w8    2018m2 |
     |-------------------------------------------------------------------------------|
 41. |  1249   428   27mar2019   Wednesday    27        3   2019   2019w13    2019m3 |
 42. |  1245    41   05mar2018      Monday     5        3   2018   2018w10    2018m3 |
 43. |  1233    68   01apr2018      Sunday     1        4   2018   2018w13    2018m4 |
 44. |  1227    57   21mar2018   Wednesday    21        3   2018   2018w12    2018m3 |
 45. |  1187   504   11jun2019     Tuesday    11        6   2019   2019w24    2019m6 |
     |-------------------------------------------------------------------------------|
 46. |  1186    33   25feb2018      Sunday    25        2   2018    2018w8    2018m2 |
 47. |  1169    28   20feb2018     Tuesday    20        2   2018    2018w8    2018m2 |
 48. |  1161   351   09jan2019   Wednesday     9        1   2019    2019w2    2019m1 |
 49. |  1159    50   14mar2018   Wednesday    14        3   2018   2018w11    2018m3 |
 50. |  1150   475   13may2019      Monday    13        5   2019   2019w19    2019m5 |
     |-------------------------------------------------------------------------------|

List of the top 50-lowest days in terms of intra-day merits:

Code:

. list merit id date dofw day month2 year week month

     +-------------------------------------------------------------------------------+
     | merit    id        date        dofw   day   month2   year      week     month |
     |-------------------------------------------------------------------------------|
  1. |   312   335   24dec2018      Monday    24       12   2018   2018w52   2018m12 |
  2. |   316   333   22dec2018    Saturday    22       12   2018   2018w51   2018m12 |
  3. |   325   340   29dec2018    Saturday    29       12   2018   2018w52   2018m12 |
  4. |   347   298   17nov2018    Saturday    17       11   2018   2018w46   2018m11 |
  5. |   347   338   27dec2018    Thursday    27       12   2018   2018w52   2018m12 |
     |-------------------------------------------------------------------------------|
  6. |   348   304   23nov2018      Friday    23       11   2018   2018w47   2018m11 |
  7. |   370   122   25may2018      Friday    25        5   2018   2018w21    2018m5 |
  8. |   376   191   02aug2018    Thursday     2        8   2018   2018w31    2018m8 |
  9. |   376   342   31dec2018      Monday    31       12   2018   2018w52   2018m12 |
 10. |   377   326   15dec2018    Saturday    15       12   2018   2018w50   2018m12 |
     |-------------------------------------------------------------------------------|
 11. |   379   220   31aug2018      Friday    31        8   2018   2018w35    2018m8 |
 12. |   383   217   28aug2018     Tuesday    28        8   2018   2018w35    2018m8 |
 13. |   385   214   25aug2018    Saturday    25        8   2018   2018w34    2018m8 |
 14. |   386   339   28dec2018      Friday    28       12   2018   2018w52   2018m12 |
 15. |   389   341   30dec2018      Sunday    30       12   2018   2018w52   2018m12 |
     |-------------------------------------------------------------------------------|
 16. |   394   345   03jan2019    Thursday     3        1   2019    2019w1    2019m1 |
 17. |   395   228   08sep2018    Saturday     8        9   2018   2018w36    2018m9 |
 18. |   397   320   09dec2018      Sunday     9       12   2018   2018w49   2018m12 |
 19. |   399   262   12oct2018      Friday    12       10   2018   2018w41   2018m10 |
 20. |   402   329   18dec2018     Tuesday    18       12   2018   2018w51   2018m12 |
     |-------------------------------------------------------------------------------|
 21. |   405   287   06nov2018     Tuesday     6       11   2018   2018w45   2018m11 |
 22. |   412   403   02mar2019    Saturday     2        3   2019    2019w9    2019m3 |
 23. |   412   222   02sep2018      Sunday     2        9   2018   2018w35    2018m9 |
 24. |   415   109   12may2018    Saturday    12        5   2018   2018w19    2018m5 |
 25. |   415   278   28oct2018      Sunday    28       10   2018   2018w43   2018m10 |
     |-------------------------------------------------------------------------------|
 26. |   418   186   28jul2018    Saturday    28        7   2018   2018w30    2018m7 |
 27. |   420   187   29jul2018      Sunday    29        7   2018   2018w30    2018m7 |
 28. |   421   192   03aug2018      Friday     3        8   2018   2018w31    2018m8 |
 29. |   422   140   12jun2018     Tuesday    12        6   2018   2018w24    2018m6 |
 30. |   424   313   02dec2018      Sunday     2       12   2018   2018w48   2018m12 |
     |-------------------------------------------------------------------------------|
 31. |   424   276   26oct2018      Friday    26       10   2018   2018w43   2018m10 |
 32. |   426   277   27oct2018    Saturday    27       10   2018   2018w43   2018m10 |
 33. |   428   418   17mar2019      Sunday    17        3   2019   2019w11    2019m3 |
 34. |   430   264   14oct2018      Sunday    14       10   2018   2018w41   2018m10 |
 35. |   430   284   03nov2018    Saturday     3       11   2018   2018w44   2018m11 |
     |-------------------------------------------------------------------------------|
 36. |   432   208   19aug2018      Sunday    19        8   2018   2018w33    2018m8 |
 37. |   432   221   01sep2018    Saturday     1        9   2018   2018w35    2018m9 |
 38. |   433   282   01nov2018    Thursday     1       11   2018   2018w44   2018m11 |
 39. |   435   190   01aug2018   Wednesday     1        8   2018   2018w31    2018m8 |
 40. |   435   154   26jun2018     Tuesday    26        6   2018   2018w26    2018m6 |
     |-------------------------------------------------------------------------------|
 41. |   444   182   24jul2018     Tuesday    24        7   2018   2018w30    2018m7 |
 42. |   445   143   15jun2018      Friday    15        6   2018   2018w24    2018m6 |
 43. |   450   373   31jan2019    Thursday    31        1   2019    2019w5    2019m1 |
 44. |   451   206   17aug2018      Friday    17        8   2018   2018w33    2018m8 |
 45. |   454   283   02nov2018      Friday     2       11   2018   2018w44   2018m11 |
     |-------------------------------------------------------------------------------|
 46. |   455   167   09jul2018      Monday     9        7   2018   2018w28    2018m7 |
 47. |   455   229   09sep2018      Sunday     9        9   2018   2018w36    2018m9 |
 48. |   457   216   27aug2018      Monday    27        8   2018   2018w35    2018m8 |
 49. |   458   324   13dec2018    Thursday    13       12   2018   2018w50   2018m12 |
 50. |   458   227   07sep2018      Friday     7        9   2018   2018w36    2018m9 |
     |-------------------------------------------------------------------------------|

During the period from 24/1/2018 to 17/6/2019, the minimum and maximum of intra-day merits are 312 and 13018 , on 24/12/2018 and 24/1/2018, respectively.

7450

Other / Meta / Re: Time Series Analysis on Distributed Merits in the forum (daily, weekly, monthly)

on: June 23, 2019, 02:44:53 PM

Time-series plots:
Full dataset:

Truncated dataset:

Basic statistics:
Full dataset:

Code:

. tabstat merit, s(n mean sd p50 p25 p75 min max) format(%9.1f)

    variable |         N      mean        sd       p50       p25       p75       min       max
-------------+--------------------------------------------------------------------------------
       merit |     508.0     760.8     461.6     643.0     537.0     787.0     312.0    4493.0
----------------------------------------------------------------------------------------------

Applied formulas in previous weeks, potential outliers are days have intra-day merits beyond 158 or 1166.

Code:

. di 787-537
250

. di 250*1.5
375

. di 787+375
1162

. di 537-375
162

There are 45 outliers in full dataset, in total.

Code:

. count if (merit >= 1162 | merit <= 162) & merit != .
  45

Those days are:

Code:

. list id merit date if (merit >= 1162 | merit <= 162) & merit != .

     +-------------------------+
     |  id   merit        date |
     |-------------------------|
  1. |   3    4493   26jan2018 |
  2. |   4    3489   27jan2018 |
  3. |   5    3188   28jan2018 |
  4. |   6    3799   29jan2018 |
  5. |   7    4192   30jan2018 |
     |-------------------------|
  6. |   8    2820   31jan2018 |
  7. |   9    2545   01feb2018 |
  8. |  10    2568   02feb2018 |
  9. |  11    1867   03feb2018 |
 10. |  12    2167   04feb2018 |
     |-------------------------|
 11. |  13    2077   05feb2018 |
 12. |  14    2308   06feb2018 |
 13. |  15    2141   07feb2018 |
 14. |  16    2141   08feb2018 |
 15. |  17    1448   09feb2018 |
     |-------------------------|
 16. |  18    1747   10feb2018 |
 17. |  19    1442   11feb2018 |
 18. |  20    1331   12feb2018 |
 19. |  21    1579   13feb2018 |
 20. |  22    2513   14feb2018 |
     |-------------------------|
 21. |  23    1991   15feb2018 |
 22. |  24    1411   16feb2018 |
 23. |  25    1608   17feb2018 |
 24. |  26    1289   18feb2018 |
 25. |  27    1403   19feb2018 |
     |-------------------------|
 26. |  28    1169   20feb2018 |
 27. |  29    1266   21feb2018 |
 28. |  30    1279   22feb2018 |
 30. |  32    1409   24feb2018 |
 31. |  33    1186   25feb2018 |
     |-------------------------|
 32. |  34    1382   26feb2018 |
 33. |  35    1326   27feb2018 |
 35. |  37    1333   01mar2018 |
 36. |  38    1696   02mar2018 |
 39. |  41    1245   05mar2018 |
     |-------------------------|
 46. |  48    1354   12mar2018 |
 54. |  56    1322   20mar2018 |
 55. |  57    1227   21mar2018 |
 66. |  68    1233   01apr2018 |
234. | 236    2463   16sep2018 |
     |-------------------------|
235. | 237    1862   17sep2018 |
236. | 238    1294   18sep2018 |
237. | 239    1268   19sep2018 |
426. | 428    1249   27mar2019 |
502. | 504    1187   11jun2019 |
     +-------------------------+

Only two of them occured in 2019, on 27/3/2019, and 11/6/2019, at 1249 and 1187 merits circulated in total, respectively.

Truncated dataset:

Code:

. tabstat merit, s(n mean sd p50 p25 p75 min max) format(%9.1f)

    variable |         N      mean        sd       p50       p25       p75       min       max
-------------+--------------------------------------------------------------------------------
       merit |     484.0     682.5     232.3     637.5     531.5     762.5     312.0    2463.0
----------------------------------------------------------------------------------------------

Applied same formulas I used in earlier analyses, potential outliers are days have intra-day merits beyond 185 or 1109.

Code:

. di 762.5-531.5
231

. di 231*1.5
346.5

. di 762.5+346.5
1109

. di 531.5-346.5
185

There are 29 outliers in total, only five of them occured in 2019, on 09/1/2019, 14/01/2019, 27/3/2019, 13/5/2019, and 11/6/2019, at 1161, 1127, 1249, 1150, and 1187,

respectively.

Code:

. count if (merit >= 1109 | merit <=185) & merit != .
  29

List of those 29 outliers in truncated dataset

Code:

. list id merit date if (merit >= 1109 | merit <= 185) & merit != .

     +-------------------------+
     |  id   merit        date |
     |-------------------------|
  1. |  27    1403   19feb2018 |
  2. |  28    1169   20feb2018 |
  3. |  29    1266   21feb2018 |
  4. |  30    1279   22feb2018 |
  6. |  32    1409   24feb2018 |
     |-------------------------|
  7. |  33    1186   25feb2018 |
  8. |  34    1382   26feb2018 |
  9. |  35    1326   27feb2018 |
 11. |  37    1333   01mar2018 |
 12. |  38    1696   02mar2018 |
     |-------------------------|
 15. |  41    1245   05mar2018 |
 17. |  43    1109   07mar2018 |
 22. |  48    1354   12mar2018 |
 24. |  50    1159   14mar2018 |
 25. |  51    1130   15mar2018 |
     |-------------------------|
 30. |  56    1322   20mar2018 |
 31. |  57    1227   21mar2018 |
 42. |  68    1233   01apr2018 |
 43. |  69    1146   02apr2018 |
127. | 153    1138   25jun2018 |
     |-------------------------|
210. | 236    2463   16sep2018 |
211. | 237    1862   17sep2018 |
212. | 238    1294   18sep2018 |
213. | 239    1268   19sep2018 |
325. | 351    1161   09jan2019 |
     |-------------------------|
330. | 356    1127   14jan2019 |
402. | 428    1249   27mar2019 |
449. | 475    1150   13may2019 |
478. | 504    1187   11jun2019 |
     +-------------------------+

7451

Other / Meta / Re: [CLUBS] Top Merited-Users Classified into 4 Clubs

on: June 22, 2019, 02:33:47 PM

CLUB OF ABOVE 250 MERITS-EARNED

* Part 2

Rank	User name	BPIP profile	Total Earned-Merits	Trust
Copper	shorena	shorena	314	Trust: +15 / =0 / -1
Legendary	1Referee	1Referee	313	Trust: +4 / =0 / -0
Senior	JSRAW	JSRAW	310	Trust: +2 / =0 / -0
Legendary	DooMAD	DooMAD	309	Trust: +0 / =0 / -0
Senior	mithrim	mithrim	309	Trust: +0 / =0 / -0
Senior	kawetsriyanto	kawetsriyanto	305	Trust: +0 / =0 / -0
Hero	~~mstfprcn~~	~~mstfprcn~~	303	Trust: +1 / =0 / -0
Hero	tonych	tonych	301	Trust: +1 / =0 / -0
Senior	elda34b	elda34b	301	Trust: +0 / =1 / -0
Hero	figmentofmyass	figmentofmyass	300	Trust: +0 / =0 / -0
Copper	Limx Dev	Limx Dev	299	Trust: +5 / =0 / -0
Legendary	arulbero	arulbero	298	Trust: +6 / =0 / -0
Hero	squatter	squatter	296	Trust: +0 / =0 / -0
Donator	Claymore	Claymore	295	Trust: +1 / =0 / -0
Senior	Nestade	Nestade	292	Trust: +0 / =0 / -0
Hero	teeGUMES	teeGUMES	291	Trust: +13 / =2 / -0
Senior	finaleshot2016	finaleshot2016	290	Trust: +0 / =0 / -0
Legendary	jbreher	jbreher	288	Trust: +0 / =0 / -1
Senior	Xynerise	Xynerise	285	Trust: +0 / =0 / -0
Senior	goldkingcoiner	goldkingcoiner	284	Trust: +0 / =0 / -0
Senior	RichDaniel	RichDaniel	283	Trust: +0 / =0 / -1
Copper	crwth	crwth	281	Trust: +2 / =0 / -0
Senior	Trofo	Trofo	278	Trust: +0 / =0 / -0
Hero	duesoldi	duesoldi	277	Trust: +3 / =0 / -0
Senior	ChiBitCTy	ChiBitCTy	277	Trust: +21 / =1 / -0
Hero	squatz1	squatz1	277	Trust: +0 / =0 / -0
Legendary	by rallier	by rallier	277	Trust: +1 / =0 / -0
Legendary	600watt	600watt	276	Trust: +2 / =0 / -0
Senior	vlad230	vlad230	276	Trust: +0 / =0 / -0
Hero	Wind_FURY	Wind_FURY	273	Trust: +0 / =0 / -0
Senior	crypmike	crypmike	273	Trust: +0 / =0 / -0
Senior	S_Therapist	S_Therapist	271	Trust: +0 / =2 / -3
Senior	~~kirreev070~~	~~kirreev070~~	271	Trust: +0 / =0 / -0
Hero	johhnyUA	johhnyUA	270	Trust: +0 / =0 / -0
Senior	leonello	leonello	269	Trust: +0 / =0 / -0
Senior	Juliya_D	Juliya_D	268	Trust: +1 / =0 / -0
Hero	BTCMILLIONAIRE	BTCMILLIONAIRE	267	Trust: +2 / =0 / -0
Staff	dbshck	dbshck	267	Trust: +3 / =0 / -0
Legendary	Pamoldar	Pamoldar	266	Trust: +1 / =0 / -0
Hero	asu	asu	266	Trust: +2 / =0 / -0
Legendary	NotFuzzyWarm	NotFuzzyWarm	266	Trust: +0 / =0 / -0
Senior	baba0000000000	baba0000000000	266	Trust: +0 / =0 / -0
Copper	jackg	jackg	265	Trust: +2 / =0 / -0
Full	cestmoi	cestmoi	265	Trust: +0 / =0 / -0
Legendary	Mitchell	Mitchell	265	Trust: +40 / =1 / -0
Senior	BitcoinTurk	BitcoinTurk	264	Trust: +0 / =0 / -0
Full	~~zentdex~~	~~zentdex~~	264	Trust: +0 / =0 / -0
Senior	sheenshane	sheenshane	264	Trust: +3 / =0 / -0
Hero	zonefloor	zonefloor	259	Trust: +0 / =0 / -0
Hero	~~alex bond~~	~~alex bond~~	258	Trust: +0 / =0 / -0
Hero	Aerys2	Aerys2	257	Trust: +1 / =0 / -0
Legendary	Kakmakr	Kakmakr	257	Trust: +0 / =0 / -0
Legendary	JimboToronto	JimboToronto	257	Trust: +0 / =0 / -0
Senior	Hellmouth42	Hellmouth42	256	Trust: +0 / =0 / -0
Senior	Hilde X	Hilde X	255	Trust: +0 / =0 / -0
Senior	athanz88	athanz88	255	Trust: +0 / =0 / -0
Senior	Spazzer	Spazzer	252	Trust: +7 / =0 / -0
Hero	~~RuSS512~~	~~RuSS512~~	251	Trust: +0 / =0 / -3
Hero	~~saulzaents~~	~~saulzaents~~	251	Trust: +1 / =0 / -2

Notes:
- Hero: Hero Member
- Senior: Senior Member
- Copper: Copper Member
- ~~banned~~: banned accounts.

Source:
https://loyce.club/Merit/tranthidung/2019-06-22_Sat_09.37h.txt

7452

Other / Meta / Re: [CLUBS] Top Merited-Users Classified into 4 Clubs

on: June 22, 2019, 02:31:24 PM

CLUB OF ABOVE 250 MERITS-EARNED

* Part 1

Rank	User name	BPIP profile	Total Earned-Merits	Trust
Legendary	Torque	Torque	499	Trust: +0 / =0 / -0
Hero	Matthias9515	Matthias9515	499	Trust: +1 / =0 / -0
Legendary	d5000	d5000	497	Trust: +0 / =0 / -0
Legendary	BitcoinPenny	BitcoinPenny	493	Trust: +41 / =0 / -0
Hero	Coin-1	Coin-1	490	Trust: +0 / =0 / -0
Legendary	zazarb	zazarb	482	Trust: +26 / =0 / -1
Full	pitipawn	pitipawn	478	Trust: +0 / =0 / -3
Hero	BTCforJoe	BTCforJoe	473	Trust: +1 / =1 / -0
Senior	lovesmayfamilis	lovesmayfamilis	471	Trust: +4 / =0 / -0
Senior	~~tvplus006~~	~~tvplus006~~	460	Trust: +4 / =0 / -0
Senior	cryptovigi	cryptovigi	456	Trust: +0 / =0 / -0
Hero	chimk	chimk	452	Trust: +1 / =0 / -0
Legendary	franky1	franky1	450	Trust: +0 / =0 / -3
Hero	hugeblack	hugeblack	450	Trust: +2 / =0 / -0
Hero	TheQuin	TheQuin	449	Trust: +0 / =0 / -0
Senior	cabalism13	cabalism13	448	Trust: +2 / =0 / -0
Legendary	sidehack	sidehack	448	Trust: +9 / =0 / -0
Staff	Welsh	Welsh	447	Trust: +4 / =1 / -0
Hero	nullCoiner	nullCoiner	442	Trust: +0 / =0 / -0
Hero	mjglqw	mjglqw	440	Trust: +0 / =0 / -0
VIP	Hal	Hal	432	Trust: +2 / =2 / -0
Hero	ryzaadit	ryzaadit	431	Trust: +0 / =0 / -0
Hero	eddie13	eddie13	430	Trust: +2 / =1 / -0
Hero	wwzsocki	wwzsocki	428	Trust: +0 / =1 / -0
Legendary	EcuaMobi	EcuaMobi	424	Trust: +18 / =0 / -0
Hero	~~vit05~~	~~vit05~~	423	Trust: +0 / =0 / -0
Senior	anonymousminer	anonymousminer	423	Trust: +24 / =0 / -0
Legendary	mindrust	mindrust	422	Trust: +0 / =1 / -0
Hero	TheFuzzStone	TheFuzzStone	419	Trust: +2 / =0 / -0
Hero	AdolfinWolf	AdolfinWolf	418	Trust: +1 / =0 / -0
Senior	esmanthra	esmanthra	417	Trust: +2 / =0 / -0
Legendary	tmfp	tmfp	410	Trust: +6 / =0 / -0
Senior	witcher_sense	witcher_sense	410	Trust: +2 / =0 / -0
Hero	aundroid	aundroid	409	Trust: +0 / =0 / -0
Legendary	DannyHamilton	DannyHamilton	406	Trust: +15 / =0 / -0
Hero	xenon131	xenon131	405	Trust: +0 / =0 / -0
Hero	buwaytress	buwaytress	404	Trust: +3 / =0 / -0
Hero	romanornr	romanornr	400	Trust: +3 / =0 / -0
Senior	nc50lc	nc50lc	400	Trust: +0 / =0 / -0
Legendary	Lesbian Cow	Lesbian Cow	390	Trust: +42 / =0 / -0
G.Mod.	mprep	mprep	388	Trust: +9 / =0 / -0
Senior	Tytanowy Janusz	Tytanowy Janusz	386	Trust: +0 / =0 / -0
Legendary	Elwar	Elwar	384	Trust: +0 / =0 / -0
Legendary	seoincorporation	seoincorporation	382	Trust: +0 / =0 / -0
Senior	Heisenberg_Hunter	Heisenberg_Hunter	379	Trust: +1 / =0 / -0
Senior	r1s2g3	r1s2g3	378	Trust: +0 / =0 / -0
Senior	explorder	explorder	378	Trust: +0 / =0 / -0
Hero	aliashraf	aliashraf	377	Trust: +0 / =1 / -0
Legendary	QuestionAuthority	QuestionAuthority	375	Trust: +0 / =0 / -0
Hero	poptop	poptop	374	Trust: +0 / =0 / -0
Senior	deeperx	deeperx	373	Trust: # +0 / =0 / -1
Copper	killyou72	killyou72	372	Trust: +13 / =4 / -0
Senior	Scheede	Scheede	367	Trust: +1 / =0 / -0
Legendary	HagssFIN	HagssFIN	366	Trust: +3 / =0 / -0
Senior	AverageGlabella	AverageGlabella	363	Trust: +0 / =0 / -0
Senior	mdayonliner	mdayonliner	362	Trust: +2 / =3 / -3
Hero	Kryptowerk	Kryptowerk	361	Trust: +23 / =0 / -0
Legendary	Paashaas	Paashaas	359	Trust: +0 / =0 / -0
Hero	Raja_MBZ	Raja_MBZ	357	Trust: +1 / =0 / -0
Legendary	pugman	pugman	354	Trust: +0 / =0 / -0
Legendary	Globb0	Globb0	354	Trust: +1 / =0 / -0
Senior	mfort312	mfort312	353	Trust: +0 / =0 / -0
Legendary	RHavar	RHavar	352	Trust: +5 / =0 / -0
Legendary	TECSHARE	TECSHARE	350	Trust: +30 / =2 / -0
Legendary	ibminer	ibminer	347	Trust: +5 / =0 / -0
Senior	madnessteat	madnessteat	347	Trust: +1 / =0 / -0
Senior	Plutosky	Plutosky	347	Trust: +0 / =0 / -0
Senior	igor72	igor72	347	Trust: +0 / =0 / -0
Hero	sabotag3x	sabotag3x	345	Trust: +1 / =0 / -0
Senior	tranthidung	tranthidung	343	Trust: +0 / =0 / -0
Legendary	cAPSLOCK	cAPSLOCK	341	Trust: +0 / =0 / -0
Hero	Saint-loup	Saint-loup	334	Trust: +1 / =0 / -0
Senior	paxmao	paxmao	333	Trust: +0 / =0 / -0
Staff	Halab	Halab	330	Trust: +5 / =0 / -0
Senior	AlyattesLydia	AlyattesLydia	330	Trust: +0 / =0 / -0
Hero	~~gawlea~~	~~gawlea~~	329	Trust: +0 / =0 / -0
Legendary	odolvlobo	odolvlobo	328	Trust: +1 / =0 / -0
Copper	shasan	shasan	327	Trust: +8 / =2 / -0
Full	laszlo	laszlo	324	Trust: +3 / =0 / -0
Senior	trantute2	trantute2	320	Trust: +0 / =0 / -0
Staff	OmegaStarScream	OmegaStarScream	319	Trust: +7 / =0 / -0
Hero	bct_ail	bct_ail	317	Trust: +0 / =0 / -0
Senior	khaled0111	khaled0111	315	Trust: +0 / =0 / -0

Notes:
- G. Mod. : Global Moderator
- Hero: Hero Member
- Senior: Senior Member
- Copper: Copper Member
- ~~banned~~: banned accounts.

Source:
https://loyce.club/Merit/tranthidung/2019-06-22_Sat_09.37h.txt

7453

Other / Meta / Re: [CLUBS] Top Merited-Users Classified into 4 Clubs

on: June 22, 2019, 02:29:11 PM

CLUB OF ABOVE 500 MERITS-EARNED

Rank	User name	BPIP profile	Total Earned-Merits	Trust
Hero	Steamtyme	Steamtyme	955	Trust: +4 / =1 / -0
Legendary	marlboroza	marlboroza	942	Trust: +11 / =0 / -0
Legendary	BobLawblaw	BobLawblaw	941	Trust: +2 / =0 / -0
Senior	mikeywith	mikeywith	927	Trust: +1 / =0 / -0
Hero	roycilik	roycilik	913	Trust: +6 / =0 / -0
Hero	Toxic2040	Toxic2040	895	Trust: +0 / =0 / -0
Senior	theyoungmillionaire	theyoungmillionaire	890	Trust: +5 / =1 / -0
Legendary	SaltySpitoon	SaltySpitoon	855	Trust: +22 / =1 / -1
Senior	ICOEthics	ICOEthics	854	Trust: +17 / =2 / -0
Hero	bob123	bob123	846	Trust: +1 / =0 / -0
Copper	mu_enrico	mu_enrico	834	Trust: +0 / =1 / -0
Legendary	DarkStar_	DarkStar_	826	Trust: +30 / =1 / -0
Hero	Alex_Sr	Alex_Sr	818	Trust: +5 / =0 / -0
Legendary	ETFbitcoin	ETFbitcoin	810	Trust: +1 / =0 / -0
Legendary	TryNinja	TryNinja	809	Trust: +0 / =0 / -0
Copper	LFC_Bitcoin	LFC_Bitcoin	805	Trust: +11 / =1 / -0
Hero	Husna QA	Husna QA	805	Trust: +1 / =0 / -0
Legendary	JayJuanGee	JayJuanGee	800	Trust: +2 / =0 / -0
Hero	bitmover	bitmover	798	Trust: +0 / =0 / -0
Hero	kenzawak	kenzawak	794	Trust: +4 / =0 / -0
Copper	Lutpin	Lutpin	785	Trust: +36 / =1 / -1
Copper	nullius	nullius	777	Trust: +3 / =2 / -1
Legendary	nutildah	nutildah	777	Trust: +3 / =0 / -0
Legendary	jojo69	jojo69	762	Trust: +0 / =0 / -0
Hero	BitCryptex	BitCryptex	761	Trust: +1 / =0 / -0
Legendary	philipma1957	philipma1957	758	Trust: +25 / =0 / -0
Hero	PHI1618	PHI1618	747	Trust: # +0 / =0 / -2
Hero	pandukelana2712	pandukelana2712	745	Trust: +1 / =0 / -0
Legendary	gentlemand	gentlemand	740	Trust: +1 / =0 / -0
Copper	Coolcryptovator	Coolcryptovator	725	Trust: +7 / =2 / -0
Legendary	TheNewAnon135246	TheNewAnon135246	724	Trust: +27 / =0 / -0
Legendary	infofront	infofront	721	Trust: +0 / =0 / -0
Copper	minerjones	minerjones	707	Trust: +99 / =1 / -0
Legendary	pooya87	pooya87	702	Trust: +1 / =0 / -0
Legendary	Carlton Banks	Carlton Banks	692	Trust: +2 / =0 / -0
Donator	OgNasty	OgNasty	690	Trust: +81 / =2 / -6
Hero	taikuri13	taikuri13	685	Trust: +3 / =0 / -0
Senior	morvillz7z	morvillz7z	684	Trust: +2 / =0 / -0
Copper	Quickseller	Quickseller	682	Trust: # +17 / =5 / -17
Staff	Xal0lex	Xal0lex	659	Trust: +3 / =0 / -0
Hero	Veleor	Veleor	653	Trust: +5 / =0 / -0
Legendary	yogg	yogg	647	Trust: +24 / =0 / -0
Hero	Coding Enthusiast	Coding Enthusiast	630	Trust: +0 / =0 / -0
Hero	mole0815	mole0815	623	Trust: +4 / =0 / -0
Copper	LeGaulois	LeGaulois	618	Trust: +3 / =1 / -0
Legendary	bones261	bones261	617	Trust: +3 / =0 / -0
Legendary	mocacinno	mocacinno	616	Trust: +0 / =0 / -0
Hero	asche	asche	610	Trust: +8 / =1 / -0
Staff	Flying Hellfish	Flying Hellfish	608	Trust: +6 / =0 / -0
Senior	VB1001	VB1001	607	Trust: +0 / =0 / -0
G.Mod.	hilariousandco	hilariousandco	600	Trust: +20 / =2 / -0
Hero	Goran_	Goran_	599	Trust: +0 / =0 / -0
Senior	DireWolfM14	DireWolfM14	596	Trust: +6 / =0 / -0
Copper	actmyname	actmyname	586	Trust: +15 / =0 / -0
Legendary	Lafu	Lafu	569	Trust: +10 / =0 / -0
Legendary	HeRetiK	HeRetiK	562	Trust: +0 / =0 / -0
Legendary	Pmalek	Pmalek	558	Trust: +0 / =0 / -0
Legendary	stompix	stompix	540	Trust: +0 / =0 / -0
Legendary	yahoo62278	yahoo62278	537	Trust: +16 / =0 / -0
Senior	GameKyuubi	GameKyuubi	534	Trust: +2 / =2 / -0
Senior	CryptopreneurBrainboss	CryptopreneurBrainboss	533	Trust: +0 / =1 / -0
Copper	bill gator	bill gator	525	Trust: +14 / =1 / -9
Senior	Artemis3	Artemis3	518	Trust: +0 / =0 / -0
Senior	fillippone	fillippone	513	Trust: +3 / =0 / -0
Legendary	Foxpup	Foxpup	512	Trust: +1 / =0 / -0
Hero	sncc	sncc	506	Trust: +0 / =0 / -0
Hero	bitserve	bitserve	503	Trust: +1 / =0 / -0
Hero	Smart man	Smart man	502	Trust: +0 / =0 / -0
Hero	d_eddie	d_eddie	502	Trust: +0 / =0 / -0

Notes:
- G.Mod.: Global Moderator
- Hero: Hero Member
- Senior: Senior Member
- Copper: Copper Member

Source:
https://loyce.club/Merit/tranthidung/2019-06-22_Sat_09.37h.txt

7454

Other / Meta / Re: [CLUBS] Top Merited-Users Classified into 4 Clubs

on: June 22, 2019, 02:26:55 PM

CLUB OF ABOVE 1000 MERITS-EARNED

Rank	User name	BPIP profile	Total Earned-Merits	Trust
Legendary	The Pharmacist	The Pharmacist	1991	Trust: +22 / =0 / -0
Founder	satoshi	satoshi	1810	Trust: +31 / =0 / -0
Legendary	Last of the V8s	Last of the V8s	1721	Trust: +4 / =0 / -1
Legendary	hilariousetc	hilariousetc	1629	Trust: +3 / =1 / -0
Staff	achow101	achow101	1465	Trust: +6 / =0 / -0
Staff	gmaxwell	gmaxwell	1315	Trust: +15 / =0 / -0
Legendary	Vod	Vod	1253	Trust: +29 / =2 / -1
Senior	abhiseshakana	abhiseshakana	1211	Trust: +3 / =1 / -0
Legendary	xhomerx10	xhomerx10	1178	Trust: +2 / =0 / -0
Legendary	Jet Cash	Jet Cash	1174	Trust: +4 / =1 / -0
Hero	HairyMaclairy	HairyMaclairy	1152	Trust: +2 / =0 / -0
Legendary	Hhampuz	Hhampuz	1125	Trust: +56 / =3 / -0
Donator	qwk	qwk	1118	Trust: +16 / =1 / -0
Legendary	HCP	HCP	1115	Trust: +3 / =0 / -0
Hero	krogothmanhattan	krogothmanhattan	1111	Trust: +56 / =0 / -0
Hero	Piggy	Piggy	1102	Trust: +4 / =0 / -0
Hero	xtraelv	xtraelv	1095	Trust: +3 / =0 / -0
Legendary	Lauda	Lauda	1078	Trust: +37 / =3 / -1
Hero	joniboini	joniboini	1050	Trust: +0 / =0 / -0
Hero	iasenko	iasenko	1048	Trust: +4 / =0 / -0
Hero	coinlocket$	coinlocket$	1036	Trust: +10 / =0 / -0
Legendary	TMAN	TMAN	1031	Trust: +26 / =1 / -2
Senior	1miau	1miau	1001	Trust: +1 / =0 / -0

Notes:
- Hero: Hero Member
- Senior: Senior Member

Source:
https://loyce.club/Merit/tranthidung/2019-06-22_Sat_09.37h.txt

7455

Other / Meta / Re: [CLUBS] Top Merited-Users Classified into 4 Clubs

on: June 22, 2019, 02:24:46 PM

Update:

CLUB OF ABOVE 2000 MERITS-EARNED

Rank	User name	BPIP profile	Total Earned-Merits	Trust
Administrator	theymos	theymos	4931	Trust: +25 / =0 / -0
Legendary	LoyceV	LoyceV	3103	Trust: +19 / =2 / -0
Legendary	suchmoon	suchmoon	2529	Trust: +12 / =0 / -0
Hero	DdmrDdmr	DdmrDdmr	2300	Trust: +3 / =1 / -0
Hero	micgoossens	micgoossens	2075	Trust: +17 / =0 / -0
Hero	o_e_l_e_o	o_e_l_e_o	2023	Trust: +3 / =0 / -0

Notes:
- Hero: Hero Member

Source:
https://loyce.club/Merit/tranthidung/2019-06-22_Sat_09.37h.txt

7456

Other / Meta / Re: Time Series Analysis on Distributed Merits in the forum (daily, weekly, monthly)

on: June 22, 2019, 02:22:58 PM

Update:

Converted intra-day merits for days in 2019.

Code:

. list id merit date day month2 year week month dofw if year == 2019

     +------------------------------------------------------------------------------+
     |  id   merit        date   day   month2   year      week    month        dofw |
     |------------------------------------------------------------------------------|
343. | 343     603   01jan2019     1        1   2019    2019w1   2019m1     Tuesday |
344. | 344     526   02jan2019     2        1   2019    2019w1   2019m1   Wednesday |
345. | 345     394   03jan2019     3        1   2019    2019w1   2019m1    Thursday |
346. | 346    1082   04jan2019     4        1   2019    2019w1   2019m1      Friday |
347. | 347     835   05jan2019     5        1   2019    2019w1   2019m1    Saturday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
348. | 348     783   06jan2019     6        1   2019    2019w1   2019m1      Sunday |
349. | 349     570   07jan2019     7        1   2019    2019w1   2019m1      Monday |
350. | 350     782   08jan2019     8        1   2019    2019w2   2019m1     Tuesday |
351. | 351    1161   09jan2019     9        1   2019    2019w2   2019m1   Wednesday |
352. | 352     987   10jan2019    10        1   2019    2019w2   2019m1    Thursday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
353. | 353     878   11jan2019    11        1   2019    2019w2   2019m1      Friday |
354. | 354     711   12jan2019    12        1   2019    2019w2   2019m1    Saturday |
355. | 355     978   13jan2019    13        1   2019    2019w2   2019m1      Sunday |
356. | 356    1127   14jan2019    14        1   2019    2019w2   2019m1      Monday |
357. | 357     813   15jan2019    15        1   2019    2019w3   2019m1     Tuesday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
358. | 358     880   16jan2019    16        1   2019    2019w3   2019m1   Wednesday |
359. | 359    1018   17jan2019    17        1   2019    2019w3   2019m1    Thursday |
360. | 360     611   18jan2019    18        1   2019    2019w3   2019m1      Friday |
361. | 361     643   19jan2019    19        1   2019    2019w3   2019m1    Saturday |
362. | 362     658   20jan2019    20        1   2019    2019w3   2019m1      Sunday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
363. | 363     683   21jan2019    21        1   2019    2019w3   2019m1      Monday |
364. | 364     618   22jan2019    22        1   2019    2019w4   2019m1     Tuesday |
365. | 365     735   23jan2019    23        1   2019    2019w4   2019m1   Wednesday |
366. | 366     715   24jan2019    24        1   2019    2019w4   2019m1    Thursday |
367. | 367     615   25jan2019    25        1   2019    2019w4   2019m1      Friday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
368. | 368     587   26jan2019    26        1   2019    2019w4   2019m1    Saturday |
369. | 369     655   27jan2019    27        1   2019    2019w4   2019m1      Sunday |
370. | 370     734   28jan2019    28        1   2019    2019w4   2019m1      Monday |
371. | 371     612   29jan2019    29        1   2019    2019w5   2019m1     Tuesday |
372. | 372     510   30jan2019    30        1   2019    2019w5   2019m1   Wednesday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
373. | 373     450   31jan2019    31        1   2019    2019w5   2019m1    Thursday |
374. | 374     595   01feb2019     1        2   2019    2019w5   2019m2      Friday |
375. | 375     940   02feb2019     2        2   2019    2019w5   2019m2    Saturday |
376. | 376     571   03feb2019     3        2   2019    2019w5   2019m2      Sunday |
377. | 377     796   04feb2019     4        2   2019    2019w5   2019m2      Monday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
378. | 378     776   05feb2019     5        2   2019    2019w6   2019m2     Tuesday |
379. | 379     559   06feb2019     6        2   2019    2019w6   2019m2   Wednesday |
380. | 380     548   07feb2019     7        2   2019    2019w6   2019m2    Thursday |
381. | 381     611   08feb2019     8        2   2019    2019w6   2019m2      Friday |
382. | 382     623   09feb2019     9        2   2019    2019w6   2019m2    Saturday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
383. | 383     559   10feb2019    10        2   2019    2019w6   2019m2      Sunday |
384. | 384     642   11feb2019    11        2   2019    2019w6   2019m2      Monday |
385. | 385     585   12feb2019    12        2   2019    2019w7   2019m2     Tuesday |
386. | 386     671   13feb2019    13        2   2019    2019w7   2019m2   Wednesday |
387. | 387     649   14feb2019    14        2   2019    2019w7   2019m2    Thursday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
388. | 388     607   15feb2019    15        2   2019    2019w7   2019m2      Friday |
389. | 389     523   16feb2019    16        2   2019    2019w7   2019m2    Saturday |
390. | 390     607   17feb2019    17        2   2019    2019w7   2019m2      Sunday |
391. | 391     565   18feb2019    18        2   2019    2019w7   2019m2      Monday |
392. | 392     637   19feb2019    19        2   2019    2019w8   2019m2     Tuesday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
393. | 393     696   20feb2019    20        2   2019    2019w8   2019m2   Wednesday |
394. | 394     504   21feb2019    21        2   2019    2019w8   2019m2    Thursday |
395. | 395     509   22feb2019    22        2   2019    2019w8   2019m2      Friday |
396. | 396     657   23feb2019    23        2   2019    2019w8   2019m2    Saturday |
397. | 397     608   24feb2019    24        2   2019    2019w8   2019m2      Sunday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
398. | 398     896   25feb2019    25        2   2019    2019w8   2019m2      Monday |
399. | 399     736   26feb2019    26        2   2019    2019w9   2019m2     Tuesday |
400. | 400     553   27feb2019    27        2   2019    2019w9   2019m2   Wednesday |
401. | 401     707   28feb2019    28        2   2019    2019w9   2019m2    Thursday |
402. | 402     508   01mar2019     1        3   2019    2019w9   2019m3      Friday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
403. | 403     412   02mar2019     2        3   2019    2019w9   2019m3    Saturday |
404. | 404    1001   03mar2019     3        3   2019    2019w9   2019m3      Sunday |
405. | 405     708   04mar2019     4        3   2019    2019w9   2019m3      Monday |
406. | 406     677   05mar2019     5        3   2019   2019w10   2019m3     Tuesday |
407. | 407     787   06mar2019     6        3   2019   2019w10   2019m3   Wednesday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
408. | 408     711   07mar2019     7        3   2019   2019w10   2019m3    Thursday |
409. | 409     712   08mar2019     8        3   2019   2019w10   2019m3      Friday |
410. | 410     723   09mar2019     9        3   2019   2019w10   2019m3    Saturday |
411. | 411     656   10mar2019    10        3   2019   2019w10   2019m3      Sunday |
412. | 412     635   11mar2019    11        3   2019   2019w10   2019m3      Monday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
413. | 413     680   12mar2019    12        3   2019   2019w11   2019m3     Tuesday |
414. | 414     687   13mar2019    13        3   2019   2019w11   2019m3   Wednesday |
415. | 415     804   14mar2019    14        3   2019   2019w11   2019m3    Thursday |
416. | 416     580   15mar2019    15        3   2019   2019w11   2019m3      Friday |
417. | 417     482   16mar2019    16        3   2019   2019w11   2019m3    Saturday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
418. | 418     428   17mar2019    17        3   2019   2019w11   2019m3      Sunday |
419. | 419     657   18mar2019    18        3   2019   2019w11   2019m3      Monday |
420. | 420     758   19mar2019    19        3   2019   2019w12   2019m3     Tuesday |
421. | 421     651   20mar2019    20        3   2019   2019w12   2019m3   Wednesday |
422. | 422     720   21mar2019    21        3   2019   2019w12   2019m3    Thursday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
423. | 423     674   22mar2019    22        3   2019   2019w12   2019m3      Friday |
424. | 424     625   23mar2019    23        3   2019   2019w12   2019m3    Saturday |
425. | 425     594   24mar2019    24        3   2019   2019w12   2019m3      Sunday |
426. | 426     576   25mar2019    25        3   2019   2019w12   2019m3      Monday |
427. | 427     726   26mar2019    26        3   2019   2019w13   2019m3     Tuesday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
428. | 428    1249   27mar2019    27        3   2019   2019w13   2019m3   Wednesday |
429. | 429     927   28mar2019    28        3   2019   2019w13   2019m3    Thursday |
430. | 430     725   29mar2019    29        3   2019   2019w13   2019m3      Friday |
431. | 431     655   30mar2019    30        3   2019   2019w13   2019m3    Saturday |
432. | 432     851   31mar2019    31        3   2019   2019w13   2019m3      Sunday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
433. | 433     987   01apr2019     1        4   2019   2019w13   2019m4      Monday |
434. | 434     700   02apr2019     2        4   2019   2019w14   2019m4     Tuesday |
435. | 435     616   03apr2019     3        4   2019   2019w14   2019m4   Wednesday |
436. | 436     532   04apr2019     4        4   2019   2019w14   2019m4    Thursday |
437. | 437     516   05apr2019     5        4   2019   2019w14   2019m4      Friday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
438. | 438     618   06apr2019     6        4   2019   2019w14   2019m4    Saturday |
439. | 439     728   07apr2019     7        4   2019   2019w14   2019m4      Sunday |
440. | 440     708   08apr2019     8        4   2019   2019w14   2019m4      Monday |
441. | 441     707   09apr2019     9        4   2019   2019w15   2019m4     Tuesday |
442. | 442     741   10apr2019    10        4   2019   2019w15   2019m4   Wednesday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
443. | 443     907   11apr2019    11        4   2019   2019w15   2019m4    Thursday |
444. | 444     612   12apr2019    12        4   2019   2019w15   2019m4      Friday |
445. | 445     787   13apr2019    13        4   2019   2019w15   2019m4    Saturday |
446. | 446     768   14apr2019    14        4   2019   2019w15   2019m4      Sunday |
447. | 447     737   15apr2019    15        4   2019   2019w15   2019m4      Monday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
448. | 448     677   16apr2019    16        4   2019   2019w16   2019m4     Tuesday |
449. | 449     628   17apr2019    17        4   2019   2019w16   2019m4   Wednesday |
450. | 450     784   18apr2019    18        4   2019   2019w16   2019m4    Thursday |
451. | 451     608   19apr2019    19        4   2019   2019w16   2019m4      Friday |
452. | 452     661   20apr2019    20        4   2019   2019w16   2019m4    Saturday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
453. | 453     776   21apr2019    21        4   2019   2019w16   2019m4      Sunday |
454. | 454     546   22apr2019    22        4   2019   2019w16   2019m4      Monday |
455. | 455     524   23apr2019    23        4   2019   2019w17   2019m4     Tuesday |
456. | 456     534   24apr2019    24        4   2019   2019w17   2019m4   Wednesday |
457. | 457     929   25apr2019    25        4   2019   2019w17   2019m4    Thursday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
458. | 458     650   26apr2019    26        4   2019   2019w17   2019m4      Friday |
459. | 459     486   27apr2019    27        4   2019   2019w17   2019m4    Saturday |
460. | 460     597   28apr2019    28        4   2019   2019w17   2019m4      Sunday |
461. | 461     730   29apr2019    29        4   2019   2019w17   2019m4      Monday |
462. | 462     623   30apr2019    30        4   2019   2019w18   2019m4     Tuesday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
463. | 463     588   01may2019     1        5   2019   2019w18   2019m5   Wednesday |
464. | 464     548   02may2019     2        5   2019   2019w18   2019m5    Thursday |
465. | 465     522   03may2019     3        5   2019   2019w18   2019m5      Friday |
466. | 466     918   04may2019     4        5   2019   2019w18   2019m5    Saturday |
467. | 467     863   05may2019     5        5   2019   2019w18   2019m5      Sunday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
468. | 468     694   06may2019     6        5   2019   2019w18   2019m5      Monday |
469. | 469     723   07may2019     7        5   2019   2019w19   2019m5     Tuesday |
470. | 470     754   08may2019     8        5   2019   2019w19   2019m5   Wednesday |
471. | 471     891   09may2019     9        5   2019   2019w19   2019m5    Thursday |
472. | 472     701   10may2019    10        5   2019   2019w19   2019m5      Friday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
473. | 473     592   11may2019    11        5   2019   2019w19   2019m5    Saturday |
474. | 474     623   12may2019    12        5   2019   2019w19   2019m5      Sunday |
475. | 475    1150   13may2019    13        5   2019   2019w19   2019m5      Monday |
476. | 476     912   14may2019    14        5   2019   2019w20   2019m5     Tuesday |
477. | 477     844   15may2019    15        5   2019   2019w20   2019m5   Wednesday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
478. | 478     750   16may2019    16        5   2019   2019w20   2019m5    Thursday |
479. | 479     642   17may2019    17        5   2019   2019w20   2019m5      Friday |
480. | 480     610   18may2019    18        5   2019   2019w20   2019m5    Saturday |
481. | 481     646   19may2019    19        5   2019   2019w20   2019m5      Sunday |
482. | 482     798   20may2019    20        5   2019   2019w20   2019m5      Monday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
483. | 483     729   21may2019    21        5   2019   2019w21   2019m5     Tuesday |
484. | 484     822   22may2019    22        5   2019   2019w21   2019m5   Wednesday |
485. | 485     672   23may2019    23        5   2019   2019w21   2019m5    Thursday |
486. | 486     626   24may2019    24        5   2019   2019w21   2019m5      Friday |
487. | 487     511   25may2019    25        5   2019   2019w21   2019m5    Saturday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
488. | 488     551   26may2019    26        5   2019   2019w21   2019m5      Sunday |
489. | 489     660   27may2019    27        5   2019   2019w21   2019m5      Monday |
490. | 490     591   28may2019    28        5   2019   2019w22   2019m5     Tuesday |
491. | 491     727   29may2019    29        5   2019   2019w22   2019m5   Wednesday |
492. | 492     732   30may2019    30        5   2019   2019w22   2019m5    Thursday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
493. | 493     525   31may2019    31        5   2019   2019w22   2019m5      Friday |
494. | 494     637   01jun2019     1        6   2019   2019w22   2019m6    Saturday |
495. | 495     474   02jun2019     2        6   2019   2019w22   2019m6      Sunday |
496. | 496     650   03jun2019     3        6   2019   2019w22   2019m6      Monday |
497. | 497     673   04jun2019     4        6   2019   2019w23   2019m6     Tuesday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
498. | 498     487   05jun2019     5        6   2019   2019w23   2019m6   Wednesday |
499. | 499     633   06jun2019     6        6   2019   2019w23   2019m6    Thursday |
500. | 500     586   07jun2019     7        6   2019   2019w23   2019m6      Friday |
501. | 501     993   08jun2019     8        6   2019   2019w23   2019m6    Saturday |
502. | 502     516   09jun2019     9        6   2019   2019w23   2019m6      Sunday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
503. | 503     790   10jun2019    10        6   2019   2019w23   2019m6      Monday |
504. | 504    1187   11jun2019    11        6   2019   2019w24   2019m6     Tuesday |
505. | 505     791   12jun2019    12        6   2019   2019w24   2019m6   Wednesday |
506. | 506     653   13jun2019    13        6   2019   2019w24   2019m6    Thursday |
507. | 507     533   14jun2019    14        6   2019   2019w24   2019m6      Friday |
     |------------------------------------------------------------------------------|
508. | 508     777   15jun2019    15        6   2019   2019w24   2019m6    Saturday |
509. | 509     642   16jun2019    16        6   2019   2019w24   2019m6      Sunday |
510. | 510     711   17jun2019    17        6   2019   2019w24   2019m6      Monday |
511. | 511     658   18jun2019    18        6   2019   2019w25   2019m6     Tuesday |
512. | 512     672   19jun2019    19        6   2019   2019w25   2019m6   Wednesday |
     +------------------------------------------------------------------------------+

For days in 2018, please get it there

7457

Economy / Services / Re: ★☆★ Bitvest.io - Plinko Sig. Campaign ★☆★ (Member-Hero Accepted) (New2)

on: June 19, 2019, 02:21:44 AM

BitVest campaign observations (since 30/12/2018 to 16/6/2019)
25 weeks in total, so far (only weeks managed by Hhampuz).

Converted dataset from the spreadsheet:

Code:

. list, abb(30)

     +--------------------------------------------------------------------------------------------------+
     | id   week   postcount    btcpaid   day   month2   year        date     week2     month   quarter |
     |--------------------------------------------------------------------------------------------------|
  1. |  1      1        1195   .0712025    30       12   2018   30dec2018   2018w52   2018m12    2018q4 |
  2. |  2      2        1544     .09399     6        1   2019   06jan2019    2019w1    2019m1    2019q1 |
  3. |  3      3        1666     .09738    13        1   2019   13jan2019    2019w2    2019m1    2019q1 |
  4. |  4      4        1513     .09014    20        1   2019   20jan2019    2019w3    2019m1    2019q1 |
  5. |  5      5        1523    .092315    27        1   2019   27jan2019    2019w4    2019m1    2019q1 |
     |--------------------------------------------------------------------------------------------------|
  6. |  6      6        1500    .090766     3        2   2019   03feb2019    2019w5    2019m2    2019q1 |
  7. |  7      7        1455    .088646    10        2   2019   10feb2019    2019w6    2019m2    2019q1 |
  8. |  8      8        1418    .085241    17        2   2019   17feb2019    2019w7    2019m2    2019q1 |
  9. |  9      9        1435    .087748    24        2   2019   24feb2019    2019w8    2019m2    2019q1 |
 10. | 10     10        1322     .08303     3        3   2019   03mar2019    2019w9    2019m3    2019q1 |
     |--------------------------------------------------------------------------------------------------|
 11. | 11     11        1116     .08944    10        3   2019   10mar2019   2019w10    2019m3    2019q1 |
 12. | 12     12        1663    .093939    17        3   2019   17mar2019   2019w11    2019m3    2019q1 |
 13. | 13     13        1523    .093524    24        3   2019   24mar2019   2019w12    2019m3    2019q1 |
 14. | 14     14        1408    .086465    31        3   2019   31mar2019   2019w13    2019m3    2019q1 |
 15. | 15     15        1510    .091433     7        4   2019   07apr2019   2019w14    2019m4    2019q2 |
     |--------------------------------------------------------------------------------------------------|
 16. | 16     16        1391    .087986    14        4   2019   14apr2019   2019w15    2019m4    2019q2 |
 17. | 17     17        1450    .086992    21        4   2019   21apr2019   2019w16    2019m4    2019q2 |
 18. | 18     18        1492    .090028    28        4   2019   28apr2019   2019w17    2019m4    2019q2 |
 19. | 19     19        1291   .0775045     5        5   2019   05may2019   2019w18    2019m5    2019q2 |
 20. | 20     20        1447    .084589    12        5   2019   12may2019   2019w19    2019m5    2019q2 |
     |--------------------------------------------------------------------------------------------------|
 21. | 21     21        1551    .091493    19        5   2019   19may2019   2019w20    2019m5    2019q2 |
 22. | 22     22        1560    .094425    26        5   2019   26may2019   2019w21    2019m5    2019q2 |
 23. | 23     23        1659   .0887885     2        6   2019   02jun2019   2019w22    2019m6    2019q2 |
 24. | 24     24        1650    .089767     9        6   2019   09jun2019   2019w23    2019m6    2019q2 |
 25. | 25     25        1618   .0916645    16        6   2019   16jun2019   2019w24    2019m6    2019q2 |
     +--------------------------------------------------------------------------------------------------+

Time series plots:

Statistics:
- Postcount: 50% of observed weeks have total postcounts above 1500, whilst 50% of rest weeks have total postcounts below 1500, the median (p50). The mean and standard deviation are 1476 and 140, respectively. Min and max are 1116 and 1666, respectively. 50% of total weekly postcounts range from 1418 to 1551 (the interquartile range from p25 to p75).
- BTC paid: 50% of observed weeks have total BTC paid above 0.0898, whilst 50% of rest weeks have total BTC paid below 0.0898, the median (p50). The mean and standard deviation are 0.0887 and 0.0055 respectively. Min and max are 0.0712 and 0.0974, respectively. 50% of total weekly BTC-paid range from 0.087 to 0.0917 (the interquartile range from p25 to p75).

Code:

. tabstat postcount btcpaid, s(n mean sd p50 p25 p75 min max) c(s)

    variable |         N      mean        sd       p50       p25       p75       min       max
-------------+--------------------------------------------------------------------------------
   postcount |        25      1476  139.2588      1500      1418      1551      1116      1666
     btcpaid |        25  .0887399  .0055361   .089767   .086992  .0916645  .0712025    .09738
----------------------------------------------------------------------------------------------

List of weeks in descending orders of total postcounts or total BTC paid
Postcount:

Code:

. list postcount week day month2 year date week2 month quarter, abb(30)

     +----------------------------------------------------------------------------------+
     | postcount   week   day   month2   year        date     week2     month   quarter |
     |----------------------------------------------------------------------------------|
  1. |      1666      3    13        1   2019   13jan2019    2019w2    2019m1    2019q1 |
  2. |      1663     12    17        3   2019   17mar2019   2019w11    2019m3    2019q1 |
  3. |      1659     23     2        6   2019   02jun2019   2019w22    2019m6    2019q2 |
  4. |      1650     24     9        6   2019   09jun2019   2019w23    2019m6    2019q2 |
  5. |      1618     25    16        6   2019   16jun2019   2019w24    2019m6    2019q2 |
     |----------------------------------------------------------------------------------|
  6. |      1560     22    26        5   2019   26may2019   2019w21    2019m5    2019q2 |
  7. |      1551     21    19        5   2019   19may2019   2019w20    2019m5    2019q2 |
  8. |      1544      2     6        1   2019   06jan2019    2019w1    2019m1    2019q1 |
  9. |      1523      5    27        1   2019   27jan2019    2019w4    2019m1    2019q1 |
 10. |      1523     13    24        3   2019   24mar2019   2019w12    2019m3    2019q1 |
     |----------------------------------------------------------------------------------|
 11. |      1513      4    20        1   2019   20jan2019    2019w3    2019m1    2019q1 |
 12. |      1510     15     7        4   2019   07apr2019   2019w14    2019m4    2019q2 |
 13. |      1500      6     3        2   2019   03feb2019    2019w5    2019m2    2019q1 |
 14. |      1492     18    28        4   2019   28apr2019   2019w17    2019m4    2019q2 |
 15. |      1455      7    10        2   2019   10feb2019    2019w6    2019m2    2019q1 |
     |----------------------------------------------------------------------------------|
 16. |      1450     17    21        4   2019   21apr2019   2019w16    2019m4    2019q2 |
 17. |      1447     20    12        5   2019   12may2019   2019w19    2019m5    2019q2 |
 18. |      1435      9    24        2   2019   24feb2019    2019w8    2019m2    2019q1 |
 19. |      1418      8    17        2   2019   17feb2019    2019w7    2019m2    2019q1 |
 20. |      1408     14    31        3   2019   31mar2019   2019w13    2019m3    2019q1 |
     |----------------------------------------------------------------------------------|
 21. |      1391     16    14        4   2019   14apr2019   2019w15    2019m4    2019q2 |
 22. |      1322     10     3        3   2019   03mar2019    2019w9    2019m3    2019q1 |
 23. |      1291     19     5        5   2019   05may2019   2019w18    2019m5    2019q2 |
 24. |      1195      1    30       12   2018   30dec2018   2018w52   2018m12    2018q4 |
 25. |      1116     11    10        3   2019   10mar2019   2019w10    2019m3    2019q1 |
     +----------------------------------------------------------------------------------+

BTC paid:

Code:

. list btcpaid week day month2 year date week2 month quarter, abb(30)

     +---------------------------------------------------------------------------------+
     |  btcpaid   week   day   month2   year        date     week2     month   quarter |
     |---------------------------------------------------------------------------------|
  1. |   .09738      3    13        1   2019   13jan2019    2019w2    2019m1    2019q1 |
  2. |  .094425     22    26        5   2019   26may2019   2019w21    2019m5    2019q2 |
  3. |   .09399      2     6        1   2019   06jan2019    2019w1    2019m1    2019q1 |
  4. |  .093939     12    17        3   2019   17mar2019   2019w11    2019m3    2019q1 |
  5. |  .093524     13    24        3   2019   24mar2019   2019w12    2019m3    2019q1 |
     |---------------------------------------------------------------------------------|
  6. |  .092315      5    27        1   2019   27jan2019    2019w4    2019m1    2019q1 |
  7. | .0916645     25    16        6   2019   16jun2019   2019w24    2019m6    2019q2 |
  8. |  .091493     21    19        5   2019   19may2019   2019w20    2019m5    2019q2 |
  9. |  .091433     15     7        4   2019   07apr2019   2019w14    2019m4    2019q2 |
 10. |  .090766      6     3        2   2019   03feb2019    2019w5    2019m2    2019q1 |
     |---------------------------------------------------------------------------------|
 11. |   .09014      4    20        1   2019   20jan2019    2019w3    2019m1    2019q1 |
 12. |  .090028     18    28        4   2019   28apr2019   2019w17    2019m4    2019q2 |
 13. |  .089767     24     9        6   2019   09jun2019   2019w23    2019m6    2019q2 |
 14. |   .08944     11    10        3   2019   10mar2019   2019w10    2019m3    2019q1 |
 15. | .0887885     23     2        6   2019   02jun2019   2019w22    2019m6    2019q2 |
     |---------------------------------------------------------------------------------|
 16. |  .088646      7    10        2   2019   10feb2019    2019w6    2019m2    2019q1 |
 17. |  .087986     16    14        4   2019   14apr2019   2019w15    2019m4    2019q2 |
 18. |  .087748      9    24        2   2019   24feb2019    2019w8    2019m2    2019q1 |
 19. |  .086992     17    21        4   2019   21apr2019   2019w16    2019m4    2019q2 |
 20. |  .086465     14    31        3   2019   31mar2019   2019w13    2019m3    2019q1 |
     |---------------------------------------------------------------------------------|
 21. |  .085241      8    17        2   2019   17feb2019    2019w7    2019m2    2019q1 |
 22. |  .084589     20    12        5   2019   12may2019   2019w19    2019m5    2019q2 |
 23. |   .08303     10     3        3   2019   03mar2019    2019w9    2019m3    2019q1 |
 24. | .0775045     19     5        5   2019   05may2019   2019w18    2019m5    2019q2 |
 25. | .0712025      1    30       12   2018   30dec2018   2018w52   2018m12    2018q4 |
     +---------------------------------------------------------------------------------+

7458

Economy / Services / Re: ★☆★ 777Coin Signature Campaign ★☆★ (Member-Hero Accepted) (New)

on: June 19, 2019, 02:15:40 AM

777 coin campaign observations (since 30/12/2018 to 16/6/2019)
25 weeks in total, so far (only weeks managed by Hhampuz).

This week, we have new all time highs in total postcounts, and total BTC-paid.

Converted dataset from the spreadsheet:

Code:

. list, abb(30)

     +-------------------------------------------------------------------------------------------------+
     | id   week   postcount   btcpaid   day   month2   year        date     week2     month   quarter |
     |-------------------------------------------------------------------------------------------------|
  1. |  1      1         708    .03082    30       12   2018   30dec2018   2018w52   2018m12    2018q4 |
  2. |  2      2        1049    .04953     6        1   2019   06jan2019    2019w1    2019m1    2019q1 |
  3. |  3      3        1226    .05641    13        1   2019   13jan2019    2019w2    2019m1    2019q1 |
  4. |  4      4        1303   .060075    20        1   2019   20jan2019    2019w3    2019m1    2019q1 |
  5. |  5      5        1348    .06284    27        1   2019   27jan2019    2019w4    2019m1    2019q1 |
     |-------------------------------------------------------------------------------------------------|
  6. |  6      6        1266    .06126     3        2   2019   03feb2019    2019w5    2019m2    2019q1 |
  7. |  7      7        1263    .06225    10        2   2019   10feb2019    2019w6    2019m2    2019q1 |
  8. |  8      8        1203    .05849    17        2   2019   17feb2019    2019w7    2019m2    2019q1 |
  9. |  9      9        1203   .058315    24        2   2019   24feb2019    2019w8    2019m2    2019q1 |
 10. | 10     10        1210   .056165     3        3   2019   03mar2019    2019w9    2019m3    2019q1 |
     |-------------------------------------------------------------------------------------------------|
 11. | 11     11        1016    .05084    10        3   2019   10mar2019   2019w10    2019m3    2019q1 |
 12. | 12     12        1258   .057785    17        3   2019   17mar2019   2019w11    2019m3    2019q1 |
 13. | 13     13        1186    .05373    24        3   2019   24mar2019   2019w12    2019m3    2019q1 |
 14. | 14     14         922    .04392    31        3   2019   31mar2019   2019w13    2019m3    2019q1 |
 15. | 15     15        1107   .052805     7        4   2019   07apr2019   2019w14    2019m4    2019q2 |
     |-------------------------------------------------------------------------------------------------|
 16. | 16     16        1071    .05278    14        4   2019   14apr2019   2019w15    2019m4    2019q2 |
 17. | 17     17        1120    .05558    21        4   2019   21apr2019   2019w16    2019m4    2019q2 |
 18. | 18     18        1037   .049555    28        4   2019   28apr2019   2019w17    2019m4    2019q2 |
 19. | 19     19         910   .045645     5        5   2019   05may2019   2019w18    2019m5    2019q2 |
 20. | 20     20        1051    .05085    12        5   2019   12may2019   2019w19    2019m5    2019q2 |
     |-------------------------------------------------------------------------------------------------|
 21. | 21     21        1310    .06036    19        5   2019   19may2019   2019w20    2019m5    2019q2 |
 22. | 22     22        1392   .063185    26        5   2019   26may2019   2019w21    2019m5    2019q2 |
 23. | 23     23        1313   .058255     2        6   2019   02jun2019   2019w22    2019m6    2019q2 |
 24. | 24     24        1362   .061228     9        6   2019   09jun2019   2019w23    2019m6    2019q2 |
 25. | 25     25        1413    .06462    16        6   2019   16jun2019   2019w24    2019m6    2019q2 |
     +-------------------------------------------------------------------------------------------------+

Time series plots:

The time series plots show that both weekly postcounts and BTC-paid have reached new all time high last week.

Statistics:
- Postcount: 50% of observed weeks have total postcounts above 1203, whilst 50% of rest weeks have total postcounts below 1203, the median (p50). The mean and standard deviation are 1170 and 171, respectively. Min and max are 708 and 1413 (the previous all time high is 1318), respectively. 50% of total weekly postcounts range from 1051 to 1303 (the interquartile range from p25 to p75).
- BTC paid: 50% of observed weeks have total BTC paid above 0.0564, whilst 50% of rest weeks have total BTC paid below 0.0564, the median (p50). The mean and standard deviation are 0.0551 and 0.0075, respectively. Min and max are 0.0308 and 0.0646 (the previous all time high is 0.0632), respectively. 50% of total weekly BTC-paid range from 0.0509 and 0.0604 (the interquartile range from p25 to p75).

Code:

. tabstat postcount btcpaid, s(n mean sd p50 p25 p75 min max) c(s)

    variable |         N      mean        sd       p50       p25       p75       min       max
-------------+--------------------------------------------------------------------------------
   postcount |        25   1169.88  170.3456      1203      1051      1303       708      1413
     btcpaid |        25  .0550917   .007504    .05641    .05085    .06036    .03082    .06462
----------------------------------------------------------------------------------------------

List of weeks in descending orders of total postcounts or total BTC paid
Postcount:

Code:


. list postcount week day month2 year date week2 month quarter, abb(30)

     +----------------------------------------------------------------------------------+
     | postcount   week   day   month2   year        date     week2     month   quarter |
     |----------------------------------------------------------------------------------|
  1. |      1413     25    16        6   2019   16jun2019   2019w24    2019m6    2019q2 |
  2. |      1392     22    26        5   2019   26may2019   2019w21    2019m5    2019q2 |
  3. |      1362     24     9        6   2019   09jun2019   2019w23    2019m6    2019q2 |
  4. |      1348      5    27        1   2019   27jan2019    2019w4    2019m1    2019q1 |
  5. |      1313     23     2        6   2019   02jun2019   2019w22    2019m6    2019q2 |
     |----------------------------------------------------------------------------------|
  6. |      1310     21    19        5   2019   19may2019   2019w20    2019m5    2019q2 |
  7. |      1303      4    20        1   2019   20jan2019    2019w3    2019m1    2019q1 |
  8. |      1266      6     3        2   2019   03feb2019    2019w5    2019m2    2019q1 |
  9. |      1263      7    10        2   2019   10feb2019    2019w6    2019m2    2019q1 |
 10. |      1258     12    17        3   2019   17mar2019   2019w11    2019m3    2019q1 |
     |----------------------------------------------------------------------------------|
 11. |      1226      3    13        1   2019   13jan2019    2019w2    2019m1    2019q1 |
 12. |      1210     10     3        3   2019   03mar2019    2019w9    2019m3    2019q1 |
 13. |      1203      8    17        2   2019   17feb2019    2019w7    2019m2    2019q1 |
 14. |      1203      9    24        2   2019   24feb2019    2019w8    2019m2    2019q1 |
 15. |      1186     13    24        3   2019   24mar2019   2019w12    2019m3    2019q1 |
     |----------------------------------------------------------------------------------|
 16. |      1120     17    21        4   2019   21apr2019   2019w16    2019m4    2019q2 |
 17. |      1107     15     7        4   2019   07apr2019   2019w14    2019m4    2019q2 |
 18. |      1071     16    14        4   2019   14apr2019   2019w15    2019m4    2019q2 |
 19. |      1051     20    12        5   2019   12may2019   2019w19    2019m5    2019q2 |
 20. |      1049      2     6        1   2019   06jan2019    2019w1    2019m1    2019q1 |
     |----------------------------------------------------------------------------------|
 21. |      1037     18    28        4   2019   28apr2019   2019w17    2019m4    2019q2 |
 22. |      1016     11    10        3   2019   10mar2019   2019w10    2019m3    2019q1 |
 23. |       922     14    31        3   2019   31mar2019   2019w13    2019m3    2019q1 |
 24. |       910     19     5        5   2019   05may2019   2019w18    2019m5    2019q2 |
 25. |       708      1    30       12   2018   30dec2018   2018w52   2018m12    2018q4 |
     +----------------------------------------------------------------------------------+

BTC paid:

Code:

. list btcpaid week day month2 year date week2 month quarter, abb(30)

     +--------------------------------------------------------------------------------+
     | btcpaid   week   day   month2   year        date     week2     month   quarter |
     |--------------------------------------------------------------------------------|
  1. |  .06462     25    16        6   2019   16jun2019   2019w24    2019m6    2019q2 |
  2. | .063185     22    26        5   2019   26may2019   2019w21    2019m5    2019q2 |
  3. |  .06284      5    27        1   2019   27jan2019    2019w4    2019m1    2019q1 |
  4. |  .06225      7    10        2   2019   10feb2019    2019w6    2019m2    2019q1 |
  5. |  .06126      6     3        2   2019   03feb2019    2019w5    2019m2    2019q1 |
     |--------------------------------------------------------------------------------|
  6. | .061228     24     9        6   2019   09jun2019   2019w23    2019m6    2019q2 |
  7. |  .06036     21    19        5   2019   19may2019   2019w20    2019m5    2019q2 |
  8. | .060075      4    20        1   2019   20jan2019    2019w3    2019m1    2019q1 |
  9. |  .05849      8    17        2   2019   17feb2019    2019w7    2019m2    2019q1 |
 10. | .058315      9    24        2   2019   24feb2019    2019w8    2019m2    2019q1 |
     |--------------------------------------------------------------------------------|
 11. | .058255     23     2        6   2019   02jun2019   2019w22    2019m6    2019q2 |
 12. | .057785     12    17        3   2019   17mar2019   2019w11    2019m3    2019q1 |
 13. |  .05641      3    13        1   2019   13jan2019    2019w2    2019m1    2019q1 |
 14. | .056165     10     3        3   2019   03mar2019    2019w9    2019m3    2019q1 |
 15. |  .05558     17    21        4   2019   21apr2019   2019w16    2019m4    2019q2 |
     |--------------------------------------------------------------------------------|
 16. |  .05373     13    24        3   2019   24mar2019   2019w12    2019m3    2019q1 |
 17. | .052805     15     7        4   2019   07apr2019   2019w14    2019m4    2019q2 |
 18. |  .05278     16    14        4   2019   14apr2019   2019w15    2019m4    2019q2 |
 19. |  .05085     20    12        5   2019   12may2019   2019w19    2019m5    2019q2 |
 20. |  .05084     11    10        3   2019   10mar2019   2019w10    2019m3    2019q1 |
     |--------------------------------------------------------------------------------|
 21. | .049555     18    28        4   2019   28apr2019   2019w17    2019m4    2019q2 |
 22. |  .04953      2     6        1   2019   06jan2019    2019w1    2019m1    2019q1 |
 23. | .045645     19     5        5   2019   05may2019   2019w18    2019m5    2019q2 |
 24. |  .04392     14    31        3   2019   31mar2019   2019w13    2019m3    2019q1 |
 25. |  .03082      1    30       12   2018   30dec2018   2018w52   2018m12    2018q4 |
     +--------------------------------------------------------------------------------+

7459

Economy / Services / Re: [OPEN] LiveCoin Signature Campaign | Hero/Legendary Members | Up to 0.02BTC/Week

on: June 19, 2019, 02:05:29 AM

Livecoin Overview (from 02/4/2019 to 18/6/2019)
12 weeks in total so far

Converted dataset from the spreadsheet:

Code:

. list, abb(30)

     +------------------------------------------------------------------------------------------------+
     | id   week   postcount   btcpaid   day   month2   year        date     week2    month   quarter |
     |------------------------------------------------------------------------------------------------|
  1. |  1      1         748     .2792     2        4   2019   02apr2019   2019w14   2019m4    2019q2 |
  2. |  2      2         878      .329     9        4   2019   09apr2019   2019w15   2019m4    2019q2 |
  3. |  3      3         863     .3224    16        4   2019   16apr2019   2019w16   2019m4    2019q2 |
  4. |  4      4         875     .3274    23        4   2019   23apr2019   2019w17   2019m4    2019q2 |
  5. |  5      5         820     .3068    30        4   2019   30apr2019   2019w18   2019m4    2019q2 |
     |------------------------------------------------------------------------------------------------|
  6. |  6      6         964     .3599     7        5   2019   07may2019   2019w19   2019m5    2019q2 |
  7. |  7      7        1211     .3928    14        5   2019   14may2019   2019w20   2019m5    2019q2 |
  8. |  8      8        1072     .3435    21        5   2019   21may2019   2019w21   2019m5    2019q2 |
  9. |  9      9        1134     .3659    28        5   2019   28may2019   2019w22   2019m5    2019q2 |
 10. | 10     10        1105     .3598     4        6   2019   04jun2019   2019w23   2019m6    2019q2 |
     |------------------------------------------------------------------------------------------------|
 11. | 11     11        1094    .35335    11        6   2019   11jun2019   2019w24   2019m6    2019q2 |
 12. | 12     12        1152     .3732    18        6   2019   18jun2019   2019w25   2019m6    2019q2 |
     +------------------------------------------------------------------------------------------------+

Time series plots:

Statistics:
- Postcount: 50% of observed weeks have total postcounts above 1018, whilst 50% of rest weeks have total postcounts below 1018, the median (p50). The mean and standard deviation are 993 and 153, respectively. Min and max are 748 and 1211, respectively. 50% of total weeks have total postcounts in the range from 869 and 1120 (the interquartile range that lasts from p25 to p75)
- BTC paid: 50% of observed weeks have total BTC paid above 0.3484, whilst 50% of rest weeks have total BTC paid below 0.3484, the median (p50). The mean and standard deviation are 0.343 and 0.0314, respectively. Min and max are 0.2792 and 0.3928, respectively. 50% of total weeks have total BTC paid in the range from 0.3249 and 0.3629 (the interquartile range that lasts from p25 to p75)

Code:

. tabstat postcount btcpaid, s(n mean sd p50 p25 p75 min max) c(s)

    variable |         N      mean        sd       p50       p25       p75       min       max
-------------+--------------------------------------------------------------------------------
   postcount |        12       993  152.7077      1018       869    1119.5       748      1211
     btcpaid |        12  .3427708  .0313857   .348425     .3249     .3629     .2792     .3928
----------------------------------------------------------------------------------------------

Top highest weeks in:
Postcount

Code:

. list id week postcount day month2 year date week2 month quarter, abb(30)

     +--------------------------------------------------------------------------------------+
     | id   week   postcount   day   month2   year        date     week2    month   quarter |
     |--------------------------------------------------------------------------------------|
  1. |  7      7        1211    14        5   2019   14may2019   2019w20   2019m5    2019q2 |
  2. | 12     12        1152    18        6   2019   18jun2019   2019w25   2019m6    2019q2 |
  3. |  9      9        1134    28        5   2019   28may2019   2019w22   2019m5    2019q2 |
  4. | 10     10        1105     4        6   2019   04jun2019   2019w23   2019m6    2019q2 |
  5. | 11     11        1094    11        6   2019   11jun2019   2019w24   2019m6    2019q2 |
     |--------------------------------------------------------------------------------------|
  6. |  8      8        1072    21        5   2019   21may2019   2019w21   2019m5    2019q2 |
  7. |  6      6         964     7        5   2019   07may2019   2019w19   2019m5    2019q2 |
  8. |  2      2         878     9        4   2019   09apr2019   2019w15   2019m4    2019q2 |
  9. |  4      4         875    23        4   2019   23apr2019   2019w17   2019m4    2019q2 |
 10. |  3      3         863    16        4   2019   16apr2019   2019w16   2019m4    2019q2 |
     |--------------------------------------------------------------------------------------|
 11. |  5      5         820    30        4   2019   30apr2019   2019w18   2019m4    2019q2 |
 12. |  1      1         748     2        4   2019   02apr2019   2019w14   2019m4    2019q2 |
     +--------------------------------------------------------------------------------------+

BTC paid

Code:

. list id week btcpaid day month2 year date week2 month quarter, abb(30)

     +------------------------------------------------------------------------------------+
     | id   week   btcpaid   day   month2   year        date     week2    month   quarter |
     |------------------------------------------------------------------------------------|
  1. |  7      7     .3928    14        5   2019   14may2019   2019w20   2019m5    2019q2 |
  2. | 12     12     .3732    18        6   2019   18jun2019   2019w25   2019m6    2019q2 |
  3. |  9      9     .3659    28        5   2019   28may2019   2019w22   2019m5    2019q2 |
  4. |  6      6     .3599     7        5   2019   07may2019   2019w19   2019m5    2019q2 |
  5. | 10     10     .3598     4        6   2019   04jun2019   2019w23   2019m6    2019q2 |
     |------------------------------------------------------------------------------------|
  6. | 11     11    .35335    11        6   2019   11jun2019   2019w24   2019m6    2019q2 |
  7. |  8      8     .3435    21        5   2019   21may2019   2019w21   2019m5    2019q2 |
  8. |  2      2      .329     9        4   2019   09apr2019   2019w15   2019m4    2019q2 |
  9. |  4      4     .3274    23        4   2019   23apr2019   2019w17   2019m4    2019q2 |
 10. |  3      3     .3224    16        4   2019   16apr2019   2019w16   2019m4    2019q2 |
     |------------------------------------------------------------------------------------|
 11. |  5      5     .3068    30        4   2019   30apr2019   2019w18   2019m4    2019q2 |
 12. |  1      1     .2792     2        4   2019   02apr2019   2019w14   2019m4    2019q2 |
     +------------------------------------------------------------------------------------+

7460

Other / Meta / Re: [INFOGRAPHIC] Experiences of a Bitcointalk Member

on: June 19, 2019, 01:50:48 AM

Thanks for sharing with us. Congratulations, @crwth, @cabalism13, @finaleshot2016, @yazher, and @samcrypto! All your infographics have been there: Quote from: tranthidung on June 19, 2019, 01:49:26 AM There is a topic, in which there are five stories, from one Hero Member, two Senior Members, one Full Member, and one Member, have been published so far. I don't like infographics, but those ones tell their chronological achievements in the forum, then I decided to add them in the list. Please visit that topic and saw those stories: [INFOGRAPHIC] Experiences of a Bitcointalk Member OP udated!

Pages: « 1 ... 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 [373] 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 ... 444 »