R for macOS
This directory contains binaries for the base distribution and of R and packages to run on macOS. R and package binaries for R versions older than 4.0.0 are only available from the CRAN archive so users of such versions should adjust the CRAN mirror setting (https://cran-archive.r-project.org) accordingly. Note: Although we take precautions when assembling binaries, please use the normal precautio
My Life as a Mock Quant
掲題の件、そういう時あると思います。 結論 まあ、ちょっと考えれば自明なんだが、以下です。 ドルコスト平均法は平均的なリターンを押し下げる（儲かる投資なら！）効果があるので嬉しくはない ドルコスト平均法は最終的な儲けのバラツキ（標準偏差）を押し下げる効果があるので、これは不確実性を削減出来ているという意味で嬉しい 状況と結果 投資期間: 250日間 平均リターン（年率）: 7% ボラティリティ（年率）: 20% 投資戦略① ①全期間（250日間）において毎日一定金額(1円)を投資した場合の最終的な儲けとそのバラツキ > performance(s1) [1] 258.46619 30.96698 投資戦略② ②初日に全額(250円)を投資した場合の最終的な儲けとそのバラツキ > performance(s2) [1] 266.92645 53.44526 それぞれのシミュレーションを複数回
[R]R言語で多変量時系列解析 - yokkunsの日記
Rで、多変量時系列解析であるベクトル自己回帰（VAR）をやってみる。 とりあえず、動かしてみる > library(vars) > data("Canada") > library(vars) > data("Canada") > print(Canada[1:5,]) prod e U rw [1,] 405.3665 929.6105 7.53 386.1361 [2,] 404.6398 929.8040 7.70 388.1358 [3,] 403.8149 930.3184 7.47 390.5401 [4,] 404.2158 931.4277 7.27 393.9638 [5,] 405.0467 932.6620 7.37 396.7647 > summary(Canada) e prod rw U Min. :928.6 Min. :401.3 Min. :386.1 M
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Rと時系列(2)
回帰分析と同様に時系列データ解析の主要な目的は、収集したデータを用いてモデルを作成し、将来の予測やシステムの制御などを行うことである。 時系列データのモデルは で表現でき、かつ|a|=1(単位根)である場合、ランダムウォークと呼ばれる。ランダムウォークで表現される時系列データは非定常である。時系列データを分析する際には、まずデータの変動がランダムウォークで表現できるか、そうでないかを調べることが重要である。 時系列がランダムウォークで表現できるか否かを検定することを単位根検定と呼ぶ。単位根検定は「単|a|=1が存在する」という帰無仮説検定で、1970年代後半にDickey-Fullerによって初めて考案され、その後Phillips-Perron検定、McKinnons's検定などが提案されている。 Rには、Phillips-Perron検定に関する関数PP.testがある。データlhの
Ｒ言語と重回帰分析(重回帰分析はじめました編) - かにぱん冒険記
Ｒと重回帰分析 http://mjin.doshisha.ac.jp/R/14.pdf テストとして資料に載っている身長、ウエストを説明変数、体重を被説明変数とした重回帰分析を行ってみる。 テストデータを作成 taikei2にこのテストデータを入れます taikei2 <- data.frame(wight,height,waist) ・体重、身長、ウエストそれぞれどんな関係を持っているか(相関)を調べるため、相関行列と対散布図を求める。相関は関数cor を用いて求める。 #round(x,y) x:丸める実数 y:小数点y以下を丸める # R の内部では 10 進数を 2 進数に直して計算しているため，小数計算の種類によっては近似値(循環小数）になり，計算結果にゴミ（数値誤差）が生じる場合がある． #相関には以下の 3つのパターンがあります。 #相関の強さを客観的に表すために、数値で表し
R-Source
回帰分析を行なうために以下の関数が用意されている． lsfit() ： 最小二乗法による回帰を行う． lm() ： 線形モデルによる回帰を行う glm() ： 一般線形モデルによる回帰を行う ここで対象となるモデルは以下のような線形モデルである． 上式をベクトル表記すると y = Xb + e となる．このときの y は応答ベクトル，X は説明変数のベクトル（モデル行列）で，x0 は切片項（要素が全て 1 である列ベクトル）となっている． 回帰分析と重回帰分析 関数 lm() により線形モデルの当てはめを行うことが出来る．この関数により，回帰分析や分散分析，そして共分散分析を行うことが出来る． 詳しい解説は『工学のためのデータサイエンス入門』(間瀬・神保・鎌倉・金藤 共著，数理工学社) を参照のこと．分散分析や非線形回帰についても詳しい解説が載っている． 関数 lm() の書式と引数 書式
Ruby - RjpWiki
RSRuby † 日本で博士研究員をしている Alex さんが RSRuby を開発しています。 以下のようなことができるものがリリースされています。（なかお） require 'rsruby/rsruby' r = RSRuby.new r.dnorm(10, 0, 1) ary = r.rnorm(100) ary.class #=> Array r.sample(ary, 10).size #=> 10 r.seq(1, 10, 2) #=> [1, 3, 5, 7, 9] r.sum(r.seq(1, 10, 2)) #=> 25 r.example("plot") IO.popen("open Rplots.ps") require 'pp' t_test = r.call_R("t.test", r.rnorm(10), r.rnorm(10)) pp t_test # 0
RSRubyを導入 - たぐってつづる
RSRubyはRubyからRを呼び出すためのgemパッケージ。 統計解析の結果をRailsで....と思ったのが発端で試しに導入してみた。 Mac OX 10.5とUbuntu 9.10での導入メモ*1。 前提 Mac OS X Rをパッケージでインストール http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/begin.html ruby, rubygemsはOS標準のものを使用（ruby 1.8.6 ） Ubuntu 9.10 ruby, rubygems, rはapt-getでインストール $ sudo apt-get install ruby rubygems r-core 導入 R_HOMEという環境変数を~/.bash_profileに設定 R_HOME=/usr/lib/R (on Ubuntu Linux) R_HOME=/Library/Frameworks/
RubyとRで競馬分析
ここでは、私がJRA-VANのDataLab.サービスを使った競馬分析に使っているRubyとRのスクリプトを公開しています。 RubyもRも各種OSで動作しますが、DataLab.サービスの利用にWindows用のJVLinkを使っている関係上、ここで公開しているスクリプトの動作環境は、Windowsに限定されます。 Rubyスクリプトでは、 (a) JVLinkを使ってDataLab.からデータをダウンロード (b) データの仮処理 (c) COM経由でInternet Explorerを制御してI-PADへの自動投票 などの処理を行なっています。 Rスクリプトでは、Rubyスクリプトで仮処理したデータを元に、統計処理やグラフの描画を行なっています。 Rubyのバージョンはmswin32版1.8.4、Rのバージョンは2.3.1を主に使っています。 ちなみに、私はWindows
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