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
Incanter: Statistical Computing and Graphics Environment for Clojure
Incanter is a Clojure-based, R-like platform for statistical computing and graphics. Incanter can be used as a standalone, interactive data analysis environment or embedded within other analytics systems as a modular suite of libraries. Features Charting & visualization functions Mathematical functions Statistical functions Matrix & linear algebra functions Data manipulation functions Interactive,
Hacking is believing@itoshi.tv - 最もタメになる「初心者用言語」はRです
二階堂愛 (Itoshi NIKAIDO) が綴る Hacking is beliveing な日常_ 最もタメになる「初心者用言語」はRです 最もタメになる「初心者用言語」まとめ (リンクされた，THX) うっかりTwitterで乗りおくれた! 最もタメになる「初心者用言語」は R。ってもう誰か書いた?とかつぶやいたら， @dritoshi 書いて！って言われたので，ムリがあるけど俺，がんばった． R Lispを父にSを母に持つ統計解析言語 筋は悪くないよ．CLOSから取り入れた総称的関数が大活躍だし．なのにカッコカッコしてない! もちろんオブジェクト指向プログラミングもできるしユニットテストもあるよ．統計言語だからデータ構造も豊富! ガベコレもあるよ．無名関数もあるよ．例外処理，遅延評価，関数クロージャ，再帰もできるし，自在にベクトル計算ができるから複雑なループを作らなくてもいいよ．
海外のRの情報源 - yasuhisa's blog
Tokyo.Rに参加してきて、色んな人とお話させてもらったけど、結構Rを使いこなしているなぁと思う人が多いというのが第一印象だった(やってる内容とか悩んでいる問題とか)。が、悩んでいる問題を解決する術がすでに存在しているにも関わらず英語なので、その人たちに情報が伝わってないっていうのが結構あるなぁというのを感じた。日本語で誰かがBlogとかでキャッチアップするとしても結構タイムラグがあるし、(最近多くの本が出ているとは言え)本になるのを待っていたら数年単位でしか情報を得ることができない。というわけで結論としては「英語のリソース読め!!!」ってことになるんだけど、自分も最初はどこ読めばいいかとかよく分からなかったなぁと思ったので、自分が読んでる英語で書かれているRの情報源になっているところを列挙していこうと思います。 僕はIRCとかは使ってないので、その付近はよく分からないのと他にもまだまだ
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10分で分かるRパッケージの作り方
多倍長整数の乗算を高速に行うアルゴリズムを、カラツバ法から始めて、最終的に高速フーリエ変換を用いた乗算に至るまでを解説しました。
JIN'S PAGE
R、R言語、R環境・・・・・・ Rのダウンロードとインストール リンク集 題名 Chap_01 データ解析・マイニングとR言語 Chap_0２ Rでのデータの入出力 Chap_03 Rでのデータの編集と演算 Chap_04 Rと基本統計量 Chap_05 Rでの関数オブジェクト Chap_06 Rでのデータの視覚化(1) Chap_07 Rでのデータの視覚化(2) Chap_08 Rでのデータの視覚化(3) Chap_09 GGobiとデータの視覚化(Rgobi) Chap_10 Rと確率分布 Chap_11 Rと推定 Chap_12 Rと検定 Chap_13 Rと分散分析 Chap_14 Rと回帰分析 Chap_15 Rと重回帰分析 Chap_16 Rと一般化線形モデル Chap_17 Rと非線形モデル Chap_18 Rと判別分析 Chap_19 Rと樹木モデル Chap_20 WEK
行列Tips大全 - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki です行列に関する Tips 大全 行列に関する操作は、R をマスターする基本です。関連する Tips を脈絡なくできるだけ集めたいと思います。お気づきの正統派・裏技テクニックを お寄せください。一部重複はむしろ好ましいと思います。 要素ベクトルを与えて行列を作る > m <- matrix(x, nrow=i, ncol=j, byrow=TRUE, dirnames=z) # 一般形 nrow, ncol の一方だけを与えると(可能な限り) x のサイズから、もう一方が暗黙のうちに決定される x の長さが行列のサイズに足りないと、最初からりサイクル使用される > mm <- matrix(1:12, nrow=3, ncol=4) > mm <- matrix(1:12, nrow=3)
紫ログ:GaucheでR風に行列演算を記述する - livedoor Blog（ブログ）
【C.M.ビショップ「パターン認識と機械学習(PRML)」読書会の情報はこちら】 行列に関する操作は、R をマスターする基本です。関連する Tips を脈絡なくできるだけ集めたいと思います。お気づきの正統派・裏技テクニックをお寄せください。一部重複はむしろ好ましいと思います。 PRMLに出てくるアルゴリズムを実装するには行列演算が書きやすくないと辛いので、Rの記法を参考にしながら試行錯誤中。 夢見ている書式仕様 matrix(): 要素ベクトルを与えて行列を作る： matrix(1:12, nrow=3, ncol=4) → (%matrix (iota 12 1) :nrow 3 :ncol 4) → (%matrix (%: 1 12) :nrow 3 :ncol 4) matrix(1:12, nrow=3) # 自動的に ncol=4 とされる → (%matrix (%: 1 1
はてなブログ | 無料ブログを作成しよう
織田信長 ぼちぼち、元気にやっています。少し薬にも慣れた...んかなぁ。相変わらず食べられないけど。朝、指がこわばって文字なんて入力できなかったけど、それはほぼなくなった。関節もどこも痛くない。薬効いてきたんやろな。 で、ブログを書こうと言う気がまた起きてきた。 …
統計処理ソフト R 入門 講習会資料
講習会の目的 本講習会は， R についての自習の基盤をつくることを目指します。 たとえ初心者向けの数時間の入門講習でなく１年間の毎週の演習授業であっても，R に関してすべてを説明するのは不可能だと思われます。 R の世界は，縦にはそこそこ深く，横には果てが見えないほど広いです。 CRAN に登録されている R のパッケージは 1000 を超えました。 よって，受講者の幅も広いことですし，受講者各自にとってぴったりな統計解析の実用的な解説をするのはあきらめて， 各自が必要に応じて情報を探し，見つけたものを難なく活用できるようになること，を目標にしました。 ここに自分の求めている分析手法や作図法などの答えがあるとは期待しないで下さい。それは帰ってからのあなたの楽しい仕事です。 R の利用と R 言語 R の根幹は R 言語のインタプリタであり，ユーザはR言語を駆使することでRを操作します。 S
CでRを拡張するための方法解説 - yasuhisa's blog
解説というほどの解説でもないんだけど、日本語リソースが非常に少ないので、ちょっとは役に立つかもしれないなと思って。 短かいですが、上のエントリのCの部分を中心に説明していこうかなと思います。 拡張するための3つ方法Writing R Extensionsをばーっと読んで僕が把握したことを書きつらねていこうかと思います。4章以降ですね。 Rのシステムと他言語のインターフェイスとなる関数には大きくわけで3つ(4つ?)あります。 .C(.Fortran) .Call .External の3つです。 Cの関数で書く 今回は自分が使った.Callのパターンについて書いてみようと思います。 R関数の実行を加速するためにCコードを使うことはしばしば非常に有効である。伝統的にはこれはRの.C関数を経由して行われる。このインタフェイスの一つの制限はRオブジェクトはC中で直接には処理できないことである。 と
らいおんの家 (www.lionfan.com)
最近は主に「はてな」のブログに移行しています。もしかしたらここのデータも、すべて「はてな」に移すかもです。 2011年8月13日(土)15:30に、「Ｂ美のオフィスワーク」をリリースしました。 サイト「らいおんの家」内の検索ができます。 「らいおんの家」はリンクフリーです。 お問い合わせは、管理人・竹内俊彦 takeuchi19あっとmail.goo.ne.jp まで。 What's New 毎日1つ、何かを紹介するコーナー 著作のコーナー・・・「はじめてのS-PLUS/R言語プログラミング」正誤表・掲示板など フリーソフト・・・「採点革命」「カラオケ革命」など いろんな知識の入門・・・群論、DEA、遺伝的アルゴリズムなど 研究 コンピュータ言語の部屋・・・HSP、S言語、R言語、Ruby おもしろい雑誌記事の紹介 預かったアート作品・・・動物のイラスト、プロモビデオ、PowerPoint
Rでシミュレーション
最終更新： 2004年 4月 15日 (木曜日) 07時42分 （MTの図も追加） このページは，GPLに従って配布されているRを使ってシミュレーションをした例をメモしておくために作成した。Rについての詳細は，統計処理ソフトウェアRについてのTipsを参照されたい。 Rでは，1.7.0からデフォルトのRNGがメルセンヌツイスターとなった。制御構造も簡単に書ける上，グラフ作成までできるので，構成要素が単純な配列で示せるようなシミュレーションに使うにはCよりも向いていると思う。 なお，RNGはシミュレーションで確率的なイヴェントを表すために使うわけだが，メルセンヌ・ツイスターの利点は，周期がほぼ10の6000乗くらいと長く，多次元疎結晶構造もほとんど問題にならないところにある。古典的には乗算合同法を含む線型合同法がよく用いられてきたが，周期の短さと多次元疎結晶構造が線型合同法の欠点であることは
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http://www.funclang.net/blog/
Dashboard - Adverse Event Tracker
http://www1.accsnet.ne.jp/~gen/R/whatIwant.html
http://cwoweb2.bai.ne.jp/~jgb11101/files/random/random.html