Rを使って計量経済分析 - EconWiki
どうやったらいいかとというと、以下の関数を使います。 q.growth <- function(x) { n <- length(x) x1 <- x[-(1:4)] x4 <- x[-((n-3):n)] z1 <- (x1-x4)/x4*100 z1 } この関数をつかって、 > q.growth(INV)->I > q.growth(GDE)->Y と入力すれば、四半期の対前年同期比伸び率データをつくれます。 さて次に単回帰分析してみましょう。その前に、それぞれの変数のサンプルサイズをそろえないといけません。 > length(R) [1] 109 > length(I) [1] 105 という結果からもわかるとおり、このままだと変数ごとに長さが違ってしまうので、回帰分析できません（被説明変数と説明変数は、同じデータ数でないと回帰分析できません）。 > R[5:length(R)]-
統計・データ解析
『Rで楽しむ統計』が出ました。サポートページ 『Rで楽しむベイズ統計入門』が出ました。サポートページ，第7章のRコードをStanで書き直したRで楽しむStan 全国学力・学習状況調査の個票の疑似データがこちらで公開されています。データ分析の練習に使えそうです。SSDSE（教育用標準データセット）も。 R 4.x では stringsAsFactors=FALSE がデフォルトになりましたが，本サイトの古い記事ではそうなっていないところがあるかもしれません（read.csv() などで as.is=TRUE は不要になります（あってもかまいませんが））。 R 4.2 ではWindowsでもMac同様UTF-8がデフォルトになりました。もう fileEncoding オプションに "UTF-8"，"UTF-8-BOM" を指定する必要はなくなりそうです。一方で、SJIS（CP932）データの場
An R Introduction to Statistics | R Tutorial
Deep learning has a wide range of applications, from speech recognition, computer vision, to self-driving cars and mastering the game of Go. While the concept is intuitive, the implementation is often tedious and heuristic. We will take a stab at simplifying the process, and make the technology more accessible. Linear regression probably is the most familiar technique in data analysis, but its app
アメリカの金利変動を主成分分析してみた - My Life as a Mock Quant
FRBのサイトからアメリカの金利の期間構造が取得できることをたまたま発見したので、よく言われるように金利の変動が「パラレル」「ツイスト」「バタフライ」の三要因で大半が説明できているのかを実際に主成分分析して見てみた。 データはData Download Programから「Go to download」→「Download File」とたどっていけばCSVでダウンロードできる。デフォルトでは日次の国債金利が落とせる。そのほかにも取得データ・データ頻度をいろいろカスタマイズできるのがすばらしい。 以下、デフォルトの設定で落っことしてきた金利データをC:\tmpフォルダにおいたとして処理。 まず、データを捌く。これが一番めんどくさくて以下のようにコードを書いた。 #データ読み込み。Factor型への変換を抑制 term.structure <- read.csv("C:\\tmp\\FRB_H
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
Ｒで見る株価の価格変動分布
書店でたまたま手に取った書籍で初めてＲという統計処理のフリーソフトの存在を知りました。 これがなかなかの優れものなので紹介したいと思います。わたしの関心事は株価や為替等の 経済時系列データの価格変動なので時系列解析がしたい人が手っ取り早くやってみれるよう 具体例を示してみようと思います。あとは自分で調べればもっと高度なことができるでしょう。 まず、インストールについてですがWindows版に限って言えば極めて簡単です。Linux版だと Kernelの違いが原因なのかディストリビューションの違いなのかわかりませんが、あれが足りない これが足りないと出てインストールできませんでした。TurboLinux8と10に入れようとしましたが 必要といわれるライブラリもすでに入っているにも関わらず警告が出るのであきらめました。 古いバージョンならうまくいくのかなぁ？ 余談はさておいて、Windows版で
医用統計学入門
実例 10 円玉を 10 回投げたら，表が 1 回しか出なかった 表が出にくいのではないか（作業仮説） 表は 5 回くらいは出そう 表が出過ぎる，裏が出過ぎるという確率を計算してみる 表が一回以下しか出ないのは 0.011 裏が一回以下しか出ないのは 0.011 両方合わせて，0.022 こういうことは「起こりにくいこと」であろう しかし「実際に起こった」 どのように考えたらよいだろうか もし，表が 10 回に 1 回くらいしか出ない 10 円玉だったら， ↓ こんなことは「よく起きること」なのだ
きれいなディレクトリ構成でRプログラミング
Rでコーディングするときに、データや単体テストのコード、ライブラリなどのディレクトリ構成を決めておくと、なにかと便利です。毎度、ディレクトリ構成が変わると設定をコードに書かないとならなくなり、保守が面倒になりますよね。Convention over configuration です。 Rで推奨されるような綺麗なディレクトリ構成を自動生成するライブラリを発見しました (自分で作ろうと思ったのですが)。その名も ProjectTemplate です。 では、インストールします。 $ sudo R install.packages('ProjectTemplate') 使ってみます。 $ R library('ProjectTemplate') create.project('myproject') setwd('myproject') load.project() 以下のようなディレクトリ構成
RubyからRを使うRinRubyを試してみた
Ruby から R へアクセスできる RinRuby について日本語の文章があまりないみたいなので書く。 今回の環境は僕が常用している Mac OS X 10.6.4 と R 2.11.1, Ruby 1.9.2, RubyGems 1.3.7です。Ruby 1.8系でも動きそうですが、まさか、まだ 1.8 系使っているとか、ありえないですよねー、まさかねー。 まず RinRuby をインストールするよ。 [code] sudo gem install rinruby [/code] すごく簡単。適当にあることないことコードを書く。 [ruby] #!/usr/bin/env ruby require 'rubygems' require 'rinruby' require 'pp' sample_size = 100 hist_file = "/Users/itoshi/Projects
βはいかにして時系列推移するのか？ - My Life as a Mock Quant
市場リスクへの感応度を計算するために（ヒストリカル）ベータ（β）の推定とか投資理論でよくやるわけですが、ロバスト回帰とかしないでそのまま単純な線形回帰分析した場合、それの時系列推移ってどんなもんなんじゃい・・・ってのをRでやってみた。 まずは2010年9月〜2011年9月までの、三菱UFJフィナンシャルグループと日経平均株価データを取得（via RFinanceYJ パッケージ） library(RFinanceYJ) #download stock prices of nikkei-225 and MUFJ Financial group mufg <- quoteStockXtsData("8306.T", since="2010-09-30",date.end="2011-09-30")$Close nikkei <- quoteStockXtsData("998407.O", si
RFinanceYJ_0.1.6を公開しました。 - yokkunsの日記
先日、RFinanceYJで取得したデータをxtsに変換するエントリを書きましたが、無事取り入れて、CRANにアップしました。あと、ついでに、調整後終値も取得するようにしました。 インストールと読み込み > install.packages("RFinanceYJ") > library(RFinanceYJ) 要求されたパッケージ XML をロード中です 要求されたパッケージ xts をロード中です 要求されたパッケージ zoo をロード中です 株価データをxtsで取得 xts型で取得するには、quoteStockXtsData関数を使います。引数は、quoteStockTsData関数と同じです。 > yj <- quoteStockXtsData('4689.t', '2010-01-01') > head(yj) Open High Low Close Volume AdjClos
トレーディング戦略をRでバックテストする方法 - My Life as a Mock Quant
なかなか面白い＆有用な記事を見つけたので日本語に翻訳します。意訳がいっぱいあったり、完訳ではない点ご勘弁。ちなみにバックテストってのは「あるトレーディング戦略が過去どの程度有効だったのかを確かめる事」という意味。この記事で紹介されているステップ１をRFinanceYJを使って日本のデータを取得するようにして、ステップ２をSVMなりに変えてみれば日本市場での機械学習を使ったトレーディング戦略を作ったりできるわけです。 【引用元】 FOSS Trading: How to backtest a strategy in R 【訳者注意】 本家のサイトではどうも開発版のパッケージにのみ存在する関数を使用しているようですが、それだと簡単にサンプル動かせないんでここではその点適当に改変しています。その関係で記事・コードに修正を入れています。著作権は向こう持ちで。 【以下翻訳】 この記事は「Excelと
Rから(ほぼ任意の)Rubyを自由に呼べるようにした - yasuhisa's blog
id:ujihisaがRubyKaigiでRubyの中でHaskellとかを書いていたりして、とても楽しそうだったので、僕もRの中でRubyを使いたいと思った!! なので、やろうとしたんだけど、RにはEOFみたいなヒアドキュメントがない。Rのコードの中にpasteとかでつなぎまくればどうにかなるんだけど、Rubyのコードの中に「"」とかが出てくると、途端にややこしくなる。で、正規表現とかでどうにか処理をしようとしていたんだけど、「'」とかもあったりして、任意のコードで色々できるようにするのは難しそうであった。。。 でも、途中で思い出した!!Rubyにはシンボルを文字列っぽい感じで使うことができるんだった!!ということでRubyの「"」と「'」をシンボルで書き換えたようなコードを実行できるようになった!!幸せ!!例えば、Twitterにpostするような関数はこんなの。 post <- fu
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http://mjin.doshisha.ac.jp/R/18.pdf
How to load csv data with quantmod in R
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Backtesting in Excel and R
NumPy for R (and S-Plus) users – Mathesaurus
Rstudioで【9501】東京電力をバックテスト
呑気放屁: Rstudioで【9501】東京電力をﾊﾞｯｸﾃｽﾄ