AWS Solutions Architect ブログ
既に多くのAWSのお客様が、ビッグデータ分析とデータサイエンスのために、オープンソースの統計ソフトウェアとして人気のあるRを使っています。その一方で、AWS上でRを実行する手順とベストプラクティスについて質問されます。数ヶ月前、HadoopマスターノードにRStudioをインストールし、 rm2やplyrmrのような Rパッケージを使って、公開されている巨大な気象データを分析する手順を、RからAmazon EMRに接続する方法としてブログ記事に書きました。本記事では、RとRStudio ServerとShiny ServerをAWSにインストールして実行する方法について説明します。 RStudioは、商用ライセンスもしくはAGPLv3でライセンスされ、Rとともに使われることが多い人気のあるIDEです。サーバにSSHで接続してviのようなコードエディタで分析したくない、という方に最適です。R
R でプログラムスライシング #rstatsj - Qiita
function (x, n = 6L, ...) { stopifnot(length(n) == 1L) n <- if (n < 0L) max(length(x) + n, 0L) else min(n, length(x)) x[seq_len(n)] } 最初の n 個の要素を取り出すだけなのに、複雑すぎませんか？ コードをよく見てみると、二行目の if(n < 0L) で n が 0 より小さいかどうか判定しています。 これは、head() に渡す n をマイナス値にすると、後ろから -n 個を取り除くという動作に変わるためです。
競馬の予測をガチでやってみた - stockedge.jpの技術メモ
基本的に競馬なんてやるべきではないと私は思っている。胴元の取り分が多いからだ。宝くじに比べればまだましだが、それでも賭け金の20～30%は胴元に取られることになる。*1 しかし今回は、ちょっと思い立って競馬の予測をやってみることにした。 理由は馬券の安さだ。私は現在、資金量が少ない人間でも不利にならない投資先を探しているのだが、馬券の一枚100円という安さは魅力的に映る。株の場合にはどんな安い株であれ最低購入額は数万円以上*2なので、ある程度まとまった資金が必要になる。 また、競馬には技術介入の余地（努力次第で勝利できる可能性）がある。 例えばこんな例がある。 １６０億円ボロ儲け！英投資会社が日本の競馬で荒稼ぎした驚きの手法 - NAVER まとめ 彼らは統計解析によって競馬で勝っており、その所得を隠していたらしい。こういうニュースが出るということは、解析者の腕次第では競馬で勝てる可能性が
Dummiesパッケージ
※ブラウザでうまく表示されませんのでDLして御覧ください※ ※以下のリンクからもご覧いただけます※ https://speakerdeck.com/tam07pb915/nagoyar15 ロジスティック回帰や多項ロジスティック回帰などの一般化線形モデルを用いた分析の結果を図示するためのeffectsパッケージの紹介をします。
Rのrugarchで株価のボラティリティを予測する - stockedge.jpの技術メモ
クオンツ達の間では、株価の予測は難しいが株価のボラティリティ（値動きの激しさ）を予測することは比較的簡単だとよく言われている。 この記事では実際にRのrugarchパッケージを使って株価のボラティリティ予測を試してみる。 CRAN - Package rugarch ボラティリティ予測に使うのはexponential GARCH（以下eGARCH）というモデル。以下13.2 Extensions of the GARCH Modelより引用（意訳してます）。 を平均0分散1の確率変数のiid系列として、一般的なexponential GARCHモデルは以下の数式で表される。*1 とはパラメータ。 なぜこのeGARCHを使うのかというと、通常のGARCHでは株価のボラティリティをモデル化するのに問題があるため。EGARCHモデルについてより引用する。 株式市場では、株価が上がった日の翌日より
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線形モデルによる文京区の賃貸物件価格の解釈（「最高の借家」は統計解析で見つかるか？）
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