R
1. 基本事項 1.1 インストール、起動、終了など 1.2 簡単な計算 1.3 パッケージ・ライブラリ 1.4 表示 1.5 ベクトル 1.6 行列 1.7 基本的な数値計算 1.8 データの取り扱い法 1.9 グラフィック 2. 基本的手法 2.1 準備：確率・統計の基礎 2.2 検定 2.3 回帰分析 2.4 主成分分析 2.5 因子分析 2.6 微分方程式 2.7 ランダム行列 2.8 複雑ネットワーク 3. 計量経済学 3.1 時系列 3.2 多変量時系列モデル 3.3 ベイズ統計 3.4 粒子フィルタ 3.5 生存時間分析 4. テキストマイニング 4.1 文字列の操作 4.2 テキストデータの分析 5. 発展編 5.1 R for MetaTrader (F
R-Basic-Timeseries
Rには1960年から1986年までのイギリスのガス消費量を四半期ごとに観測した次のような時系列データUKgasがある。 通常のデータの基本的な統計的特性を表す統計量として、平均、分散、相関などが用いられている。これに対応して時系列では、平均、自己共分散(autocovariance)、自己相関(autocorrelation)と呼ばれる統計量がある。 時系列{y1,y2,…,yn-1,yn}の標本平均は で定義される。時系列の平均や自己共分散の性質が、時間が経過しても変化しない場合、その時系列を定常時系列と言い、それらの性質が何らかの形で変化するものを非定常時系列と言う。 定常時系列について標本データのytとyt-kとの標本自己共分散関数は 標本自己相関関数は で定義され、次のようにacfという関数で計算することができる． > acf(x, type =””, plot = TRUE,..
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