最近我被要求撰写关于金融时间序列的copulas的调查。不幸的是,该文件目前是法文版,可在https://hal.archives-ouvertes.fr/上找到。从读取数据中获得各种模型的描述,包括一些图形和统计输出。为了说明这一点,我一直使用(原油)油价,布伦特,杜巴和玛雅的每周对数回报。 > temp < - tempfile() > download
如何实现“R语言Copilot” ## 概述 R语言Copilot是一种辅助开发工具,能够通过自动生成代码的方式帮助程序员更高效地编写R语言代码。本文将向刚入行的小白介绍如何使用R语言Copilot,并提供实际的代码示例。 ## 实现步骤 下面是使用R语言Copilot的基本步骤: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1. 安装R语言Copilot扩展 | 通过安装R
如何实现 "R语言 Copilot" ## 摘要 本文将向刚入行的开发者介绍如何实现 "R语言 Copilot"。首先,我们将介绍整个流程,并使用表格展示每个步骤。然后,我们将详细介绍每个步骤需要做什么,并提供相应的代码和注释。最后,我们将使用状态图和甘特图来可视化整个过程。 ## 步骤概述 以下是实现 "R语言 Copilot" 的步骤概述: | 步骤 | 描述 | | --- | --
本笔记中原始数据及代码均来源于李东风先生的R语言教程,在此对李东风先生的无私分享表示感谢。残差诊断:plot(lmsb1, which=1)残差图呈现非线性。 用双曲线模型:令化为线性模型(x*,y*)的散点图:with(SteelBag, plot( 1/x, 1/y, xlab="1/使用次数", ylab="1/钢包容积", main="x和y都做倒数变换"))y*对x*的回归:lmsb
R语言由一个个基础函数组成,熟练灵活应用这些基础函数,有助于我们更好的学习R包及编程,这个专栏可能很多人不感兴趣,但是对提升自己很有帮助,感兴趣的朋友一起来学习。今天我们来介绍一下%in%函数的用法,这个函数我们数据提取、清洗及编程中用处很大,今天我们一起来学习一下。 %in%函数的用法就是判断函数左边的向量是否函数右边中,然后返回一个布尔值(就是正确或者错误)。我们由浅入深来体会这个函数的应
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        summary():获取描述性统计量,可以提供最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻辑型向量的频数统计等。结果解读如下:1. 调用:Call2. 残差统计量:Residuals3. 系数:Coefficients4. Multiple R-squared和Adjusted R-squared5. F-statistic1
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基于ARMA-偏tGARCH和DCC-GARCH模型测算CoVaR——R语言实现CoVaR是目前金融学界和管理实践中较为主流的测量一个机构(系统)对另一个机构(系统)风险溢出的指标,计算CoVaR的方法主要有分位数回归法、Coupla模型和DCC-GARCH型。本文主要介绍如何利用DCC-GARCH模型对CoVaR进行计算并利用R实现。代码见文末。CoVaRCoVaR这一概念由VaR衍生而来,其经
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岭参数的一般选择原则选择k(或lambda)值,使得:各回归系数的岭估计基本稳定用最小二乘估计时符号不合理的回归系数,其岭回归的符号变得合理回归系数没有不合乎实际意义的绝对值残差平方和增大的不多用R语言进行岭回归这里使用MASS包中的longley数据集,进行岭回归分析(longley数据集中的变量具有显著的多重共线性)。从而分析使用岭回归进行多重共线性的解决。首相将longley数据集中的第一列
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R数据类型与对象_转载前言  R函数只能接受指定数据类型的变量,否则函数不能执行,并报错。可以用is.*函数来判断函数是否属于某种类型,不同类型之间可以通过as.*来转换。  R对象有如下的属性:names, dimnames 名字 维数的名字 dimensions (e.g. matrices, arrays) 维度 class 类别 length 长度 # 其他的一些用户定义的属性
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文章目录1. 属性数据的描述性分析1)属性数据形式的转化2)属性数据的描述性统计图3)属性数据的基本统计量2. 单一属性分类数据1)分类数据的概率检验3. 四格表1)四格表的独立性检验2)四格表的边缘齐性(对称性)检验4. 二维列联表1)二维列联表的独立性检验2)二维列联表的相合性度量和检验3)方表的一致性度量和检验5. 三维列联表1)三维列联表的独立性检验2)三维列联表的相合性检验3)三维列联
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1. R对象都有两个基本属性:moede()类型属性和length()长度属性,类似的向量的类型有logical(逻辑性)、numeric(数值型)、complex(复数型)、character(字符型)。 Eg: Z<-0:9 Z<-as.character(Z) 把数值型Z转化为字符型Z 2. 缩短向量的长度: Eg: x<-c(2,4,6,8
一、reshape2包数据:氮肥和磷肥的用量对植物生长的影响将上图数据做成txt文件1.melt() 函数,将宽数据转换为长数据转换NP数据集2.dcast() 函数,将长数据转换为宽数据二、tidyr包处理整洁的数据:每一列代表一个变量 每一行代表一个观测 一个观测值对应的一个变量1.宽数据变为长数据2.长数据变为宽数据三、dplyr包1.filter() 函数,截取满足条件的数据2.disti
本节书摘来自异步社区《数据科学:R语言实战》一书中的第1章,第1.2节,作者 【美】Dan Toomey(丹·图米1.2 异常检测我们可以使用R编程来检测数据集中的异常。异常检测可用于入侵检测、欺诈检测、系统健康状态等不同领域。R编程中,这些被称为异常值。R编程允许用多种方法对异常值进行检测:统计测试;基于深度的方法;基于偏差的方法;基于距离的方法;基于密度的方法;高维方法。1.2.1 显示异常
2.5 多维数组和矩阵2.5.1 生成数组或矩阵数组有一个特征属性叫做维数向量(dim属性),维数向量是一个元素取正整数的向量,其长度是数组的维数,比如维数向量有两个元素时数组为2维数组(矩阵)。维数向量的每一个元素指定了该下标的上界,下标的下界总为11.将向量定义成数组向量只有定义了维数向量(dim属性)后才能被看作是数组> z<-1:12 > dim(z)<-c(3,4
对于glm模型summary()输出的汇总结果,如何解读是非常重要的,它直接影响得出的结论。 例如下面这样一个输出结果,该如何理解呢? Call: glm(formula = bl ~ I, family = gaussian,data = anaData) Deviance Residuals: Min
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原文链接:OO field guide 。 面向对象指南:这一章主要介绍怎样识别和使用 R 语言的面向对象系统(以下简称 OO)。R 语言主要有三种 OO 系统(加上基本类型)。本指南的目的不是让你精通 R 语言的 OO,而是让你熟悉各种系统,并且能够准确地区分和使用它们。 OO 最核心的就是类和方法的思想,类定义对象的行为时主要是通过对象的属性以及它和其它类之间的关系。根据类的输入不同,类对
本文对应《R语言实战》第15章:处理缺失数据的高级方法 本文仅在书的基础上进行简单阐述,更加详细的缺失数据问题研究将会单独写一篇文章。 处理缺失值的一般步骤:识别缺失数据;检查导致数据缺失的原因;删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替(插补)缺失值。  缺失数据的分类:完全随机缺失(MCAR):某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测的变量都不相关;随机缺失(
玩转数据可视化之R语言ggplot2本系列主要介绍R语言ggplot2数据可视化的使用参考资料:ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis文章目录玩转数据可视化之R语言ggplot2?1.ggplot2基础介绍?1.1案例数据说明?1.2 主要组成部分?1.3 颜色、形状、大小和一些其他的美学变量?1.4 主要的集合图形绘制✏️1.4.1 图形上增加一
# GitHub CopilotAndroid开发中的应用 Android开发过程中,写出高质量的代码通常是一项具有挑战性的任务。但是,如今有了GitHub Copilot这个强大的开发助手,我们可以更轻松地编写代码,提高开发效率。本文将介绍如何在Android开发中使用GitHub Copilot,并提供一些代码示例。 ## 什么是GitHub Copilot? GitHub Copi
原创 7月前
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# Github CopilotAndroid开发中的应用 ## 引言 近年来,人工智能技术的快速发展为软件开发带来了许多新的工具和方式。其中,Github Copilot作为开发助手引起了广泛的关注。它是由OpenAI开发的一款基于机器学习的代码自动补全工具,能够根据上下文和注释生成高质量的代码片段。本文将介绍Android开发中使用Github Copilot的方法,并提供一些代码示例。
原创 7月前
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