R入门和获取帮助q()Esc中断正在运行的程序help(functionname) 查看该函数的帮助文档args(functionname) 快速获取函数的参数example（functionname）查看函数的使用示例help.search(“”)搜索本地计算机上安装的帮助文档help(package=”packagename”)查看包的信息基础知识ls()显示当前工作空间中所有对象的名称ls.
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2023-06-25 20:45:21
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# R语言 VaR实现流程
为了教会你如何实现R语言中的VaR（Value at Risk），我将按照以下步骤来进行讲解。你可以根据表格中的步骤和相应的代码来学习和实践。
| 步骤 | 操作 | 代码 |
|:--:|:--|:--|
| 1 | 安装所需包 | `install.packages("quantmod")` `install.packages("PerformanceAnal
原创
2023-08-02 08:15:26
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自己整理编写的R语言常用数据分析模型的模板，原文件为Rmd格式，直接复制粘贴过来，作为个人学习笔记保存和分享。部分参考薛毅的《统计建模与R软件》和《R语言实战》本文中分三个方法介绍判别分析，Bayes判别，距离判别，Fisher判别。前两种判别方法都要考虑两个、或多个总体协方差（这里是算方差，方差是协方差的一种）相等或不等的情况，由var.equal=的逻辑参数表示，默认是FALSE，表示认为两总
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2023-06-21 18:24:28
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# R语言中的方差计算
方差（Variance）是统计学中衡量数据分散程度的重要指标。在R语言中，我们可以通过内建的函数轻松计算方差。本文将介绍R语言中的方差计算方法，并提供相关的代码示例。
## 什么是方差？
方差是每个数据点与均值之间差的平方的平均值。方差越大，表示数据的分散程度越高；方差越小，表示数据相对集中。方差的公式如下：
$$
\text{Var}(X) = \frac{1}{
R语言常用统计功能假设检验t-testvar.test方差分析线性回归lm主成分分析 假设检验t-testt.test(x,y=NULL,
alternative=c("two.sided","less","greater"),
mu=0,paired=FALSE,var.equal=FALSE,
conf.level=0.95)其中x,y是由数据构成的向量，（如果只提供x,则作单个正态总
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2023-05-23 11:30:52
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VAR模型分析联合内生变量的动态关系一、实验介绍1.1 实验内容VAR模型是向量自回归模型的简称，是基于数据的统计性质建立的一种常用的计量经济模型，它把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。本实验运用 R 语言来建立两变量的向量自回归模型，首先是检验两变量序列的平稳性，然后进行协整检验，确定待拟合
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2023-06-21 19:35:18
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一、基本操作1、mathmatic operations与其他无异2、注释用 # 来引导一句注释a->95 #this is a piece of explanation3、数据类型及基本操作r语言中的数据类型与python等类似，无需在定义的时候指定，各种数据类型也可以直接转换，如以下一段代码a = 1
a = 'wk'a最终会被定义为string ”wk”；stringA String
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2023-10-11 22:14:51
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最近在写向量自回归的论文，无论是百度还是Google，都没能找到特别合适的R环境下中文资料，大都是Eviews做出来的。所以写这么一篇blog来分享下自己的经验。 注：本文着重介绍VAR的R实现，具体学术性质的东西请参阅相关学术论文。VAR的定义：自行Google，很详细，也很简单VAR模型的用途：主要是预测分析和内生变量间影响状况分析。VAR的主要步骤：（个人拙见，不是标准模板）选择合适的变量
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2023-08-04 18:42:34
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## 实现TVP VAR R语言的步骤
为了实现TVP VAR R语言，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
|:---:|:---|
| 1 | 安装所需的R包 |
| 2 | 加载所需的库 |
| 3 | 准备数据 |
| 4 | 拟合TVP VAR模型 |
| 5 | 检验模型拟合效果 |
| 6 | 进行预测 |
下面将逐步介绍每个步骤所需做的操作和相应的代码。
原创
2023-08-29 13:30:07
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# R语言实现VAR模型向量误差修正模型（VECM）
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何使用R语言实现VAR模型的向量误差修正模型（VECM）。首先，让我们了解VECM的基本概念：它是一种多变量时间序列模型，用于分析变量之间的动态关系，并允许短期和长期关系同时存在。
## 流程图
以下是实现VECM的步骤流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --
目录语法说明示例矩阵方差数组方差指定方差权重向量指定方差的维度数组页的方差排除缺失值的方差方差和均值 var函数的功能是求取方差。语法V = var(A)
V = var(A,w)
V = var(A,w,"all")
V = var(A,w,dim)
V = var(A,w,vecdim)
V = va
1.将变量加入列表中 > mydata<-data.frame(x1=c(2,3,4,5),x2=c(2,5,7,9))
> mydata
x1 x2
1 2 2
2 3 5
3 4 7
4 5 9
> sumx<-x1+x2
Error: object 'x1' not found
> sumx<-mydata$x1+myd
#3.2.2 两总体均值对比
#t.test()默认两总体方差是不等的
#如果两总体方差相等，在t.test()里添加var.equal=TRUE即可
#做t检验一定要有的意识：
#是不是正态分布？是不是满足方差齐性的假设？
#两配对总体均值的检验
#t.test()里设置paired=TRUE
#检验之前分清是独立总体还说配对总体很重要
#两总体均值t检验的目的是检验两个正态分布总体的均值之间是
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2023-10-25 20:57:11
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5 差异和环境（Dissimilarities and environment） adonis ，它对距离矩阵做多元方差分析，连续或者因子变量（自变量）都能处理。vegan里的其他方法包括多重响应排列程序（ mrpp ），相似性分析程序（ anosim ），这些方法只处理分类变量（变量），稳健性低于 adonis 5.1 adonis: Multivariate
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2023-07-05 19:50:15
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R语言使用options参数设置工作空间中数据的小数点的位数？目录R语言使用options参数设置工作空间中数据的小数点的位数？R语言是解决什么问题的？R语言使用options参数设置工作空间中数据的小数点的位数？R语言是解决什么问题的？R 是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统，是由奥克兰大学统计学系的Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 共同创立。由于R 受Bec
# R语言实现VAR模型的入门指南
在经济学和金融学中，向量自回归（VAR）模型是一种极其重要的工具，用于捕捉时间序列数据之间的动态关系。本文旨在帮助初学者了解如何在R语言中实现VAR模型。
## 1. 学习流程概述
在开始之前，我们首先需要明确实现VAR模型的一系列步骤。以下是流程的概述：
| 顺序 | 步骤 | 描述
# R语言中的var函数安装与使用指南
R语言是一种广泛使用的统计计算和图形绘制语言。在数据分析中，方差（Variance）是一项重要的统计指标，用于衡量数据集中的每个数据点与均值之间的偏差程度。在R中，我们可以使用`var`函数来计算方差。本篇文章将介绍如何在R语言中安装相关包、使用`var`函数进行方差计算，并提供实际的代码示例，以便读者更好地理解这一过程。
## 一、安装R和基础环境
最近在写一篇小论文，主要用的就是VAR(向量自回归模型)和SVAR(结构向量自回归模型)，这里分享一下R语言实现VAR和SVAR的整个流程。码字不易，喜欢请点赞，谢谢！！！主要步骤包括： 1.单位根检验 2.确定滞后阶数 3.格兰杰因果检验 4.模型稳定性检验 5.脉冲响应 6.方差分解 (Johansen协整检验，如果需要的话) 整个过程用到的R语言的扩展包有：library(zoo)
libr
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2023-08-14 14:15:46
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# R语言VaR后验
## 引言
Value at Risk (VaR) 是金融领域中常用的风险度量指标，用于评估投资组合的风险水平。VaR后验方法是一种基于历史数据的计算VaR的方法。本文将介绍使用R语言进行VaR后验计算的步骤，并提供代码示例。
## VaR后验计算步骤
VaR后验计算的步骤如下：
1. 收集历史数据：首先需要收集投资组合的历史数据，比如每日收益率。收集的数据越多，计算结
文章目录R语言`forcats`包简介`forcats`包所有函数1. 修改因子向量顺序2. 修改因子向量名称3. 增加/删除因子4. 合并多个因子5.其他6. 一个数据集1.1 `fct_relevel()`1.2 `fct_inorder()/fct_infreq()/fct_inseq()`1.3 `fct_reorder()/fct_recorder2()/last2()/first2(
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2023-10-11 22:14:43
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