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量化交易学习指南——基于R语言

作者：[印度]帕勒姆·吉特（Param Jeet） 普拉桑特·瓦次（Prashant Vats）

出版社：人民邮电出版社

ISBN：9787115498748

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R语言实战（第2版）高清完整版 pdf 评分:

本书的目的是让读者熟悉R平台，重点关注那些能马上应用到数据操作、可视化和理解的方法。全书共16章，分为4部分：“入门”、“基础方法”、“中级方法”和“高级方法”。在8个附录中还有更多的相关内容。 第1章首先简要介绍了R，以及它作为数据分析平台的诸多特性。这一章主要介绍了R的获取，以及如何用网上的扩展包增强R基本安装的功能。另外，它还介绍了用户界面，以及如何以交互方式和批处理方式运行程序。 第2章介绍了向R中导入数据的诸多方法。这一章的前半部分介绍了R用来存储数据的数据结构，以及如何用键盘输入数据。后半部分介绍了怎样从文本文件、网页、电子表格、统计软件和数据库向R导入数据。很多用户最初接触R都是为了绘制图形，我们在第3章会对此作介绍。这一章介绍了创建、修改图形的方法，以及如何将图形保存为各种格式的文件。 第4章探讨了基本的数据管理，包括数据集的排序、合并、取子集，以及变量的转换、重编码和删除。 在第4章的基础上，第5章涵盖了数据管理中函数（数学函数、统计函数、字符函数）和控制结构（循环、条件执行）的用法。然后我们介绍如何编写自己的R函数，以及如何用不同的方法整合数据。 第6章演示了创建常见单变量图形的方法，例如柱状图、饼图、直方图、密度图、箱线图和点图。 这些图形对于理解单变量的分布都很有用。 第7章首先演示了如何总结数据，包括使用描述统计量和交叉表。然后，这一章介绍了用于分析两变量间关系的基本方法，包括相关性、 t检验、卡方检验和非参数方法。 第8章介绍了针对一个数值型结果变量与一系列数值型预测变量间的关系进行建模的回归方法，详细给出了拟合模型的方法、适用性评价和含义解释。 第9章介绍了基于方差及其变体对基本实验设计的分析。此处，我们通常感兴趣的是处理方式的组合或条件对数值结果变量的影响。这一章还介绍了如何评价分析的适用性，以及如何可视化地展示分析结果。 第10章详细介绍了功效分析。这一章首先讨论了假设检验，重点是如何判断在给定置信度的前提下需要多少样本才能判断处理的效果。这可以帮助我们安排实验和准实验研究来获得有用的结果。 第11章扩展了第5章的内容，介绍了创建表现两个或多个变量间关系的图形。这包括各种2D和3D的散点图、散点图矩阵、折线图、相关图和马赛克图。 第12章介绍了一些稳健的数据分析方法，它们能处理比较复杂的情况，比如数据来源于未知或混合分布、有小样本问题、有恼人的异常值，或者依据理论分布设计假设检验非常复杂且在数学上难以处理的情况。这一章介绍的方法包括重抽样和自助法——很容易在R中实现的需要大量计算机资源的方法。第13章扩展了第8章中介绍的回归方法，分析非正态分布的数据。这一章首先介绍了广义线 性模型，然后重点介绍了如何预测类别型变量（Logistic回归）或计数变量（泊松回归）。多元数据分析的一个难点是简化数据。第14章介绍了如何将大量的相关变量转换成较少的不相关变量（主成分分析），以及如何发现一系列变量中的潜在结构（因子分析）。这些方法涉及许多步骤，每一步都有详细的介绍。实际工作中面临的一个普遍问题是数据值缺失，第15章介绍了一个应对此问题的现代方法。R中有很多简捷的方法可以用来分析因各种原因导致缺失而生成的不完整数据。这一章对一些好的方法都有介绍，还具体说明了在什么情况下应该用哪一种以及应该避免使用哪法。第16章介绍了R中最先进、最有用的数据可视化方法，包括用lattice图形表现非常复杂的数据，简要介绍新的ggplot2包，并对各种跟图形实时交互的方法做了综述。

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上传时间：2018-04 大小：19.05MB
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