零基礎學R語言數學計算、統計模型與金融大數據分析

零基礎學R語言數學計算、統計模型與金融大數據分析
定價:354
NT $ 308
  • 作者:豐士昌
  • 出版社:清華大學出版社
  • 出版日期:2018-08-01
  • 語言:簡體中文
  • ISBN10:7302502854
  • ISBN13:9787302502852
  • 裝訂:平裝 / 273頁 / 25.8 x 18.6 x 2 cm / 普通級 / 單色印刷 / 1-1
 

內容簡介

R具有高效的資料存儲和資料處理功能,隨著大資料技術的崛起,R語言已成為大資料處理必備的工具之一。R語言並不是獨立存在的程式設計語言,我們習慣說的R其實是指R系統。本書從建立R系統的基本環境入手,講述R語言的基本函數及資料分析圖形的繪製,用豐富的範例來講解R語言的基礎知識,並切入三個熱門領域:金融分析、統計模型、數學計算。

通過解析在這些領域的實用案例及資料處理分析的過程,讓你在最短的時間內掌握R語言的核心知識,並可以用這些知識解決自己實際工作中遇到的問題。若你是初學者,本書可以作為你學習R語言應用基礎的快速入門教材。若你有一定基礎,本書則可以進一步拓展你的視野,提升你使用R系統進行專業資料分析的能力。
 

作者介紹

豐士昌曾擔任MIS工程師與主管,對於Linux系統管理與伺服器架設擁有十餘年經驗,著有系統、網路、伺服器相關書籍四十餘本,通過LPIC Level 1與Level 2認證,目前擔任企業資訊部門主管,並兼任電腦培訓講師,教授作業系統、伺服器、雲端系統等課程。
 

目錄

第1章 建立R語言的環境 1
1.1 認識R語言 1
1.1.1 R語言的誕生 1
1.1.2 關於大資料 2
1.1.3 R語言在大資料中的應用 4
1.2 單機版的R語言 6
1.2.1 在Windows上安裝R語言軟體 6
1.2.2 在Linux上安裝R語言軟體 10
1.2.3 **次使用R語言 12
1.3 伺服器上的R語言 13
1.3.1 為什麼要連接到伺服器 14
1.3.2 遠端連接操作的方式 14
1.3.3 將伺服器的圖形映射到用戶端 18

第2章 R語言的內建工具 25
2.1 變數定義與邏輯判斷 25
2.2 數值與向量 26
2.2.1 數值的基本運算 26
2.2.2 數值的科學函數 30
2.2.3 向量函數 33
2.3 陣列與矩陣 38
2.3.1 陣列與矩陣的產生與命名 38
2.3.2 陣列的合併與矩陣的轉換 42
2.3.3 矩陣的計算 45
2.3.4 矩陣的數值分解 49
2.4 資料的處理 51
2.4.1 變數的處理工具 51
2.4.2 資料的讀入與輸出 57
2.4.3 數據的排序 64
2.4.4 資料的分割與合併 65
2.5 文字的處理 67
2.5.1 字串的產生 67
2.5.2 字串的顯示 68
2.5.3 字串內容的搜索 70
2.5.4 字串內容的提取 74
2.5.5 字串的替換與組合 75
2.5.6 缺失項(NA)的處理 77
2.6 其他 79
2.6.1 外部套裝軟體與程式的載入 79
2.6.2 系統環境命令 86
2.6.3 日期、時間相關的函數 88

第3章 外部資料的讀取 90
3.1 文字檔的讀取 90
3.1.1 將文字檔內容存為變數 90
3.1.2 根據固定字元分隔欄位 91
3.1.3 通過Linux指令轉換欄位格式 92
3.1.4 範例實踐 97
3.2 資料庫的讀取 98
3.2.1 創建MySQL資料庫與資料表 99
3.2.2 使用資料庫語句存取資料 100
3.2.3 安裝和使用RMySQL 104
3.2.4 使用R讀取資料庫內容 105
3.2.5 使用R將內容寫入或最新資料庫 106

第4章 程式邏輯結構 108
4.1 函數 108
4.1.1 使用已經存在的函數 108
4.1.2 自行定義與使用函數 109
4.2 判斷 110
4.2.1 邏輯判斷運算式 110
4.2.2 條件判斷語句 111
4.3 迴圈 112
4.3.1 for迴圈 112
4.3.2 while迴圈 115
4.3.3 repeat迴圈 117
4.3.4 break跳出迴圈 118
4.3.5 next跳過此次迴圈 118
4.4 創建自己的R語言程式 119
4.4.1 Source與R Script 119
4.4.2 在外部執行R Script 120

第5章 圖形的繪製 125
5.1 系統環境 125
5.2 圖形函數 125
5.2.1 par函數 125
5.2.2 Line Chart(線圖) 128
5.2.3 Dot Plot(點圖) 130
5.2.4 Bar Plot(橫條圖) 131
5.2.5 histogram(長條圖) 133
5.2.6 Pie Chart(圓形圖) 134
5.2.7 Density Plot(密度圖) 136
5.2.8 Box Plot(箱線圖、盒須圖) 138
5.2.9 abline、curve(直線、曲線) 139
5.2.10 text(輔助文字) 142
5.2.11 Saving Graphs(保存圖形) 143
5.3 繪圖範例 143

第6章 數值分析與矩陣計算 146
6.1 數值分析函數 146
6.1.1 數值精度 146
6.1.2 四捨五入誤差 147
6.1.3 R的內建數值與數學函數 149
6.1.4 多項式函數 150
6.1.5 方程式的解 155
6.2 矩陣應用函數 158
6.2.1 行列式 159
6.2.2 逆矩陣 160
6.2.3 特徵值與特徵向量 160
6.2.4 矩陣分解 161
6.3 矩陣計算範例 164
6.3.1 矩陣的N次方 165
6.3.2 Fibonacci數列 166
6.3.3 特徵向量的中心性 167
6.4 微分方程組範例 168
6.4.1 常微分方程式 169
6.4.2 邊界值問題 171

第7章 統計模型的建構與分析 174
7.1 概率函數的應用 174
7.1.1 一般概率的計算 174
7.1.2 概率分佈 174
7.1.3 隨機變數 180
7.2 統計函數的應用 182
7.2.1 基本統計的計算 182
7.2.2 評估置信區間 185
7.2.3 執行統計檢驗 187
7.3 圖形與模型的應用 190
7.3.1 繪製統計圖形 190
7.3.2 線性回歸模型 194

第8章 金融工具的分析與使用 197
8.1 金融函數的應用 197
8.1.1 時間序列分析 197
8.1.2 回報率與杠杆原理 212
8.1.3 債券收益率與期限結構 214
8.1.4 投資組合理論 215
8.2 圖形與模型的應用 217
8.2.1 Black-Scholes 模型 217
8.2.2 套期保值模型 218
8.2.3 Delta避險 220
8.3 金融套裝軟體的應用:quantmod 221
8.3.1 安裝與載入 221
8.3.2 獲取資料並繪圖 223
8.3.3 數據的讀取 225
8.3.4 K線圖的繪製 227
8.3.5 TTR技術指標的應用 230

第9章 金融大資料的挖掘 234
9.1 獲取歷史資料和資訊 234
9.1.1 瞭解資料的來源與獲取 234
9.1.2 瞭解時間單位不同的差距 235
9.1.3 網路上的公開信息 236
9.2 公司基本資料與股票市場的分析 238
9.2.1 公開信息的分析與獲取 239
9.2.2 分析公司的基本資料 243
9.2.3 圖表的繪製與輸出 244
9.2.4 股價的分析與策略 245
9.3 期貨交易的分析與回測 246
9.3.1 瞭解期貨交易所的資料 246
9.3.2 在R中讀取交易資料 246
9.3.3 資料的分析與計算 246
9.3.4 圖表的繪製與輸出 248

第10章 平順銜接 MATLAB 251
10.1 MATLAB的安裝與載入 251
10.2 介紹MATLAB套裝軟體內的函數 251
10.3 Rcpp 267
10.3.1 認識Rcpp 267
10.3.2 安裝工具套裝軟體 267
10.3.3 Rcpp範例與性能測試 271
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