基于r语言的股票数据分析
Ⅰ 用r语言做数据分析好学吗
非常好学。输入几行代码，即可得到结果。
R不但数据分析好用，而且作图能力极好，推荐你用。
下面是R数据分析的一些代码，包括数据导入、方差分析、卡方测验、线性模型及其误差分析。希望可以帮到你：
1.1导入数据
install.packages('xslx')
library(xlsx)
Sys.setlocale("LC_ALL", "zh_cn.utf-8")
a=read.xlsx2('d:/1.xlsx',1,header=F)
head(a)显示前六行
class(a$y)/str(a)查看列/全集数据类型
a$y=as.numeric(a$y)转换数据类型
1.2方差分析(F test)
with(a,tapply(liqi,tan,shapiro.test))正态性检验
library(car)leveneTest(liqi~tan,a)方差齐性检验
q=aov(liqi~tan*chong,a)方差分析(正态型)
summary(q)
TukeyHSD(q)多重比较
1.3卡方测验(Pearson Chisq)
a1=summarySE(a,measurevar='y', groupvars=c('x1','x2'))卡方检验(逻辑型/计数型)
aa=a1$y
aaa=matrix(a2,ncol=2)
aaa= as.table(rbind(c(56,44), c(36,64), c(48,52),c(58,42)))
dimnames(aaa)= list(group=c("不添加抗性","不添加敏感","添加抗性","添加敏感"),effect=c("存活","死亡"))
aaa=xtabs(data=a,~x+y)
chisq.test(a)误差分析(卡方测验，Pearson法)
install.packages("rcompanion")
library(rcompanion)
pairwiseNominalIndependence(a)多重比较
1.4线性模型及其误差分析(Wald Chisq)
q=lm(data=a,y~x1*x2)一般线性模型(正态性)
summary(q)
q=glm(data=a,y~x1*x2,family = gaussian(link='identity'))广义线性模型(正态性)
summary(q)
q=glm(data=a,y~x1*x2,family = binomial(link='logit'))广义线性模型(逻辑型，二项分布)
summary(q)
q=glm(data=a,y~x1*x2,family = poisson(link='log'))广义线性模型(计数型，泊松分布)
summary(q)
install.packages('lmerTest')一般线性混合效应模型(正态性)
library(lmerTest)
install packages(‘lme4’)
library(lme4)
q=lmer(data=a,y~x1*(1|x2))
q=lmer(data=a,y~x1*(1|x2),family = gaussian(link='identity'))广义线性混合效应模型(正态性)
q=glmer(data=a,y~x1*(1|x2),family = binomial(link='logit'))广义线性混合效应模型(逻辑型，二项分布)
q=glmer(data=a,y~x1*(1|x2),family = poisson(link='log'))广义线性混合效应模型(计数型，泊松分布)
summary(q)
install.packages('car')
install.packages('openxlsx')
library(car)
install.packages('nlme')
library(nlme)
Anova(q,test='Chisq')线性模型的误差分析(似然比卡方测验,Wald法)
lsmeans(q,pairwise~chuli,adjust = "tukey")线性模型的多重比较(tukey法)
Ⅱ r-studio network是什么版本
R-Studio Network是一款基于R语言的数据分析工具，专为企业和机构设计。它旨在促进团队间的协作，支持数据共享。这款软件能够运行于多种操作系统，包括Windows、Mac和Linux，确保了广泛的兼容性。R-Studio Network不仅提供了基本的数据分析功能，还引入了诸多高级特性，例如远程访问和数据恢复，这些特性极大地提升了数据分析的便捷性和效率。
通过R-Studio Network，团队成员可以轻松地进行数据交流和协作，而无需担心数据丢失或损坏。其强大的数据恢复功能能够帮助用户从各种问题中恢复数据，确保数据的安全性和完整性。此外，R-Studio Network还提供了一系列实用的工具，帮助用户更好地管理和分析数据。
该软件的远程访问功能使得团队成员无论身处何地，都可以实时访问和操作数据。这对于跨地域团队尤其重要，能够大大提升工作效率。R-Studio Network不仅适用于数据分析，还能够帮助企业或机构实现数据驱动的决策过程。
总的来说，R-Studio Network是一款功能丰富且强大的数据分析解决方案，它能够满足企业或机构对于数据管理和分析的多种需求。无论是数据科学家、分析师还是数据管理人员，都可以从中获益，提高工作效率和数据处理能力。
Ⅲ R的melt和dcast，兼论宽数据和长数据
处理数据时，常会遇到两种数据格式：长数据与宽数据。以股票收盘价为例，长数据格式简洁、便于添加或删除观测值，而宽数据格式则强调一致性，对新增数据或修改表格结构较为复杂。R语言提供了melt和dcast函数来灵活转换数据格式，以及数据表工具如data.table包，能够大幅提升处理效率。melt函数将宽数据转换为长数据，而dcast函数则反向操作，将长数据转回宽数据。使用这些工具，不仅能够节省代码编写时间，还能显著提升数据分析的效率。实际应用中，从数据库获取的数据往往为长数据格式，转换为宽数据格式后，分析更为直观方便。然而，根据具体需求，有时无需转换，直接使用aggregate、by函数或data.table对象的BY方法等，也能实现高效的数据分析。因此，选择合适的工具与方法，取决于实际的数据处理场景和需求。