R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合...

读取名为"sample2.csv"的CSV文件,并将其存储在变量X0中。然后,计算X0数据集的行数,并加载了两个R包:fPortfolio和tseries。最后,根据随机选择的列索引,创建一个时间序列对象X,其中包含了X0数据集的选定列。X0=read.csv("sample2.csv")读取名为"sample2.csv"的CSV文件,并将其存储在X0变量中。该文...

【视频】决策树模型原理和R语言预测心脏病实例|数据分享

在Rstudio中加载数据heart<-read.csv("heart.csv",header=T)header=T意味着给定的数据有自己的标题,或者换句话说,第一个观测值也被考虑用于预测。head(heart)当我们想查看和检查数据的前六个观察点时,我们使用head函数。tail(heart)显示的是我们数据中最后面的六个观察点colSums(is.na(heart))...

R语言K-Means(K均值聚类)和层次聚类算法对微博用户特征数据研究

04K-means和层次聚类data=read.csv("新浪微博用户数据.csv")#删除缺失值dat=.mit(data)for(iin3:ncol(dta))dta[,i]=as.nuerc(daa[,i])kmas(data[,c("性别","粉丝数","微博数","是否认证","注册时间")]本文采用R软件对数据进行K-means聚类和层次聚类分析。R语言是统计领域广泛...

R语言对S&P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略|附代码数据

我们首先从CSV文件中读取指标并将其存储为spArimaGarch:然后,我们将ARIMA+GARCH预测的日期与S&P500的原始收益集相交。一旦获得ARIMA+GARCH策略的收益,就可以为ARIMA+GARCH模型和“买入并持有”创建资产曲线。最后,我们将它们合并为一个数据结构:>spArimaGarchCurve=log(cumprod(1+spArimaGarchR...

【视频】R语言逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险...

本文介绍了逻辑回归并在R语言中用逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险数据(查看文末了解数据获取方式)。逻辑回归是机器学习借用的另一种统计分析方法。当我们的因变量是二分或二元时使用它。视频:R语言逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险...