Ⅰ 如何用R 語言 建立 股票價格的時間序列
在下想用R語言對股票價格進行時間序列分析。
問題出在第一步，如何將股票價格轉換為時間序列。
我想用的語句是 pri <- ts (data, start=(), frequency= )
但是我不知道frequency 項該如何填？
因為股票的交易日是一周五天的。 那麼這個frequency 該如何設置呢？
我知道通常frequency= 12 為月度數據，frequency= 4 為季度數據，frequency= 1 為年度數據 但日數據怎麼寫我就不知道了
初學R語言，還望各位大俠多多幫助。
Ⅱ 用r語言做數據分析好學嗎
非常好學。輸入幾行代碼，即可得到結果。
R不但數據分析好用，而且作圖能力極好，推薦你用。
下面是R數據分析的一些代碼，包括數據導入、方差分析、卡方測驗、線性模型及其誤差分析。希望可以幫到你：
1.1導入數據
install.packages('xslx')
library(xlsx)
Sys.setlocale("LC_ALL", "zh_cn.utf-8")
a=read.xlsx2('d:/1.xlsx',1,header=F)
head(a)顯示前六行
class(a$y)/str(a)查看列/全集數據類型
a$y=as.numeric(a$y)轉換數據類型
1.2方差分析(F test)
with(a,tapply(liqi,tan,shapiro.test))正態性檢驗
library(car)leveneTest(liqi~tan,a)方差齊性檢驗
q=aov(liqi~tan*chong,a)方差分析(正態型)
summary(q)
TukeyHSD(q)多重比較
1.3卡方測驗(Pearson Chisq)
a1=summarySE(a,measurevar='y', groupvars=c('x1','x2'))卡方檢驗(邏輯型/計數型)
aa=a1$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)誤差分析(卡方測驗，Pearson法)
install.packages("rcompanion")
library(rcompanion)
pairwiseNominalIndependence(a)多重比較
1.4線性模型及其誤差分析(Wald Chisq)
q=lm(data=a,y~x1*x2)一般線性模型(正態性)
summary(q)
q=glm(data=a,y~x1*x2,family = gaussian(link='identity'))廣義線性模型(正態性)
summary(q)
q=glm(data=a,y~x1*x2,family = binomial(link='logit'))廣義線性模型(邏輯型，二項分布)
summary(q)
q=glm(data=a,y~x1*x2,family = poisson(link='log'))廣義線性模型(計數型，泊松分布)
summary(q)
install.packages('lmerTest')一般線性混合效應模型(正態性)
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'))廣義線性混合效應模型(正態性)
q=glmer(data=a,y~x1*(1|x2),family = binomial(link='logit'))廣義線性混合效應模型(邏輯型，二項分布)
q=glmer(data=a,y~x1*(1|x2),family = poisson(link='log'))廣義線性混合效應模型(計數型，泊松分布)
summary(q)
install.packages('car')
install.packages('openxlsx')
library(car)
install.packages('nlme')
library(nlme)
Anova(q,test='Chisq')線性模型的誤差分析(似然比卡方測驗,Wald法)
lsmeans(q,pairwise~chuli,adjust = "tukey")線性模型的多重比較(tukey法)
Ⅲ 如何用r語言進行數據分類
R語言是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。R語言是屬於GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟體，它是一個用於統計計算和統計制圖的優秀工具。R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟體系統。其功能包括：數據存儲和處理系統；數組運算工具（其向量、矩陣運算方面功能尤其強大）；完整連貫的統計分析工具；優秀的統計制圖功能；簡便而強大的編程語言：可操縱數據的輸入和輸出，可實現分支、循環，用戶可自定義功能。
R語言按照以下幾點進行數據分類
通過選擇菜單
程序包->安裝程序包->在彈出的對話框中，選擇你要安裝的包，然後確定。
使用命令
install.packages("package_name","dir")package_name:是指定要安裝的包名，請注意大小寫。dir:包安裝的路徑。默認情況下是安裝在..library 文件夾中的。可以通過本參數來進行修改，來選擇安裝的文件夾。
本地來安裝
如果你已經下載的相應的包的壓縮文件，則可以在本地來進行安裝。請注意在windows、unix、macOS操作系統下安裝文件的後綴名是不一樣的：
1）linux環境編譯運行：tar.gz文件
2）windows 環境編譯運行 ：.zip文件
3）MacOSg環境編譯運行:.tgz文件
載入包
包安裝後，如果要使用包的功能。必須先把包載入到內存中（默認情況下，R啟動後默認載入基本包），載入包命令：
Library(「包名」)
Ⅳ r語言如何數據分析
r語言數據分析是查看數據的結構、類型，數據處理。根據查詢相關資料信息顯示：R語言是一個開源、跨平台的科學計算和統計分析軟體包，具有豐富多樣、強大的的統計功能和數據分析功能，數據可視化可以繪制直方圖、箱型圖、小提琴圖等展示分數的分布情況可以通過散點圖和線性擬合來展示分數和年齡之間的關系。
Ⅳ R語言怎麼把股票日收盤價轉換成對數收益率
知道一系列收盤價向量X,length=1000,求對數收益率的R語言代碼
acf(int[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
log return')
Box.test(int[,2], lag = 5, type = "Ljung-Box")
Box.test(int[,2], lag = 10, type = "Ljung-Box")
Box.test(int.l[,2], lag = 5, type = "Ljung-Box")
Box.test(int.l[,2], lag = 10, type = "Ljung-Box")
運行結錯誤辦
> int <- read.table("d-intc7208.txt", head=T)
錯誤於file(file, "rt") : 打鏈結
外: 警告信息：
In file(file, "rt") :
打文件'd-intc7208.txt': No such file or directory
+ acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
錯誤: 意外符號 in:
"
acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int"
> log return')
錯誤: 意外符號 in "log return"