零基礎學R語言數學計算、統計模型與金融大數據分析 ( 簡體 字) |
| 作者：豐士昌 | 類別：1. -> 程式設計 -> R語言 |
| 譯者： |
| 出版社：清華大學出版社 |  3dWoo書號： 49499
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NT售價： 295 元 |
| 出版日：8/1/2018 |
| 頁數：275 |
| 光碟數：0 |
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| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787302502852 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：R語言并不是獨立存在的程序設計語言，當我們單獨稱R而不是R語言時，其實是指R系統。R是用于統計分析、繪圖的語言和操作環境，或者說R是一個集成的環境，其中包含一整套數據操作、計算和圖形繪制的軟件包。R定位于提供一個完善和統一的系統，所以R語言并不會脫離R環境而獨立存在，因而不像其他數據分析語言那樣成為一個附屬工具。
作為GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟件環境，R具有高效的數據存儲和處理功能、一整套完整的數組和矩陣計算能力以及開放、完整的數據分析體系，同時為數據分析、統計及其結果的圖形展示提供了強大的繪圖功能。隨著大數據技術的興起，R也成為大數據處理必備的工具之一。
R語言在矩陣處理、統計分析、金融應用、圖表繪制等方面都擁有十分便捷的函數與工具，操作方式十分類似MATLAB語言。將R應用于數學計算、統計模型，特別是股票和期貨等金融交易數據的分析、回測，甚至是行情走勢的研判，變得越來越熱門。例如，只需要寥寥幾條語句就可以繪制出專業的K線圖、均線系統、布林線、MACD等技術圖形。
目前，每年都會舉辦R語言大會，屆時邀請學界與產業界的人士發表最新的開發工具或產業應用。微軟公司在2015年1月宣布收購了R的商業方案提供商Revolution Analytics，可見R語言也是一個被看好的工具軟件。
為了讓初學者迅速步入R語言的殿堂，本書從R基本環境的建立開始介紹，而后切入R語言的基本函數和分析圖形的繪制，在豐富的范例中迅速掌握R的核心知識，以便讀者可以繼續自學，為提升R的應用能力打下堅實的基礎。本書還花了不少篇幅教授讀者如何從公開的信息網站和財經網站獲取實際的證券、期貨交易的歷史數據，并以此數據為基礎在范例中加以運用，達到在實戰中學習的效果。
本書從一般性的使用、函數介紹與圖表繪制開始，讓讀者快速地對R具備基本的使用技能，接下來從三個熱門的領域：數學計算、統計模型與金融分析介紹實用的案例。
如果你對這些領域之一感興趣，并想試試R在這些領域的功力，即大數據分析和處理、數學計算、統計分析、財務數據分析、證券交易數據分析與研判等，那么本書就非常適合你用來打通自己潛力的“任督二脈”。
雖然本書在撰寫與編排上力求盡善盡美，但是疏漏之處在所難免，懇請讀者與專家不吝指正。
豐士昌 |
內容簡介：R具有高效的數據存儲和數據處理功能，隨著大數據技術的崛起，R語言已成為大數據處理必備的工具之一。
R語言并不是獨立存在的程序設計語言，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語言的基本函數及數據分析圖形的繪制，用豐富的范例來講解R語言的基礎知識，并切入三個熱門領域：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數據處理分析的過程，讓你在最短的時間內掌握R語言的核心知識，并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系統進行專業數據分析的能力。 |
目錄：第1章建立R語言的環境1
1.1認識R語言1
1.1.1R語言的誕生1
1.1.2關于大數據2
1.1.3R語言在大數據中的應用4
1.2單機版的R語言6
1.2.1在Windows上安裝R語言軟件6
1.2.2在Linux上安裝R語言軟件10
1.2.3第一次使用R語言12
1.3服務器上的R語言13
1.3.1為什么要連接到服務器14
1.3.2遠程連接操作的方式14
1.3.3將服務器的圖形映射到客戶端18
第2章R語言的內建工具25
2.1變量定義與邏輯判斷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數組與矩陣38
2.3.1數組與矩陣的產生與命名38
2.3.2數組的合并與矩陣的轉換42
2.3.3矩陣的計算45
2.3.4矩陣的數值分解49
2.4數據的處理51
2.4.1變量的處理工具51
2.4.2數據的讀入與輸出57
2.4.3數據的排序64
2.4.4數據的分割與合并65
2.5文字的處理67
2.5.1字符串的產生67
2.5.2字符串的顯示68
2.5.3字符串內容的搜索70
2.5.4字符串內容的提取74
2.5.5字符串的替換與組合75
2.5.6缺失項（NA）的處理77
2.6其他79
2.6.1外部軟件包與程序的加載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章外部數據的讀取90
3.1文本文件的讀取90
3.1.1將文本文件內容存為變量90
3.1.2根據固定字符分隔字段91
3.1.3通過Linux指令轉換字段格式92
3.1.4范例實踐97
3.2數據庫的讀取98
3.2.1創建MySQL數據庫與數據表99
3.2.2使用數據庫語句存取數據100
3.2.3安裝和使用RMySQL104
3.2.4使用R讀取數據庫內容105
3.2.5使用R將內容寫入或更新數據庫106
第4章程序邏輯結構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邏輯判斷表達式110
4.2.2條件判斷語句111
4.3循環112
4.3.1for循環112
4.3.2while循環115
4.3.3repeat循環117
4.3.4break跳出循環118
4.3.5next跳過此次循環118
4.4創建自己的R語言程序119
4.4.1Source與RScript119
4.4.2在外部執行RScript120
第5章圖形的繪制125
5.1系統環境125
5.2圖形函數125
5.2.1par函數125
5.2.2LineChart（線圖）128
5.2.3DotPlot（點圖）130
5.2.4BarPlot（條形圖）131
5.2.5histogram（直方圖）133
5.2.6PieChart（餅圖）134
5.2.7DensityPlot（密度圖）136
5.2.8BoxPlot（箱線圖、盒須圖）138
5.2.9abline、curve（直線、曲線）139
5.2.10text（輔助文字）142
5.2.11SavingGraphs（保存圖形）143
5.3繪圖范例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
6.1.2四舍五入誤差147
6.1.3R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特征值與特征向量160
6.2.4矩陣分解161
6.3矩陣計算范例164
6.3.1矩陣的N次方165
6.3.2Fibonacci數列166
6.3.3特征向量的中心性167
6.4微分方程組范例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概率分布174
7.1.3隨機變量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繪制統計圖形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回報率與杠桿原理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
8.2.1Black-Scholes模型217
8.2.2套期保值模型218
8.2.3Delta避險220
8.3金融軟件包的應用：quantmod221
8.3.1安裝與加載221
8.3.2獲取數據并繪圖223
8.3.3數據的讀取225
8.3.4K線圖的繪制227
8.3.5TTR技術指標的應用230
第9章金融大數據的挖掘234
9.1獲取歷史數據和信息234
9.1.1了解數據的來源與獲取234
9.1.2了解時間單位不同的差距235
9.1.3網絡上的公開信息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圖表的繪制與輸出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了解期貨交易所的數據246
9.3.2在R中讀取交易數據246
9.3.3數據的分析與計算246
9.3.4圖表的繪制與輸出248
第10章平順銜接MATLAB251
10.1MATLAB的安裝與加載251
10.2介紹MATLAB軟件包內的函數251
10.3Rcpp267
10.3.1認識Rcpp267
10.3.2安裝工具軟件包267
10.3.3Rcpp范例與性能測試271 |
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