Bootstrap groupé des prix boursiers
Vous êtes analyste en statistique pour un courtier en valeurs mobilières. Vous avez reçu un mois de données quotidiennes sur les prix des actions à partir du site de la Bourse de New York. Les données sont au format suivant :
Company Price
1 Google 2863.00
2 Microsoft 335.46
3 Netflix 591.61
4 Facebook 346.91
...
Votre supérieur souhaite voir la distribution de chaque entreprise dans sa propre colonne afin de pouvoir la tracer facilement dans Microsoft Excel.
Les données sont déjà chargées dans votre espace de travail, df_stocks. Vous avez aussi écrit une fonction, mean_dist(), pour effectuer le bootstrap. mean_dist() accepte une trame de données d'une seule entreprise et produit un vecteur. Vous devez exécuter ce calcul en parallèle. Le paquet furrr a été chargé pour vous.
Cette activité fait partie du cours
Programmation parallèle en R
Instructions de l’exercice
- Planifiez une exécution multisession de quatre travailleurs.
- Scindez la trame de données selon les valeurs uniques de la colonne
Company. - Appliquez
mean_dist()aux trames scindées en utilisant la variante defuture_map()qui combine les résultats comme des colonnes d'une trame de données. - Revenez à un plan séquentiel.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Plan a multisession of four workers
___(___, ___)
df_stocks %>%
# Split the data by Company
___(___) %>%
# Apply mean_dist() using the correct future_map() variant
___(___)
# Revert to sequential plan
___(___)