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Stock prices का grouped bootstrap

आप एक stock broker के यहाँ Statistical Analyst के रूप में काम करते हैं. आपको New York Stock Exchange वेबसाइट से एक महीने के दैनिक stock prices मिले हैं. डेटा इस फ़ॉर्मैट में है:

    Company   Price
1    Google 2863.00
2 Microsoft  335.46
3   Netflix  591.61
4  Facebook  346.91
...

आपके बॉस हर कंपनी के लिए distribution को उसकी अलग कॉलम में देखना चाहते हैं ताकि वे उसे Microsoft Excel में आसानी से plot कर सकें.

डेटा आपके workspace में df_stocks के रूप में लोड है. आपने एक फंक्शन mean_dist() भी लिखा है जो bootstrapping करता है. mean_dist() एक कंपनी के data frame को इनपुट लेता है और एक वेक्टर आउटपुट देता है. आपको यह गणना parallel में चलानी है. furrr पैकेज आपके लिए लोड किया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में पैरेलल प्रोग्रामिंग

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • चार workers के साथ multisession plan कीजिए.
  • data frame को Company कॉलम के यूनिक मानों के आधार पर split कीजिए.
  • split किए गए data frames पर mean_dist() अप्लाई कीजिए, future_map() के उस वैरिएंट का उपयोग करते हुए जो रिज़ल्ट्स को data frame की कॉलम्स के रूप में combine करता है.
  • plan को वापस sequential पर ले आइए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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
___(___)
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