Metode grafis untuk menilai kenormalan

Dalam video, Anda mempelajari cara membuat histogram dengan 20 bucket yang merepresentasikan kerapatan peluang data FTSE, serta cara menambahkan sebaran normal ke plot yang ada sebagai garis merah:

> hist(ftse, nclass = 20, probability = TRUE)
> lines(ftse, dnorm(ftse, mean = mu, sd = sigma), col = "red")

Seperti yang Anda lihat, dnorm(x, mean, sd) menghitung fungsi kerapatan peluang (PDF) dari data x dengan rataan contoh dan simpangan baku yang dihitung; ini dikenal sebagai metode momen (method-of-moments).

Terakhir, untuk menghitung taksiran kerapatan dari data x, gunakan density(x). Ini membuat apa yang disebut taksiran kerapatan kernel (KDE) menggunakan metode nonparametrik yang tidak membuat asumsi tentang sebaran dasarnya.

Berbagai plot menunjukkan bahwa data memiliki ekor yang lebih tebal daripada normal, meskipun Anda akan mempelajari uji grafis dan numerik yang lebih baik di latihan berikutnya.

Dalam latihan ini, Anda akan menyesuaikan sebaran normal pada log-return indeks Dow Jones untuk 2008-2009 dan membandingkan data dengan sebaran hasil penyesuaian menggunakan histogram dan plot kerapatan. Objek djx yang berisi data Dow Jones sudah dimuat ke dalam workspace Anda.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Manajemen Risiko Kuantitatif dengan R

Lihat Kursus

Instruksi latihan

Hitung rataan dan simpangan baku (sd()) dari data djx lalu simpan masing-masing ke mu dan sigma.
Plot histogram djx dengan 20 bucket yang merepresentasikan kerapatan peluang data.
Lengkapi fungsi lines() dan dnorm() untuk menambahkan kurva kerapatan normal untuk djx sebagai garis merah pada histogram.
Plot taksiran kerapatan kernel untuk djx menggunakan density().
Gunakan perintah lines() yang sama seperti di atas untuk menambahkan kurva kerapatan normal untuk djx sebagai garis merah pada KDE.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Calculate average and standard deviation of djx
mu <- ___
sigma <- ___

# Plot histogram of djx
___(___)

# Add the normal density as a red line to histogram
lines(___, dnorm(___), col = ___)

# Plot non-parametric KDE of djx
___(___)

# Add the normal density as red line to KDE
lines(___, dnorm(___), col = ___)

Edit dan Jalankan Kode