Bootstrap raggruppato dei prezzi azionari
Lavori come Analista Statistico per un broker. Hai ricevuto un mese di dati dei prezzi azionari giornalieri dal sito della Borsa di New York. I dati sono nel seguente formato:
Company Price
1 Google 2863.00
2 Microsoft 335.46
3 Netflix 591.61
4 Facebook 346.91
...
Il tuo capo vuole vedere la distribuzione per ciascuna azienda in una propria colonna, così da poterla tracciare facilmente in Microsoft Excel.
I dati sono già caricati nel tuo workspace, df_stocks. Hai anche scritto una funzione, mean_dist(), per eseguire il bootstrapping. mean_dist() accetta un data frame di una singola azienda e restituisce un vettore. Devi eseguire questo calcolo in parallelo. Il pacchetto furrr è già stato caricato per te.
Questo esercizio fa parte del corso
Programmazione parallela in R
Istruzioni dell'esercizio
- Pianifica una multisession con quattro worker.
- Suddividi il data frame in base ai valori unici nella colonna
Company. - Applica
mean_dist()ai data frame suddivisi usando la variante difuture_map()che combina i risultati come colonne di un data frame. - Torna a un piano sequenziale.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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
___(___)