この章では、Rの基本的な時系列可視化ツールを紹介します。

xts と plot() 関数の復習

plot() 関数クイズ

plot() 関数 - 基本パラメータ

plot() 関数 - 基本パラメータ (2)

グラフィックパラメータを制御する

グラフィックパラメータのクイズ

その他の便利な可視化関数

既存のチャートに系列を追加する

時系列でイベントを強調表示する

時系列の特定期間をハイライトする

ちょっと凝った株価チャート

ちょっと凝った株価チャート (2)

Rの時系列可視化ツール

単変量プロットは、手元のデータの分布、中心傾向、散らばりについてできるだけ多くの情報を得るためのものです。この章では、単変量時系列の診断に使われる可視化ツールをいくつか紹介します。

単変量時系列分析

単変量時系列の表現

その他の可視化ツール

リターンのヒストグラム

箱ひげ図

自己相関

q-q プロット

ここまで学んだことをどう活用する？

時系列の総合的な診断

包括的な時系列の診断 (2)

時系列クイズ

株式クイズ

単変量時系列

多変量時系列を扱う必要がある場合はどうすればよいでしょうか？この章では、ペアやグループのデータにおける分布、中心傾向、散らばりのパターンを見つける方法を学びます。

高次元への対処

2 つの時系列：グループ化か積み上げか

二変量の関係を可視化する

多変量時系列

相関行列

複数のデータペアに対する散布図

相関プロット

高次元の時系列

相関行列をヒートマップで可視化する

まとめのクイズ

ここまで学んだことを実践してみましょう！すでに株式ポートフォリオを保有していて、追加で投資できる資金があるとします。そのとき、どのように賢明に新しい銘柄を選べばよいでしょうか。個別銘柄と既存ポートフォリオの統計的性質を分析することは、この問題に取り組む有効なアプローチです。

ケーススタディの紹介

現在のポートフォリオの概要

既存ポートフォリオのクイズ

新しい銘柄

新規銘柄の説明

新しい銘柄の説明 (2)

ポートフォリオクイズ

旧ポートフォリオと新ポートフォリオを比較する

ポートフォリオをより正確に比較する

おめでとうございます！

ケーススタディ：既存ポートフォリオを改善する銘柄を可視的に選ぶ

Stock data for GS, KO, DIS, and CAT

Existing portfolio

Daily returns for Apple

Returns for XOM, C, MSFT, DOW, and YHOO

Old versus new portfolio

Daily stocks for YHOO, MSFT, C, and DOW

「1枚の図は千の言葉に匹敵する」とよく言われます。だからこそ、可視化はデータをより深く理解するために最もよく使われ、最も強力な方法です。このコース修了後には、Rにおける時系列可視化の機能をしっかり把握でき、続く分析でどのモデルを選ぶべきかをより適切に判断できるようになります。さらに、伝えたいメッセージを効率的かつ美しく表現できるようになります。

Manipulating Time Series Data in R

Rで時系列を視覚化し、株式選択のケーススタディで練習しましょう。

Rで学ぶ時系列データの可視化

Rで時系列の可視化を学び、株式選定のケーススタディで実践しましょう。

その他の便利な可視化関数

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