Bu bölüm, seni temel R zaman serisi görselleştirme araçlarıyla tanıştıracak.

xts ve plot() fonksiyonu üzerine tazeleme

plot() fonksiyonu bilgi testi

plot() fonksiyonu - temel parametreler

plot() fonksiyonu - temel parametreler (2)

Grafik parametrelerini kontrol et

Grafik parametreleri testi

Diğer yararlı görselleştirme fonksiyonları

Mevcut bir grafiğe ekstra bir seri ekleme

Zaman serisinde olayları vurgulama

Zaman serisinde belirli bir dönemi vurgulama

Havalı bir hisse senedi grafiği

Süslü bir hisse grafiği (2)

R Zaman Serisi Görselleştirme Araçları

Tek değişkenli grafikler, eldeki verinin dağılımı, merkezî eğilimi ve yayılımı hakkında olabildiğince çok şey öğrenmek için tasarlanmıştır. Bu bölümde, tek değişkenli zaman serilerini teşhis etmekte kullanılan bazı görsel araçlarla tanışacaksın.

Tek değişkenli zaman serisi analizi

Tek değişkenli bir zaman serisini temsil etmek

Diğer görselleştirme araçları

Getiri histogramı

Kutu ve bıyık grafiği

Otokorelasyon

q-q grafiği

Şimdiye kadar öğrendiklerimizin hepsini nasıl kullanırız?

Kapsamlı bir zaman serisi tanısı

Kapsamlı zaman serisi tanısı (2)

Zaman Serisi testi

Hisse testi

Tek Değişkenli Zaman Serileri

Peki çok değişkenli zaman serileriyle uğraşman gerekirse ne yapmalısın? Bu bölümde, veri çiftleri veya grupları üzerinden dağılım, merkezî eğilim ve yayılımdaki örüntüleri nasıl belirleyeceğini öğreneceksin.

Daha yüksek boyutlarla başa çıkma

Gruplanmış veya yığılmış iki zaman serisi

İkili ilişkileri görselleştirme

Çok değişkenli zaman serileri

Korelasyon matrisi

Birden fazla veri çifti için saçılım grafikleri

Korelasyon grafiği

Daha yüksek boyutlu zaman serileri

Isı haritası olarak korelasyon matrisi

Kapanış testi

Çok Değişkenli Zaman Serileri

Şimdiye kadar öğrendiklerini pratiğe dökelim! Diyelim ki zaten bir hisse portföyün var ve yatırım yapacak bir miktar nakdin kaldı; ek nakdini yatırmak için yeni bir hisseyi akıllıca nasıl seçersin? Tekil hisselerin istatistiksel özelliklerini mevcut bir portföyle karşılaştırmak, bu probleme yaklaşmanın iyi bir yoludur.

Vaka çalışması sunumu

Mevcut portföyün tanımı

Mevcut portföy testi

Yeni hisseler

Yeni hisselerin tanımı

Yeni hisselerin tanımı (2)

Portföy testi

Eski ve yeni portföyleri karşılaştır

Portföylerin daha doğru bir karşılaştırması

Kapanış sınavı

Tebrikler!

Vaka çalışması: Mevcut Portföyünü İyileştirecek Hisseyi Görsel Olarak Seçmek

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

Existing portfolio

Stock data for GS, KO, DIS, and CAT

Daily stocks for YHOO, MSFT, C, and DOW

Daily returns for Apple

Old versus new portfolio

Sözde olduğu gibi, “Bir grafik bin kelimeye bedeldir”. Bu yüzden görselleştirme, verilerini daha iyi anlamanın en yaygın ve en güçlü yoludur. Bu kursun sonunda R ile zaman serisi görselleştirme yeteneklerine çok iyi bir genel bakışa sahip olacak ve sonraki analizler için hangi modeli seçeceğine daha iyi karar verebileceksin. Ayrıca iletmek istediğin mesajı etkili ve göze hoş gelecek şekilde sunabileceksin.

Manipulating Time Series Data in R

R'de zaman serilerini görselleştirmeyi öğrenin, ardından bir hisse senedi seçme vaka çalışması yapın.

R'de Zaman Serisi Verilerini Görselleştirme

R'da zaman serilerini görselleştirmeyi öğrenin, ardından hisse senedi seçimi vaka çalışmasıyla pratik yapın.

Kantitatif Analist  in R

Zaman Serisi  in R

Kapanış testi

R'de Zaman Serisi Verilerini Görselleştirme

Uygulamalı etkileşimli egzersiz