学习R 语言对金融分析人士有何意义

学习 R 语言对金融分析人士有何意义？

总之，多学一点东西总是没错的。至于，学了之后会有哪些好处呢，我们就来看看专业人士有什么看法。

对于金融人士来讲，R概括几个领域

对于金融人士来讲，R也许能被我片面地概括几个领域：时间序列，模拟预测，最优化，制图(其实最终还是要归总到贝叶斯，最优化，和simulation的问题)。这些R的工具涵盖的金融方面有：资产组合，量化风险，资产定价，交易模拟，制图报告等。几乎可以满足所有机构投资人与个体投资人的需求。“听起来好诱人哦，好像万金油一样，R好强大哦~“大家心里可能会这么想。不过实话说，这并不是R的功劳，这是给R写包的人的功劳。

学习的意义

如果作为一个量化分析师，学R的意义在于，你可以对你的分析更可控。可是你千万想好这几点再去深学： 1 你同事愿意读代码还是愿意读excel如果其他人都用vba，会显得你格格不入，甚至降低团队效率。2 你真的需要那么多可控性吗真的有必要用单反相机照午餐放到微博去吗如果真的需要(代表你不是因为刻意用R才用R)，用尼康(比喻成R)与用佳能(比喻成matlab)真的那么重要吗 绝不是打消各位学R的积极性，或者居高临下给大家喝鸡汤。这些是亲身感悟。很多时候为了自己装高贵冷艳，总会学一些冷门的手艺，这样用不熟的技术闭门造车，其实很耽误事。毕竟分析师的最终结果是分析，最注重的是分析效率。

总之，学习了还是有很多好处的，学到的东西是你的了，不是吗？

医学生有必要学r语言。

一、详细解释

R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

诸位大概都知道，统计分析领域常用的语言包括SPSS、SAS、Stata，因素，它们统称为统计分析软件。R语言也是一种数据分析工具。

R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种交互式实现。

它是完全免费,开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。

R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境,语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法。

R语言其实就是一种环境平台。它提供平台，而统计分析研究和计算机研究人员可以将各自通过编程形成的统计分析方法以打包（package）的方式放在R语言平台上，供一般的统计分析者直接使用。

我们可以不懂统计分析原理，但是我们可以通过写一句命令就可以让软件调用统计分析包帮我执行某一个统计分析。

R语言的开放性， 它的更新速度比一般统计软件,如,SPSS,SAS等快得多。最新的统计分析方法，最复杂的方法都能在R语言上发现。

由于它比SPSS、SAS、Stata，注重于编程，相对来说学习起来具有一定难度，但它属于傻瓜式的编程。你能想到的所有统计相关的工作，R都可以非常简洁的用几行命令帮你完成。

revman不是r语言。在元分析中用得较多的为CMA和Revman，在潜分类潜剖面分析中用的较多的为LatentGold和R语言，而像N2Mplus等，都是功能较为单一的辅助性统计软件，在多水平模型中用的较多的为HLM和MPLUS和R语言。

r语言的作用

R的标记语言可以制作可重复生成的Word和Powerpoint文档。R语言中的rmarkdown包可以制作可重复生成的Word文档和Powerpoint幻灯片，而这只需要改变一行YAML的代码，组建和运行一个可交互的网络应用只需要几行代码。

几行甚至一行R代码就可以支持网络应用的运行，R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支，可以认为R是S语言的一种实现，R是一套完整的数据处理和计算和制图软件系统。

R语言和Python的区别：

1、适用场景

R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。

2、任务

在进行探索性统计分析时，R语言比Python更好用。它非常适合初学者，统计模型仅需几行代码即可实现。Python作为一个完整而强大的编程语言，是部署用于生产使用的算法的有力工具。

3、数据处理能力

有了大量针对专业程序员以及非专业程序员的软件包和库的支持，不管是执行统计测试还是创建机器学习模型，R语言都得心应手。

Python最初在数据分析方面不是特别擅长，但随着NumPy、Pandas以及其他扩展库的推出，它已经逐渐在数据分析领域获得了广泛的应用。

4、开发环境

对于R语言，需要使用R Studio。对于Python，有很多Python IDE可供选择，其中Spyder和IPython Notebook是最受欢迎的。

扩展资料

R语言的特点：

1、R是自由软件。这意味着它是完全免费，开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件身自身就带有许多模块和内嵌统计函数，安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。

2、R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境，语法通俗易懂，很容易学会和掌握语言的语法。而且学会之后，我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。

3、 所有R的函数和数据集是保存在程序包里面的。只有当一个包被载入时，它的内容才可以被访问。一些常用、基本的程序包已经被收入了标准安装文件中，随着新的统计分析方法的出现，标准安装文件中所包含的程序包也随着版本的更新而不断变化。

4、R具有很强的互动性。除了图形输出是在另外的窗口处，它的输入输出窗口都是在同一个窗口进行的，输入语法中如果出现错误会马上在窗口中得到提示，对以前输入过的命令有记忆功能，可以随时再现、编辑修改以满足用户的需要。

参考资料：

-R语言

@[toc]

假设检验的前提是要满足正态分布和方差齐性

组内平方和SSE：同一组内的数据误差平方和

组间平方和SSA：不同组之间的数据误差平方和

一个分类型自变量

例如四个班级学生的语文成绩，班级是分类型自变量，四个班级是自变量的四个水平

测试班级对成绩的影响

因为p<0001，说明班级对成绩的影响非常显著

图中跨越0分界线的班级对，有较大可能落在0上，也就是说两个班级之间没有明显差异。其他班级说明都有明显差异。

同一班级在大学三年的三次测试

p<0001，说明学生成绩在大学三年中有显著差异。球形检验的p-value大于005，所以可以认为方差相等。

Mauchly's Test for Sphericity ：适用于重复测量时检验不同测量之间的差值的方差是否相等，用于三次以及三次之上。

Sphericity Corrections ：球形矫正，当方差不相等时进行矫正，矫正方法有the Greenhouse-Geisser (1959), the Huynh-Feldt (1976), 简称GG和HF。

两个分类型自变量

例如探究 词汇量 和 话题熟悉度 对学生作文成绩的影响

词汇量和话题熟悉度两个变量对成绩的影响都很显著，交互项对成绩影响不显著。

探究班级和测试次数对学生成绩的影响

班级和测试次数在原始检验中都很显著，然后交叉项不显著。

但是在球形检验中，推翻了方差齐性的假设，所以tests需要使用球形矫正之后的p值，classes不用。

矫正之前tests的p-value = 3482406e-04，矫正之后的p-value = 0001左右。