Was Robust bedeutet Robust ist ein Merkmal, das Modelle, Tests oder Systeme beschreibt, die wirksam durchführen können, während ihre Variablen oder Annahmen geändert werden, so dass ein robustes Konzept ohne Versagen unter einer Vielzahl von Bedingungen arbeiten kann. Für Statistiken wird ein Test als robust beansprucht, wenn er dennoch Einsicht in ein Problem gewährt, obwohl er seine Annahmen verändert oder verletzt hat, und in der Volkswirtschaft wird die Robustheit den Finanzmärkten zugeschrieben, die trotz Veränderungen der Marktbedingungen weiterhin bestehen. Im Allgemeinen bedeutet robust, dass ein System Variabilität bewältigen kann und effektiv bleibt. BREAKING DOWN Robuste Finanzmodelle sind ein integraler Bestandteil eines Unternehmens. Von den Führungskräften großer multinationaler Konzerne. Zu den Franchise-Besitzer des lokalen Burger-Restaurant, müssen Entscheidungsträger up-to-date Informationen präsentiert ihnen in einer Modellform, die am besten reflektiert die Aktivitäten des Unternehmens. Investoren nutzen auch Finanzmodelle, um den Wert der Unternehmen zu analysieren und zu prognostizieren, um festzustellen, ob sie eine tragfähige Investition sind. Business-Finanzmodelle Business-Finanzmodelle konzentrieren sich hauptsächlich auf die Grundlagen eines Unternehmens / Geschäfts wie Einnahmen, Kosten, Gewinne und andere Finanzkennzahlen. Ein Modell gilt als robust, wenn seine Ergebnisse und Prognosen durchgängig genau sind, auch wenn eine oder mehrere der Eingangsvariablen oder Annahmen aufgrund unvorhergesehener Umstände drastisch verändert werden. Beispielsweise kann eine spezifische Kostenvariable aufgrund eines starken Rückgangs der Versorgung aufgrund einer Art Naturkatastrophe stark ansteigen. Ein weiterer häufig unvorhergesehener Fall ist, wenn große Länder in den Krieg gehen. Dies hat Auswirkungen auf alle Arten von finanziellen Variablen, die dazu führen, dass Modelle, die nicht robust sind, um unberechenbar zu funktionieren. Ein robustes Modell wird Führungskräften und Führungskräften weiterhin effektive Entscheidungsinstrumente und Investoren mit genauen Informationen zur Verfügung stellen, um ihre Investitionsentscheidungen zu stützen. Robuste Handelsmodelle Während Investoren ein Unternehmen fundamentale Daten analysieren, um Wertpapiere zu finden, die unter dem Marktwert liegen und daher als eine gute Investition betrachtet werden, analysieren Händler die Sicherheitspreisdaten anhand technischer Analysen, um Preisbewegungen zu prognostizieren Sicherheiten Angebot und Nachfrage der Augenblick. Trader, die computergestützte Handelssysteme verwenden, um Märkte zu analysieren und mit technischer Analyse zu analysieren, tun dies, indem sie statistische Modelle entwickeln, testen und optimieren, die auf der Anwendung von technischen Indikatoren zu den Preisdaten eines Wertpapiers basieren. Einige der beliebtesten Indikatoren sind gleitende durchschnittliche Cross-Over, gleitende durchschnittliche Konvergenz-Divergenz (MACD), Bollinger Bands und relative Stärke Index (RSI) nur um nur einige zu nennen. Ein Handelsmodell wird als robust betrachtet, wenn es für verschiedene Wertpapiere und alle Marktbedingungen, einschließlich Up-Trends, Down-Trends und renditegebundene Märkte, konsistent rentabel ist. Sehr oft wird ein Handelsmodell sehr gut in einem bestimmten Markt Zustand oder Zeitraum funktionieren. Wenn sich jedoch die Marktbedingungen ändern oder das Modell auf einen anderen Zeitraum oder die Zukunft angewendet wird, scheitert das Modell schrecklich und die Verluste werden realisiert. Dies ist in der Regel das Ergebnis eines Handelsmodells, das nicht robust. Least Squares-Methode Was ist die Least Squares-Methode Die Methode der kleinsten Quadrate ist eine Form der mathematischen Regressionsanalyse, die die Linie der am besten geeigneten für eine Datenmenge, die eine visuelle Demonstration findet Die Beziehung zwischen den Datenpunkten. Jeder Punkt von Daten repräsentiert die Beziehung zwischen einer bekannten unabhängigen Variablen und einer unbekannten abhängigen Variablen. BREAKING DOWN Methode der kleinsten Quadrate Die Methode der kleinsten Quadrate liefert die allgemeine Begründung für die Platzierung der Linie der besten Übereinstimmung unter den untersuchten Datenpunkten. Die am häufigsten verwendete Anwendung der Methode der kleinsten Fehlerquadrate, die als linear oder gewöhnlich bezeichnet wird, zielt darauf ab, eine Gerade zu erzeugen, die die Summe der Quadrate der Fehler verringert, die durch die Ergebnisse der zugehörigen Gleichungen erzeugt werden, wie etwa die quadrierten Residuen, die sich aus Differenzen ergeben In den beobachteten Wert und den Wert auf der Grundlage des Modells antizipiert. Diese Methode der Regressionsanalyse beginnt mit einer Reihe von zu erfassenden Datenpunkten. Ein Analytiker, der die Methode der kleinsten Quadrate verwendet, sucht eine Linie der besten Übereinstimmung, die die potentielle Beziehung zwischen einer unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen erläutert. In der Regressionsanalyse werden abhängige Variablen auf der vertikalen Y-Achse und unabhängige Variablen auf der horizontalen X-Achse bestimmt. Diese Bezeichnungen bilden die Gleichung für die Linie der besten Übereinstimmung, die aus der Methode der kleinsten Quadrate bestimmt wird. Beispiel für Least Squares Methode Beispielsweise kann ein Analytiker die Beziehung zwischen einer Aktienrendite eines Unternehmens und den Indexrenditen testen, für die der Bestand Bestandteil ist. In diesem Beispiel versucht der Analytiker, die Abhängigkeit der Aktienrenditen von den Indexrenditen zu testen. Um dies zu tun, sind alle Rückgaben in einem Diagramm aufgetragen. Die Indexrenditen werden dann als unabhängige Variable bezeichnet, und die Aktienrenditen sind die abhängige Variable. Die Linie der besten Übereinstimmung liefert dem Analytiker, wobei Koeffizienten den Grad der Abhängigkeit erklären. Line of Best Fit Gleichung Die aus der Methode der kleinsten Quadrate ermittelte Linie der besten Übereinstimmung hat eine Gleichung, die die Geschichte der Beziehung zwischen den Datenpunkten erzählt. Computer-Software-Modelle werden verwendet, um die Linie der besten Fit-Gleichung zu bestimmen, und diese Software-Modelle enthalten eine Zusammenfassung der Ergebnisse für die Analyse. Die Methode der kleinsten Quadrate kann verwendet werden, um die Linie der besten Anpassung in irgendeiner Regressionsanalyse zu bestimmen. Die Koeffizienten und Summenausgaben erklären die Abhängigkeit der zu testenden Variablen. Im Gegensatz zu einem linearen Problem hat ein nicht-lineares Problem der kleinsten Quadrate keine geschlossene Lösung und wird im allgemeinen durch Iteration gelöst. Die früheste Beschreibung der Methode der kleinsten Quadrate war von Carl Friedrich Gauss im Jahre 1795. Lesen Sie CSV in R Wie Sie CSV in R lesen Wenn Sie R viel verwenden, müssen Sie wahrscheinlich irgendwann in Daten lesen müssen. Während R Excel. xls und. xlsx-Dateien lesen kann, verursachen diese Dateiformate oft Probleme. Komma getrennte Dateien (.csv) sind viel einfacher zu bearbeiten. It8217s am besten, um diese Dateien als csv speichern, bevor Sie sie in R. Wenn Sie in einer CSV mit R lesen müssen, ist der beste Weg, es zu tun, mit dem Befehl read. csv. Hier ist ein Beispiel für das Lesen von CSV in R: Die oben genannten liest die Datei TheDataIWantToReadIn. csv in ein Daten-Frame, dass es erstellt namens MyData. HeaderTRUE gibt an, dass diese Daten eine Headerzeile enthalten und sep8221,8221 spezifiziert, dass die Daten durch Kommas getrennt sind (obwohl read. csv impliziert dasselbe Ich denke, it8217s ist sicherer explizit). Beachten Sie, dass die oben genannten den Dateipfad (die c: /) enthält. Wenn Sie bereits ein Arbeitsverzeichnis in R gesetzt haben, können Sie einfach die Datei auflisten, so: Es gibt weitere Optionen, die mit read. csv verwendet werden können. Siehe offizielle R-Manual-Seite auf read. csv, um mehr zu erfahren: cran. r-project. org/doc/manuals/R-data. html. Warum nicht lesen. table I8217ve gefunden read. csv zuverlässiger zu sein. Ich bekomme manchmal Fehler mit read. table. I8217ll Post die Fehler, wenn ich wieder über sie kommen. Vielen Dank für das Lesen Diese Website hat viel Zeit zu schaffen. Wenn es für Sie hilfreich war, zeigen Sie es bitte, indem Sie mit Freunden teilen, mögen oder tweeting Wenn Sie irgendwelche Gedanken bezüglich dieses R-Code haben, bitte in den Kommentaren posten. Related posts: 14 Gedanken auf ldquo Lesen CSV in R rdquo Hi Justin, danke für die gemeinsame Nutzung. Können Sie mir sagen, gibt es eine beliebige Syntax zum Erstellen von Objekten (DataFrame) Ex: MyData (OR) My. Data Eine Möglichkeit, ein Daten-Frame zu erstellen, ist zunächst eine Matrix erstellen. Diese Matrix ist mit NAs gefüllt und hat 5 Zeilen von 3 Variablen: MyData Ihre R wie to8217s haben mir so viel geholfen mit meinem R Programmierkurs 8211 Seiten sind gut geschrieben. Klar und einfach zu verstehen. Danke You8217re begrüßen Viel Glück mit R. Vielen Dank für die Erklärung, ich wirklich zu schätzen, dass Sie sich Ihre Zeit, dies zu tun. You8217re willkommen I8217m glücklich zu helfen. Wie Sie die Variable verwenden, um auf die Daten nach dem Lesen aus der Datei zugreifen Im obigen Beispiel lesen wir eine csv in R als ein Objekt namens MyData. Wenn Sie etwas mit MyData tun möchten, verweisen Sie auf dieses Objekt mit Ihrem Befehl. Zum Beispiel, wenn ich eine Zusammenfassung von MyData möchte ich die Zusammenfassung (MyData). Wenn Sie etwas mit einer bestimmten Variablen in meinen Daten tun wollen, verwenden Sie den Objektnamen, dann das Symbol, dann den Variablennamen. Zum Beispiel, wenn ich eine Zusammenfassung einer Variablen namens 8220VariableOne8221 in MyData möchten, würde ich die Zusammenfassung (MyDataVariableOne) verwenden. Ich möchte nur eine Datei (.csv) mit Java mit JRI api zu lesen. Ich setze alle Pfadvariable aber it8217s, die mir zeigen Native Bibliothek nicht gefunden, was zu tun ist
No comments:
Post a Comment