ハリ・セルダンになりたくて

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2017-08-11

[][] MacOSでAnaconda (python)のバージョンアップ

condaを使う場合、

$ conda update conda

$ conda update anaconda

$ conda update --all

Anaconda Navigatorを起動して、バージョンが最新版になっていることを確認する。

TensorFlowとKerasのインストール

$ conda install -c jjhelmus tensorflow

$ conda install -c conda-forge keras

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2017-05-19

[][][] MacOS[Sierra]のGNU RでX-13ARIMA-SEATSを使う(2017年5月版)

自分用の備忘録です。

前回からの変更ポイント:CRANにあるx13binaryが使えるようになったので、自分でX-13ARIMA-SEATSをコンパイルする必要がなくなりました。

[インストール]GNU Rで二つのパッケージをインストール

  1. install.packages("seasonal"); install.packages("x13binary")

[GNU Rのパッケージseasonalからx13asを実行する]

  1. パッケージの読み込み
    library(x13binary); library(seasonal)
  2. checkX13()を実行して、"Congratulations! 'seasonal' should work fine!"と表示されれば問題なし
  3. m <- seas(AirPassengers)
  4. plot(m)
  5. 季節調整済み系列(s11)の取り出し
    m$series$s11
  6. seasonalの使い方についてvignettesを参照されたい
    https://cran.ism.ac.jp/web/packages/seasonal/vignettes/seas.pdf

[注意すべき点]

  1. X-13ARIMA-SEATSから季節調整済み系列はs11となった模様(X-12-ARIMAのd11。プログラムする人はお気をつけ下さい)
    http://www.census.gov/ts/x13as/docX13ASHTML.pdf
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2017-02-19

[] macOS Sierraでgfortranを使う

方法(その1):homebrewでbrew install gccを実行する(かなり前にgfortranはgccに統合された)
方法(その2):CRANに行き、"Download R for (Mac) OS X"をクリック、"tools"をクリック、そこにある"gfortran-4.2.3.pkg"をインストールする

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2017-02-07

[] Rでxlsxを読み書きする

以下のサイトが非常に分かりやすかったです。

R で openxlsx パッケージを用いて xlsx ファイルを扱う - Qiita
http://qiita.com/zero310/items/71b6e5bc0731680d19df

Rで解析:セル体裁!大きなデータも大丈夫!エクセル操作の「openxlsx」パッケージ
http://www.karada-good.net/analyticsr/r-338

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2016-09-23

[] マイナス金利に関するまとめ(2016/09/23初稿、09/26修正)

以下、自分用の覚書:

概況:

  • 2016年9月23日現在、「超過準備に対するマイナス金利(negative interest rate on excess reserves)」を実施しているのは日銀(BOJ)、デンマーク国立銀行(DNK)、欧州中央銀行(ECB)、スウェーデン中央銀行(Riksbank)、スイス国立銀行(SNB)、ハンガリー国立銀行の6行である(各国の中銀の順番は順不同)。

以下、「超過準備に対するマイナス金利」をマイナス金利政策と呼ぶ。

日本語によるまとめ:

英語によるまとめ:

日銀:

  • 日銀当座預金の政策金利残高にマイナス0.1%

デンマーク国立銀行:

欧州中央銀行:

スウェーデン中央銀行:

スイス国立銀行:

ハンガリー国立銀行:

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2016-08-22

[][] GNU Rで月次データを四半期に集約する

時系列解析で月次データを四半期に集約する(3ヶ月の合計や平均を計算する)ことはよくある。以下はstats, zoo, xtsを使った場合。

まず準備:

# 2010年1月から12月までの月次データを生成する

rm(list=ls())

dataLength <- 12

set.seed(1) # to make it reproducible

data1 <- rnorm(dataLength)

statsのtsオブジェクトに対してstatsのaggregateを使う場合:

dataMonthTs <- ts(data1, start=c(2010,1), frequency=12)

dataQuartTs <- aggregate(dataMonthTs, nfrequency = 4, FUN = sum)

dataQuartTs

以上のやり方はzooもxtsもなかった10年以上前にはよく使われていた。ただし、最近は以下のようにzooやxtsを使うほうが一般的かもしれない。

zooオブジェクトに対してzooのaggregateを使う場合:

library(zoo)

dateZoo <- seq(as.Date("2010-01-01"), as.Date("2010-12-01"), by = "month")

dataMonthZoo <- zoo(data1, dateZoo)

dataQuartZoo <- aggregate(dataMonthZoo, as.yearqtr, sum)

dataQuartZoo

zooオブジェクトに対してxtsのapply.quarterlyを使う場合:

library(xts)

dataQuartXts <- apply.quarterly(dataMonthZoo, sum)

dataQuartXts

# ただし、四半期の日付が2010-03-01 2010-06-01等となって日付がふさわしくない。

# たとえば、以下のようにして日付2010-01-01 2010-04-01等と直す。

time(dataQuartZoo) <- as.Date(as.yearqtr(time(dataQuartZoo)))

dataQuartZoo

#それ以外だとto.quarterlyを使う方法も考えられる。

その他にもRmetricsのtimeSeriesの関数を使うなどのやり方もあると思います。よりエレガントなやり方があったらコメントで教えて下さい。

[参考]
R - Set the first month of each quarter as the index after applying apply.quarterly() - Stack Overflow
http://stackoverflow.com/questions/19352828/set-the-first-month-of-each-quarter-as-the-index-after-applying-apply-quarterly

Kobe.R: Kobe.R #10 xts 時系列の簡単操作
http://kobexr.blogspot.jp/2014/10/kober-10-xts.html

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2016-03-27

[][] ESS (Emacs Speaks Statistics) をgitからインストール

  1. cd ~/bin/
  2. git clone https://github.com/emacs-ess/ESS.git
  3. cd ess
  4. make
  5. ~/.emacsに以下のように記述*1

(add-to-list 'load-path "~/bin/ess/lisp")

(load "ess-site")

以上でemacs上でM-RでRを起動できるようになる*2

[][] Emacsでjulia-mode

ESS (Emacs Speaks Statistics) にはすでにjulia-modeが入っているはずなのですが、OS Xでうまく動かないので、しょうがなくJulia-lang公式のjulia-mode.elを入れてみました。

  1. Julia-lang公式のgithubから julia-mode.el をダウンロード(ページの「RAW」をクリックしてローカル[たとえば~/bin/julia]に保存)
  2. ~/.emacsに以下のように記述

(add-to-list 'load-path "~/bin/julia")

(require 'julia-mode)

*1:~/.emacs.d/init.elに書いておくのが現在の正しいお作法かもしれません。でも矢野がemacs使い始めた25年前にはそんな便利な仕組みはなかったので、今でも~/.emacsを使っています・・・

*2:OS Xの場合:makeでwgetを使う必要があるので、homebrewの場合はbrew install wgetしておくこと。

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