あるおっさんが記録し続けたデータを使えば人生一発逆転か?

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第23回R勉強会@東京(#TokyoR)の資料

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あるおっさんが記録し続けたデータを使えば人生一発逆転か?

  1. 1. 第23回R勉強会@東京(#TokyoR) あるおっさんが記録し続けたデータを使えば人生一発逆転か? @teramonagi
  2. 2. 謎の変数Xを毎日毎日コツコツ と記録したら
  3. 3. とんでもない法則を見つけてし まった?
  4. 4. そんなお話
  5. 5. 使う分析手法 || 回帰分析
  6. 6. まず復習
  7. 7. 回帰分析って何?• 変数間の関係を定量的に分析 する代表的な分析手法• ここでは2つの変数の関係を一 次関数で表現• Rではlm関数を使って(単)回帰 分析することができる
  8. 8. Carsデータ• 1920 年代の車 の速度speed と停止に要す る距離dist
  9. 9. 回帰式•speed = α+β×dist+誤差–α:切片(intercept)–β:回帰係数(cars$dist)
  10. 10. 回帰(Rで実行)
  11. 11. t値(Value)t値=回帰係数/標準誤差• (絶対値が)大きいほどよい!• 目安は絶対値が2以上• 回帰係数に意味がある・予測 に意味がある
  12. 12. 図示してみると…plot(cars$dist,cars$speed)abline(lm(cars$speed~cars$dist))
  13. 13. 株価予測?• 日経平均に対して回帰分析を適用• うまくいけば…• 日経平均(1日ラグ)= α+β×X+誤差–α:切片(intercept)–β:回帰係数(data.x)
  14. 14. 日経平均取得のおまじない• 超簡単 >library(RFinanceYJ) >quoteStockXtsData("998407.O") 開発者
  15. 15. 謎の変数X導入
  16. 16. とりあえずPlot ・日経平均(左軸)10000 79 ・謎の変数X(右軸) 789500 77 769000 758500 03/27 04/04 04/12 04/20 04/28 05/06 05/14 05/22 data.dates
  17. 17. 回帰結果(謎の変数X)
  18. 18. t値の絶対値が 2以上!!!
  19. 19. キタ━ (゚∀゚) ━!!!
  20. 20. これ使えば人生一発逆転 や!
  21. 21. 謎の変数Xの正体を教えよう
  22. 22. 体重です
  23. 23. え?
  24. 24. 俺の体重です
  25. 25. ダイエット中の俺の体重です
  26. 26. 大切な事なので三回言いました
  27. 27. 俺の体重推移
  28. 28. 回帰式•日経平均 (1日ラグ)= α+β×俺の体重+誤差–α:切片(intercept)–β:回帰係数(data.x)
  29. 29. この回帰…意味あるの?
  30. 30. ないです(キリッ
  31. 31. Why?
  32. 32. 詳しくは・・・第12回R勉強会@東京(#TokyoR)の資料で!

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