Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste des Risques
La programmation en R est une compétence essentielle pour les professionnels de la finance qui souhaitent effectuer des analyses de données et des modélisations statistiques avancées. Ce chapitre se divise en quatre sections principales qui couvrent des concepts de base jusqu'à des techniques d'analyse graphique sophistiquées.
R est un langage de programmation et un environnement logiciel conçu pour les statistiques et la visualisation de données. Ses principales caractéristiques incluent une syntaxe simple et claire, facilitant l’écriture de programmes complexes. Au début, il est essentiel de se familiariser avec les commandes de base, ainsi que les structures de données telles que les vecteurs, les matrices, les listes et les data frames.
Les principales commandes incluent c()
pour créer des vecteurs, matrix()
pour des matrices, list()
pour des listes, et dataframe()
pour des data frames. Il est également crucial de comprendre les concepts d'indexation et de manipulation de ces structures de données.
Pour manipuler efficacement des jeux de données en R, les bibliothèques dplyr
et tidyr
sont indispensables. dplyr se spécialise dans les verbes de manipulation de données tels que select()
, filter()
, mutate()
, summarize()
, et arrange()
. Ces fonctions permettent de sélectionner des colonnes spécifiques, filtrer des lignes, créer de nouvelles colonnes, résumer des données et réorganiser des data frames.
tidyr est principalement utilisé pour "assainir" les données. Des fonctions comme gather()
, spread()
, separate()
, et unite()
sont essentielles pour restructurer les data frames, en les rendant prêts pour des analyses ultérieures.
R est reconnu pour ses capacités d'analyse statistique. On peut effectuer des tests statistiques de base tels que les tests t, les analyses de variance (ANOVA) et les tests chicarré. Les packages tels que stats
permettent également la régression linéaire, la régression logistique et d'autres méthodes de modélisation statistique avancée.
Les fonctions courantes incluent lm()
pour la régression linéaire et glm()
pour la régression généralisée. Le package car
offre des outils supplémentaires pour le diagnostic du modèle, tels que Anova()
et vif()
.
La visualisation des données est un domaine où R excelle, grâce au package ggplot2. Ce package utilise la "Grammaire des graphiques" pour créer des graphiques complexes de manière concise et modulaire.
Avec ggplot2, on commence par spécifier un data frame et esthétiques (mapping), puis on ajoute des couches (geom layers) pour représenter les données graphiquement. Les fonctions comme geompoint()
, geomline()
, et geombar()
sont utilisées pour construire des scatterplots, des lignes, des barplots, etc. On peut aussi ajouter des thèmes et des facettes pour une présentation optimale des graphiques.