Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste des Risques
Introduction
L'analyse statistique est une composante cruciale en finance pour comprendre les tendances, faire des prévisions et prendre des décisions éclairées. R est un langage de programmation puissant et très utilisé pour les analyses statistiques grâce à ses bibliothèques variées et à ses capacités de traitement de données. Dans cette leçon, nous allons explorer comment effectuer des analyses statistiques de base et avancées avec R.
Prérequis
Avant de débuter cette leçon, assurezvous d'avoir une compréhension de base de la syntaxe de R et des concepts fondamentaux de la programmation en R. Si ce n'est pas encore le cas, vous pouvez vous référer à la leçon 4.1: Introduction à R: Syntaxe et concepts de base.
1. Exploration des Données
La première étape de l'analyse statistique est l'exploration des données. On commence par charger et visualiser les données pour comprendre leur structure et identifier les valeurs manquantes ou aberrantes.
```R
library(dplyr)
data("mtcars")
head(mtcars) summary(mtcars) ```
2. Statistiques Descriptives
Les statistiques descriptives permettent de résumer rapidement les caractéristiques principales de vos données.
```R
mean(mtcars$mpg)
median(mtcars$mpg)
sd(mtcars$mpg)
quantile(mtcars$mpg, probs=c(0.25, 0.5, 0.75)) ```
3. Tests Statistiques
Les tests statistiques permettent de vérifier des hypothèses sur vos données. Par exemple, le test t permet de comparer les moyennes de deux groupes.
```R
t.test(mpg ~ am, data=mtcars) ```
4. Régression Linéaire
La régression linéaire est une méthode courante pour modeler la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes.
```R
model < lm(mpg ~ wt + hp, data=mtcars)
summary(model) ```
5. Visualisation de l'Analyse Statistique
Pour mieux comprendre les résultats statistiques, il est souvent utile de les visualiser. ggplot2 est une bibliothèque en R couramment utilisée pour créer des graphiques avancés.
```R
install.packages("ggplot2") library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) + geompoint() + geomsmooth(method="lm", se=FALSE) ```
Conclusion
L'analyse statistique est incontournable pour l'analyse financière. R fournit les outils nécessaires pour effectuer des analyses de données robustes et précises. La maîtrise des concepts de bases de données et de statistiques avec R sera un atout considérable dans la finance.