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STAT004  Algebra matriciale

Viene presentata di seguito una parte di applicazione riguardante il calcolo del determinante,  del rango e della traccia di una matrice 2x2

Importazione dei dati in R da file testo .txt e da file excel .csv

# Esempio 1 #

library(tseries)

mydata <- read.table("http://www.didatticainterattiva.it/files/sito.txt", header=TRUE, sep=";")

mydata

plot(mydata)

# Esempio 2 #

 

df<-scan(“C:/Mydata/nome file Data Frame.txt”);df

# Esempio 3 #

 

df<-scan(“C:/Mydata/nome file Data Frame.txt”,header=TRUE);df

 

# Esempio 4 #

dfraio<-read.table(“C:/Mydata/nome file Data Frame.txt”,header=TRUE,rowsnames=1);dfraio

# Esempio 5 #

 

dfraio<-read.csv2(“C:/Mydata/nome file Data Frame.csv”,header=TRUE,rowsnames=1);dfraio

Dei 5 esempi sopra riportati solo il primo può essere mandato in esecuzione; l'Utente potrà verificare che vengono caricati i dati del Data Frame  "sito.txt"

Gli altri esempi possono essere gestiti dall'Utente in autonomia con i propri Data Frame da inserire nelle linee di codice come sopra riportate.

Se l'Utente volesse disporre del caricamento automatico di propri dati sui i quali poter svolgere le analisi statistiche desiderate può inviare una email all'indirizzo info@didatticainterattiva.it oppure all'atto della registrazione scrivendo nel box messaggio la richiesta di assistenza.

Dopo aver preso visione della parte di applicazione sopra descritta  vorresti interagire con noi?

STAT008   Analisi delle serie storiche – Modulo base

Si riportano di seguito i dati dei prezzi di una materia prima da gennaio 2013 a gennaio 2015


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library(tseries)                           
media_mobile<-c(115, 138, 159, 112, 147, 154, 101, 143, 156, 190, 160, 132, 105, 98, 167, 199, 111, 123, 178, 102, 188, 100, 90, 189, 88)
media_mobile
dati.fil2<-filter(media_mobile, filter=rep(1/3,3))
dati.fil2

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STAT007   Analisi e calcolo dei numeri indici

Viene presentata di seguito una parte dell' applicazione riguardante il calcolo dei numeri indici semplici a base fissa

Di seguito vengono riportati  i valori degli indici dei prezzi mensili al Kg della plastica liquida relativi agli anni 2013, 2014 e 2015

2014   
3.52, 3.99, 3.08, 3.88, 3.96, 4.01, 4.07, 4.25 ,4.89, 4.08, 4.78, 4.71
2015  
5.01, 5.57, 5.34, 5.09, 5.25, 5.02, 5.01, 5.02, 5.78, 5.21, 5.33, 5.36


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p_2014 <- c(3.52,3.99,3.08,3.88,3.96,4.01,4.07,4.25,4.89,4.08,4.78,4.71)
p_2015 <- c(5.01,5.57,5.34,5.09,5.25,5.02, 5.01,5.02,5.78,5.21,5.33,5.36)
# BASE FISSA
Fissa <- function(P, Base) P/Base
# BASE FISSA 2013
Fissa(p_2013, 2.48)
# BASE FISSA 2014
Fissa(p_2014, 3.52)
# BASE FISSA 2015
Fissa(p_2015, 5.01)

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STAT010   Analisi degli aggregati di Contabilità Nazionale
Degli aggregati di contabilità nazionale si prende in considerazione la parte relativa alla misurazione del PIL dal lato della produzione

Di seguito vengono riportati  i valori della produzione, dei consumi intermedi, dell'imposta sui prodotti e dei contributi ai prodotti per gli anni dal 2011 al 2014

Produzione
2011               2012               2013             2014
3214829.8, 3132486.6,  3081264.2,  3060451.8
Consumi Intermedi
2011               2012               2013             2014
1743101.3,  1682599.4,  1632411.0,  1609615.2
Imposte sui prodotti
2011               2012               2013             2014
185336.9,  186232.0,     183270.0,   189447.0
Contributi sui prodotti
2011               2012               2013             2014
18208.0,   20988.0,       22671.0,     24030.0

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prod<-c(3214829.8, 3132486.6, 3081264.2, 3060451.8)
cons_inter<- c(1743101.3, 1682599.4, 1632411.0, 1609615.2)
i_p<- c(185336.9, 186232.0, 183270.0, 189447.0)
c_p <- c(18208.0, 20988.0, 22671.0, 24030.0)
pil <- (prod - cons_inter)+i_p+c_p
pil
pil_2011<- c(1675273)
pil_2012<- c(1657107)
pil_2013<- c(1654794)
pil_2014<- c(1664314)
var_2012_2011<-c((pil_2012-pil_2011)/pil_2011)*100
var_2012_2011
var_2013_2012<-c((pil_2013-pil_2012)/pil_2012)*100
var_2013_2012
var_2014_2013<-c((pil_2014-pil_2012)/pil_2013)*100
var_2014_2013

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STAT011   Analisi statistica di rischio sugli investimenti finanziari

Dell'applicazione si prende in considerazione il calcolo del VAR per tre posizioni

Di seguito vengono riportati  i valori delle tre posizioni finanziarie e delle relative sensibilità; il valore del quantile z di 1 meno alfa; il valore delle tre variazioni standard e dei relativi tempi
Valore posizione 1 = 600000000
Valore posizione 1 =  400000000
Valore posizione 1 = 500000000
Sensibilità 1 = 6
Sensibilità 2 = 5
Sensibilità 3 = 6
z = 2.33
d_std1 = 0.0012
d_std2 = 0.007
d_std3 = 0.0015
t1 = 1
t2 = 7
t3 = 1

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val_pos1<- 600000000
val_pos2<- 400000000
val_pos3<- 500000000
sens1<-6
sens2<-5
sens3<-6
z<- 2.33
d_std1<-0.0012
d_std2<-0.007
d_std3<-0.0015
t1<-1
t2<-7
t3<-1
var1<-val_pos1*sens1*z*d_std1*sqrt(t1)
var1
var2<-val_pos2*sens2*z*d_std2*sqrt(t2)
var2
var3<-val_pos3*sens3*z*d_std3*sqrt(t3)
var3

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STAT008   Analisi delle serie storiche – Modulo base

Dell'applicazione si prende in considerazione la rappresentazione grafica di una serie storica

Di seguito vengono riportati i dati  di  una serie storica che si vuole rappresentare graficamente:
12, 4, 8, 21, 32, 9,14, 22, 7, 29

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