Bu yazımızda belirlediğimiz regresyon modellerini veri setine dinamik olarak uygulayarak, R ile istatistiksel programlama bakış açısıyla regresyon analizi yapacağız. Oluşturulan modellerin özet sonuçlarını ve bilgi kriterlerini tek bir tabloda göreceğiz. Analizin kolay ve anlaşılabilir olabilmesi için yalnızca lineer regresyon modeli ile çalışılmıştır. Ancak bu kod bloğu ve mantığı, farklı modeller için de rahatlıkla uyarlanabilir. Gerekli Kütüphaneler ve Tanımlamalar tidyverse: Birbiriyle uyumlu çalışan dplyr, tidyr, tibble gibi paketleri tek bir çatı altında…

Bu yazımızda tidyquant kütüphanesini kullanarak kantitatif veri analizi yapacağız. tidyquant kütüphanesi ile tanışmadan önce, kantitatif finansal analiz fonksiyonlarını kullanmak için ts veya xts yapılarıyla zaman serileri oluşturma yoluna gidiyorduk. tidyquant paketi ile birlikte xts, zoo, quantmod, TTR, ve PerformanceAnalytics paketlerinin fonksiyonları kullanarak veri seti yapısı ve tidyverse mantığında analizler yapabiliyoruz. Bu entegrasyonu sağlamak için iki temel fonksiyon ile çalışıyoruz: tq_transmute(): girdiden farklı periyodiklikte düzenli veri seti döner. tq_mutate(): var olan düzenli…

Daha önceki yazılarımızda, dplyr paketi ile veri manipülasyonundan ve paket içindeki mutate fonksiyonundan bahsetmiştik. Bu yazımızda ise veri setinin çeşilti sütunlarını tek seferde dönüştürebildiğimiz mutate_all(), mutate_if() ve mutate_at() fonksiyonları üzerinde duracağız. mutate_all(): tüm sütunlarda dönüşüm mutate_at(): dplyr::select mantığında seçilen sütunlarda dönüşüm mutate_if(): ilgili koşul altında TRUE dönen sütunlarda dönüşüm Öncelikle dply paketinin kurulumunu yapıp (kurulu değilse) ardından paketi aktif hale getirelim. install.packages(“dplyr”) library(dplyr) Fonksiyon örneklerine geçmeden önce üzerinde çalışacağımız örnek bir…