计算金融学导论与 R 语言（2014）

统计编程里的老牌选手 R 语言，适合搞数据的你。它不光是免费开源的，还能应付各种统计图和模型，扩展性也不错。语法有点像数学公式，逻辑清晰。用 R 缺失值、做图、时间序列，真的是挺方便的。如果你是 Python 用惯了的，刚上手 R 会有点不适应，但慢慢来，就发现它的图形输出真香！

如果你是刚入门 R 语言的小伙伴，这份《R 语言导论_中文修正版》简直是个好帮手。它把 R 语言的基础知识讲得清清楚楚，从算术运算到复杂的数据结构都一一涵盖。你会学到 R 的基本操作，比如向量、矩阵以及如何通过 R 来做数据和图形显示，都是数据挖掘的关键内容哦。而且，它不仅了操作步骤，还给出了一些常见的编程技巧，让你在学习的过程中避免一些坑。嗯，虽然有些 OCR 扫描错误，但总体上还是挺适合初学者使用的。

统计学的入门难不难？说实话，概念有点绕，工具也不少。但如果你刚好在学 R 语言，那这份《统计学与 R 笔记》真的挺值得一看。写得比较细，尤其适合一边学 R 一边搞明白统计怎么回事的那种场景。 R 语言的包管理讲得蛮清楚，像怎么安装、怎么升级、怎么删包，全都有操作例子。你要是经常切换项目环境，这一节内容用得上，节省不少踩坑时间。 环境变量的配置也说到了，不只是设置，还有查看、修改啥的。举个例子，你想让 R 在输出小数的时候保留更多位，直接调参数就行。实用的小技巧。 面向对象的那一块，比如类和泛型函数，其实 R 也支持 OOP。像查看泛型函数支持哪些类、怎么自定义方法，笔记里都有操作指南。虽然不是

R语言金融数据统计分析 利用R语言强大的统计分析能力，对股票、期货、期权等金融数据进行深入分析，探索市场趋势、风险评估和投资策略。

R语言：科学计算与模拟的强大工具 R语言作为一门开源语言，正以惊人的速度发展壮大。其开放性吸引了全球开发者，贡献了超过4000个功能丰富的软件包，涵盖数据可视化、统计分析等各个领域。R语言的应用范围十分广泛，已深入医学、图像处理、金融统计、生物信息、地理科学、环境科学等众多学科。

信息时代的来临深刻改变了人们的生活方式，文本作为主导媒体依然占据重要位置。本门跨学科课程讨论如何从文本中提取所需信息（语言学）、对信息进行定量分析（统计方法）以及编写自动化程序（计算机科学）以支持这一过程。先修课程：CS 171（CS和LING学生）或QTM 220（QTM学生）。

你知道吗？Julia是一门专为科学计算设计的语言，语法和其他科学计算语言类似，但性能上能和编译型语言一较高下。它适合那些想要高效编程又不愿意放弃灵活性的开发者。它的动态性和高性能真的是挺令人惊叹的。如果你曾经对 Matlab 等工具不太满意，那么 Julia 会给你带来惊喜。它不仅像 C 语言一样快，还具备Python那种通用性，甚至像R一样擅长统计。更棒的是，Julia 支持交互式编程同时又不失编译型语言的性能。你可以在进行复杂的线性代数计算时，既享受 Matlab 那样的强大功能，又能体验到Python那样的简洁易用。如果你正为找一个既强大又灵活的工具发愁，试试 Julia 吧，它不会让你

R语言的FinTS（Financial Time Series）包专注于金融时间序列分析，提供多种功能和方法，适用于金融学、经济学和统计学领域。该工具包支持数据处理、描述性统计、趋势和季节性分析、模型拟合、滤波与平滑、arch效应检验、异常检测、模拟与仿真、金融指标计算以及可视化等任务，为用户提供全面的数据分析和模型构建支持。使用FinTS包，可以深入理解金融市场的波动性和时间序列的统计特性。

已知X服从自由度为30的t分布，用R语言计算：1) P(X>1.96)2) P(X≤a)=0.01并与标准正态分布的计算结果进行比较。