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Applicazioni con R per Corso online di I° Livello

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Modulo 2

Stat_descr 1. Indici posizione centrale e di variabilità per valori singoli

library(labstatR)

x<-c(22,48,58,61,38,42,53,64,37,58,21,24,34,44,46,58,20,39,41,37); x # Dati di input del carattere Età

length(x) # Lunghezza del vettore relativo alle modalità assunte dal carattere Età => n

mean(x) # Media aritmetica del carattere Età

mean.g(x) # Media geometrica del carattere Età

mean.a(x) # Media armonica del carattere Età

median(x) # Mediana del carattere Età

sigma2(x) # Varianza non corretta del carattere Età

devianza<-sigma2(x)*length(x);devianza # Devianza non corretta del carattere Et

sqm<-sqrt(sigma2(x)); sqm # Scarto quadratico medio del carattere E

cv(x)*100 # Coefficiente di variazione % del carattere Età

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STAT008 Analisi delle serie storiche – Modulo base

Viene presentata di seguito una parte di applicazione riguardante il calcolo della media mobile semplice centrata a tre termini

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

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

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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

p_2013 <- c(2.48,2.97,2.23,2.67,2.90,3.06,2.89,3.88,3.22,3.90,3.12,3.01)

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)

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

2013

2.48,2.97,2.23,2.67,2.90,3.06,2.89,3.88,3.22,3.90,3.12,3.01

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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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

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

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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STAT011 Analisi statistica di rischio sugli investimenti finanziari

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

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

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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STAT008 Analisi delle serie storiche – Modulo base

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

library (tseries)

x <- c(12,4,8,21,32,9,14,22,7,29)

par(bg="lightblue1", fg="red",col.axis="dodgerblue4")

ts.plot(x, main="Serie Storica", xlab="Mesi", col="blue")

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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