Tag Archives: slides

Supports de cours en R

Lundi, second cours de R pour la formation Actuaire: Data Science. Pour la première fois, je quitte mon format de slides (au format pdf) pour autre chose. Plus pratique pour présenter du code R. Une solution est de passer par R Markdown, et plus spécifiquement Slidify (qui permet de créer des slides)

On a un document, dans l’éditeur de RStudio, et la structure est assez simple. On a un préambule, et ensuite du texte,

C’est du Markdown, tout simplement. Mais on peut aussi mettre du code R, pour générer des tableaux, des sorties, des graphes,

Ensuite, au  lieu de faire run pour exécuter le code, on utilise Knit HTML, qui va permettre de générer les slides

Plus précisément, ces derniers vont s’ouvrir dans une fenêtre RStudio, mais qu’on peut aussi visualiser dans un browser,

C’est  avec ces fonctions que les slides ont été générés.

Une autre solution est de passer par Jupyter. L’installation prend un peu de temps (mais c’est relativement bien documenté). En lançant Jupyter, on crée un notebook en R,

Par défaut, on a un premier bloc de lignes de commandes

Pour en rajouter avant, ou après, rien de plus simple

On a alors un second blog, après l’affichage d’une sortie de régression, afin de générer un graphique

On peut soit garder les instructions, telles quelles, soit les exécuter, afin de visualiser les sorties

qui peuvent être des sorties de régression, ou des graphiques

On peut aussi insérer des blocs qui seront un Markdown (du texte, quoi), et pas seulement du code

On peut par exemple insérer un ‘titre’ de section

Et là encore, on exécute, pour afficher.

Cette année, pour mon cours de R, j’ai opté pour Slidify, mais peut être que Jupyter pourrait être une alternative intéressante, pour rendre le cours plus interactif. On en reparlera…

Modèles de Prévision, suite

La seconde partie de transparents pour le cours ACT6420 est en ligne. Il s’agit d’un document qui permettra à tout le monde garder des traces, mais je n’entends pas forcément les suivre… Par exemple, ce soir, je propose de jouer un peu avec les données d’incendies à Chicago

> chicago=read.table("http://freakonometrics.free.fr/chicago.txt",
+ header=TRUE,sep=";")
> Y=chicago$Fire
> X1=chicago$X_1
> X2=chicago$X_2
> X3=chicago$X_3
> base=data.frame(Y,X1,X2,X3)

ou une base sur les états américains (cf un ancien billet)

> US=read.table("http://freakonometrics.free.fr/US.txt", + header=TRUE,sep=";")

Sinon, la semaine passée, on avait évoqué la matrice chapeau (dont on reparlera davantage lorsque l’on évoquera la phase de diagnostique). L’idée était de noter que

https://latex.codecogs.com/gif.latex?%20%20%20%20%20\widehat{\boldsymbol{Y}}%20=%20H%20\boldsymbol{Y}

avec

https://latex.codecogs.com/gif.latex?%20%20%20%20%20H%20=%20\boldsymbol{X}%20\left(\boldsymbol{X}^\top%20\boldsymbol{X}%20\right)^{-1}%20\boldsymbol{X}^\top

On peut visualiser cette matrice avec le code suivant

> X=cbind(1,cars$speed)
> M=X %*% solve( t(X) %*% X) %*% t(X)
> Q=matrix(as.numeric(cut(M,c(-10,quantile(M,(1:5)/6),10),labels=1:6)),50,50)
> plot(1:50,1:50,col="white",axes=FALSE,xlab="",ylab="",ylim=c(50,0))
> library(RColorBrewer) 
> couleur=rev(brewer.pal(6,"RdBu")) 
> for(i in 1:50){for(j in 1:50){ points(i,j,col=couleur[Q[i,j]],pch=15,cex=1)}}
> axis(1)
> axis(2)

avec des cases rouges pour les valeurs importantes (et positive) et des case bleues pour des valeurs importantes (mais négatives)

Crash course on R for financial and actuarial econometrics

Next Friday, I will give in Montréal a crash course entitled Econometric Modeling in Finance and Insurance with the R Language. Since IFM2 wanted this course to be an opportunity to discover R, the first part o fthe course will be on the R language. Slides can be downloaded from here.

(since the course is still scheduled, all comments and remarks are welcomed)