分類問題をロジスティック回帰で予測しようと思ったらこのパッケージが便利そうです。 説明変数をWOE(Weight ou Evidence)ベースでビン化してIV(Information Value) を算出してくれます。 「WOE」というよりクレジットスコアリングモデルの説明ですが、以下…

今回は前回の続きをやっていきます。 引き続き参考はこちらです。 www.analyze-world.com 参考のままですが、コードは追記しておきました。 では、まず前回見ていなかった築年数から見ていきます。 市川、浦安という東京（江戸川区）の隣接地域の築年数が高…

今回は前々回の記事で触れた通り、以下のエントリを参考に千葉県のお買い得賃貸物件を分析して探してみます。 shokosakaさんのブログですが、大変勉強になりました。 このブログをなぞる形で進めてみます。 www.analyze-world.com その前に、ブログを始めて…

前回の続きです。 早速効率的フロンティアを描いてみます。 dt2 <- dt[,c(1,2,5)] %>% na.omit() %>% tidyr::spread(ticker, ret) %>% select(2,3,4) # 期待リターン（平均）の算出 er_x <- mean(dt2$SOFTBANK) er_y <- mean(dt2$TAKEDA) er_z <- mean(dt2$T…

ブログを始めたものの、さっそくネタ探しにやっきになってます。 いろいろ探索していると以下のような面白いエントリーが。 。。www.analyze-world.com smrmkt.hatenablog.jp www.analyze-world.com おお！ まさにこんな分析をやってみたかったんです。 上に…