金融研究生学习R语言应当掌握的统计学基础包括描述性统计分析、概率论、假设检验、回归分析、时间序列分析、多变量分析、非参数统计方法、和风险评估模型。描述性统计分析是其中的基石，它涉及收集、整理、分析并解释数据的基本方法，主要包括了数据的图形表达、中心趋势和离散程度的度量等。理解并运用好描述性统计学分析是进行更复杂统计学习的前提。
一、描述性统计分析
描述性统计分析的目的是通过数值宏观地了解数据特点，这通常包括数据的中心趋势度量，如平均值、中位数和众数等，以及数据的离散程度测量，如方差、标准差和变异系数。在R语言中，利用基础函数如mean(), median(), sd()等即可进行这些基本统计计算。
描述性统计还经常涉及数据的可视化表达，通过绘制柱状图、箱线图、散点图等来直观显示数据分布和关系。R语言在数据可视化方面特别强大，利用ggplot2这类强大的图形库帮助理解和展示数据的分布情况。
二、概率论
概率论为理解统计推断及假设检验奠定了基础。金融研究生学习R语言时要了解随机变量、概率分布（包括二项分布、正态分布等）、期望值和方差的概念。掌握它们对进行实际问题的概率推断是非常重要的。R语言提供了多种概率分布的函数，比如rnorm()用于生成正态分布样本数据，dbinom()用于计算二项分布的概率值等。
三、假设检验
假设检验是利用样本数据来推断总体参数的一种统计方法。金融研究生在学习R语言时，要熟悉例如Z检验、t检验、卡方检验以及F检验等。假设检验是统计学中非常关键的部分，是用来确定样本统计量是否有充分的证据支持或反对预设的假设。在R中可以使用t.test(), chisq.test()等函数来进行相应的检验。
四、回归分析
回归分析让我们理解并量化变量之间的关系。在金融领域中，这可以是资产收益率与某些经济因子之间的关系，或者是风险与回报之间的关系。掌握线性回归、多项式回归以及如何诊断和解决回归分析中的问题（如多重共线性、异方差性、自相关等）是必要的。R语言中lm()函数是进行线性回归分析的强大工具，并且有许多扩展包（如car、sandwich）可以用来进行回归诊断和强化分析。
五、时间序列分析
在金融研究中，时间序列分析是一项关键技能。金融时间序列数据常表现出一定的自相关性、季节性和非稳定性。因此，学习自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归滑动平均模型（ARMA）以及自回归整合滑动平均模型（ARIMA）是很重要的。R语言在这一领域同样十分强大，提供了ts()函数进行时间序列对象的创建，以及forecast包用来拟合预测模型。
六、多变量分析
多变量分析可以同时分析多个量化变量之间的关系。金融研究生应该会使用主成分分析（PCA）、因子分析以及聚类分析等方法来探究金融数据的背后结构。R语言的prcomp()、factanal() 和kmeans()函数分别为以上提到的方法提供了实现。
七、非参数统计方法
在一些情况下，数据可能不遵循常见的统计分布。这时就要使用非参数统计方法，如Mann-Whitney U检验、威尔科克森符号秩检验和Kruskal-Wallis H检验等。这些方法不假设数据的具体分布形式，因此在处理不符合传统假设检验条件的数据时更为可靠。R语言中的wilcox.test()和kruskal.test()为这类分析提供了工具。
八、风险评估模型
最后，学习如何使用VaR（Value at Risk，风险价值）和CVaR（Conditional Value at Risk，条件风险价值）这样的风险评估模型对于阐述金融风险管理的统计基础也是必不可少的。金融研究生需要了解这些模型的计算方法，并且能够用R语言实现其数值模拟。
综上所述，金融研究生在学习R语言时，必须掌握一系列的统计学基础知识，这些知识可以帮助他们更好地在金融领域进行数据分析和风险管理。R语言在此类统计分析中显示了它的强大能力，为金融数据分析师提供了广泛的工具箱。
相关问答FAQs：
1. 学习r语言需要掌握哪些统计学基础知识？
在学习r语言时，掌握一些基本的统计学知识能够帮助你更好地理解和应用数据分析技术。这些基础知识包括概率论、统计推断、回归分析、假设检验等。概率论可以帮助你理解随机变量和概率分布，统计推断可以帮助你从样本数据中推断总体的特征，回归分析可以帮助你建立变量之间的关系模型，而假设检验可以帮助你验证统计推断的结论是否可信。
2. 如何在金融研究中应用r语言和统计学基础知识？
金融研究中，r语言和统计学基础知识可以帮助你进行数据分析和建立模型。你可以使用r语言进行数据的清洗和处理，包括缺失值处理、异常值检测等。统计学基础知识可以帮助你选择适当的分析方法，例如时间序列分析、因子分析、回归分析等。同时，你还可以使用r语言进行可视化分析，例如绘制股价曲线图、绘制收益率分布图等，以帮助你更直观地理解数据的特征。
3. 为什么金融研究生需要学习r语言和相关统计学基础知识？
学习r语言和相关统计学基础知识对于金融研究生来说是非常有必要的。首先，金融领域的数据量庞大且复杂，需要用到数据分析的技术来提取有用的信息。其次，r语言是一种强大的数据分析工具，拥有丰富的统计分析包和函数，可以帮助研究生更高效地进行数据处理和分析。最后，统计学基础知识为金融研究提供了理论基础，能够帮助研究生更好地理解金融数据的特征和规律。综上所述，学习r语言和相关统计学基础知识对于金融研究生来说是非常重要和有益的。
