Category Archives: Allgemein

Engineering (FOH) at Starmania Tour 2021

09/28/2021Allgemein, Engineering, SoundengineeringMartin Stoppacher

Some Impressions from the Starmania Tour 2021. I operated the shows in Linz, Innsbruck and Vienna. It was a lot of fun to work with all the young talents at the show. 🙂

A trip to Marchegg

09/11/2021Allgemein, Private, Travelprivate, Road, Storck, TripMartin Stoppacher

Kultur beim Winzer: Karl Ritter und Melissa Coleman @ Schloss Gobelsburg 2021

08/02/2021Allgemein, Engineering, SoundengineeringMartin Stoppacher

Some impressions from the “Kultur beim Winzer” shows in 2021. It was especially nice at “Schloss Gobelsburg” mixing the show in a wine cellar.

World – Population, Area, GDP, Life expectancy

06/14/2021AllgemeinMartin Stoppacher

World – Population, total – 2018 – Top 10

World – Population per sqKm – 2018

World – Land area (sq. km) – 2018 – Top 10

World – Population, total and Land area (sq. km) – 2018 – Top 10

World – GDP (constant 2010 US$) – Life expectancy at birth, total (years) – 2018

– – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – –

WB Countries:

##   [1] "Afghanistan"                    "Albania"                       
##   [3] "Algeria"                        "American Samoa"                
##   [5] "Andorra"                        "Angola"                        
##   [7] "Antigua and Barbuda"            "Argentina"                     
##   [9] "Armenia"                        "Aruba"                         
##  [11] "Australia"                      "Austria"                       
##  [13] "Azerbaijan"                     "Bahamas, The"                  
##  [15] "Bahrain"                        "Bangladesh"                    
##  [17] "Barbados"                       "Belarus"                       
##  [19] "Belgium"                        "Belize"                        
##  [21] "Benin"                          "Bermuda"                       
##  [23] "Bhutan"                         "Bolivia"                       
##  [25] "Bosnia and Herzegovina"         "Botswana"                      
##  [27] "Brazil"                         "British Virgin Islands"        
##  [29] "Brunei Darussalam"              "Bulgaria"                      
##  [31] "Burkina Faso"                   "Burundi"                       
##  [33] "Cabo Verde"                     "Cambodia"                      
##  [35] "Cameroon"                       "Canada"                        
##  [37] "Cayman Islands"                 "Central African Republic"      
##  [39] "Chad"                           "Channel Islands"               
##  [41] "Chile"                          "China"                         
##  [43] "Colombia"                       "Comoros"                       
##  [45] "Congo, Dem. Rep."               "Congo, Rep."                   
##  [47] "Costa Rica"                     "Cote d'Ivoire"                 
##  [49] "Croatia"                        "Cuba"                          
##  [51] "Curacao"                        "Cyprus"                        
##  [53] "Czech Republic"                 "Denmark"                       
##  [55] "Djibouti"                       "Dominica"                      
##  [57] "Dominican Republic"             "Ecuador"                       
##  [59] "Egypt, Arab Rep."               "El Salvador"                   
##  [61] "Equatorial Guinea"              "Eritrea"                       
##  [63] "Estonia"                        "Eswatini"                      
##  [65] "Ethiopia"                       "Faroe Islands"                 
##  [67] "Fiji"                           "Finland"                       
##  [69] "France"                         "French Polynesia"              
##  [71] "Gabon"                          "Gambia, The"                   
##  [73] "Georgia"                        "Germany"                       
##  [75] "Ghana"                          "Gibraltar"                     
##  [77] "Greece"                         "Greenland"                     
##  [79] "Grenada"                        "Guam"                          
##  [81] "Guatemala"                      "Guinea"                        
##  [83] "Guinea-Bissau"                  "Guyana"                        
##  [85] "Haiti"                          "Honduras"                      
##  [87] "Hong Kong SAR, China"           "Hungary"                       
##  [89] "Iceland"                        "India"                         
##  [91] "Indonesia"                      "Iran, Islamic Rep."            
##  [93] "Iraq"                           "Ireland"                       
##  [95] "Isle of Man"                    "Israel"                        
##  [97] "Italy"                          "Jamaica"                       
##  [99] "Japan"                          "Jordan"                        
## [101] "Kazakhstan"                     "Kenya"                         
## [103] "Kiribati"                       "Korea, Dem. People's Rep."     
## [105] "Korea, Rep."                    "Kosovo"                        
## [107] "Kuwait"                         "Kyrgyz Republic"               
## [109] "Lao PDR"                        "Latvia"                        
## [111] "Lebanon"                        "Lesotho"                       
## [113] "Liberia"                        "Libya"                         
## [115] "Liechtenstein"                  "Lithuania"                     
## [117] "Luxembourg"                     "Macao SAR, China"              
## [119] "Madagascar"                     "Malawi"                        
## [121] "Malaysia"                       "Maldives"                      
## [123] "Mali"                           "Malta"                         
## [125] "Marshall Islands"               "Mauritania"                    
## [127] "Mauritius"                      "Mexico"                        
## [129] "Micronesia, Fed. Sts."          "Moldova"                       
## [131] "Monaco"                         "Mongolia"                      
## [133] "Montenegro"                     "Morocco"                       
## [135] "Mozambique"                     "Myanmar"                       
## [137] "Namibia"                        "Nauru"                         
## [139] "Nepal"                          "Netherlands"                   
## [141] "New Caledonia"                  "New Zealand"                   
## [143] "Nicaragua"                      "Niger"                         
## [145] "Nigeria"                        "North Macedonia"               
## [147] "Northern Mariana Islands"       "Norway"                        
## [149] "Oman"                           "Pakistan"                      
## [151] "Palau"                          "Panama"                        
## [153] "Papua New Guinea"               "Paraguay"                      
## [155] "Peru"                           "Philippines"                   
## [157] "Poland"                         "Portugal"                      
## [159] "Puerto Rico"                    "Qatar"                         
## [161] "Romania"                        "Russian Federation"            
## [163] "Rwanda"                         "Samoa"                         
## [165] "San Marino"                     "Sao Tome and Principe"         
## [167] "Saudi Arabia"                   "Senegal"                       
## [169] "Serbia"                         "Seychelles"                    
## [171] "Sierra Leone"                   "Singapore"                     
## [173] "Sint Maarten (Dutch part)"      "Slovak Republic"               
## [175] "Slovenia"                       "Solomon Islands"               
## [177] "Somalia"                        "South Africa"                  
## [179] "South Sudan"                    "Spain"                         
## [181] "Sri Lanka"                      "St. Kitts and Nevis"           
## [183] "St. Lucia"                      "St. Martin (French part)"      
## [185] "St. Vincent and the Grenadines" "Sudan"                         
## [187] "Suriname"                       "Sweden"                        
## [189] "Switzerland"                    "Syrian Arab Republic"          
## [191] "Tajikistan"                     "Tanzania"                      
## [193] "Thailand"                       "Timor-Leste"                   
## [195] "Togo"                           "Tonga"                         
## [197] "Trinidad and Tobago"            "Tunisia"                       
## [199] "Turkey"                         "Turkmenistan"                  
## [201] "Turks and Caicos Islands"       "Tuvalu"                        
## [203] "Uganda"                         "Ukraine"                       
## [205] "United Arab Emirates"           "United Kingdom"                
## [207] "United States"                  "Uruguay"                       
## [209] "Uzbekistan"                     "Vanuatu"                       
## [211] "Venezuela, RB"                  "Vietnam"                       
## [213] "Virgin Islands (U.S.)"          "West Bank and Gaza"            
## [215] "Yemen, Rep."                    "Zambia"                        
## [217] "Zimbabwe"

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108

109

## [1] "Afghanistan" "Albania"

## [3] "Algeria" "American Samoa"

## [5] "Andorra" "Angola"

## [7] "Antigua and Barbuda" "Argentina"

## [9] "Armenia" "Aruba"

## [11] "Australia" "Austria"

## [13] "Azerbaijan" "Bahamas, The"

## [15] "Bahrain" "Bangladesh"

## [17] "Barbados" "Belarus"

## [19] "Belgium" "Belize"

## [21] "Benin" "Bermuda"

## [23] "Bhutan" "Bolivia"

## [25] "Bosnia and Herzegovina" "Botswana"

## [27] "Brazil" "British Virgin Islands"

## [29] "Brunei Darussalam" "Bulgaria"

## [31] "Burkina Faso" "Burundi"

## [33] "Cabo Verde" "Cambodia"

## [35] "Cameroon" "Canada"

## [37] "Cayman Islands" "Central African Republic"

## [39] "Chad" "Channel Islands"

## [41] "Chile" "China"

## [43] "Colombia" "Comoros"

## [45] "Congo, Dem. Rep." "Congo, Rep."

## [47] "Costa Rica" "Cote d'Ivoire"

## [49] "Croatia" "Cuba"

## [51] "Curacao" "Cyprus"

## [53] "Czech Republic" "Denmark"

## [55] "Djibouti" "Dominica"

## [57] "Dominican Republic" "Ecuador"

## [59] "Egypt, Arab Rep." "El Salvador"

## [61] "Equatorial Guinea" "Eritrea"

## [63] "Estonia" "Eswatini"

## [65] "Ethiopia" "Faroe Islands"

## [67] "Fiji" "Finland"

## [69] "France" "French Polynesia"

## [71] "Gabon" "Gambia, The"

## [73] "Georgia" "Germany"

## [75] "Ghana" "Gibraltar"

## [77] "Greece" "Greenland"

## [79] "Grenada" "Guam"

## [81] "Guatemala" "Guinea"

## [83] "Guinea-Bissau" "Guyana"

## [85] "Haiti" "Honduras"

## [87] "Hong Kong SAR, China" "Hungary"

## [89] "Iceland" "India"

## [91] "Indonesia" "Iran, Islamic Rep."

## [93] "Iraq" "Ireland"

## [95] "Isle of Man" "Israel"

## [97] "Italy" "Jamaica"

## [99] "Japan" "Jordan"

## [101] "Kazakhstan" "Kenya"

## [103] "Kiribati" "Korea, Dem. People's Rep."

## [105] "Korea, Rep." "Kosovo"

## [107] "Kuwait" "Kyrgyz Republic"

## [109] "Lao PDR" "Latvia"

## [111] "Lebanon" "Lesotho"

## [113] "Liberia" "Libya"

## [115] "Liechtenstein" "Lithuania"

## [117] "Luxembourg" "Macao SAR, China"

## [119] "Madagascar" "Malawi"

## [121] "Malaysia" "Maldives"

## [123] "Mali" "Malta"

## [125] "Marshall Islands" "Mauritania"

## [127] "Mauritius" "Mexico"

## [129] "Micronesia, Fed. Sts." "Moldova"

## [131] "Monaco" "Mongolia"

## [133] "Montenegro" "Morocco"

## [135] "Mozambique" "Myanmar"

## [137] "Namibia" "Nauru"

## [139] "Nepal" "Netherlands"

## [141] "New Caledonia" "New Zealand"

## [143] "Nicaragua" "Niger"

## [145] "Nigeria" "North Macedonia"

## [147] "Northern Mariana Islands" "Norway"

## [149] "Oman" "Pakistan"

## [151] "Palau" "Panama"

## [153] "Papua New Guinea" "Paraguay"

## [155] "Peru" "Philippines"

## [157] "Poland" "Portugal"

## [159] "Puerto Rico" "Qatar"

## [161] "Romania" "Russian Federation"

## [163] "Rwanda" "Samoa"

## [165] "San Marino" "Sao Tome and Principe"

## [167] "Saudi Arabia" "Senegal"

## [169] "Serbia" "Seychelles"

## [171] "Sierra Leone" "Singapore"

## [173] "Sint Maarten (Dutch part)" "Slovak Republic"

## [175] "Slovenia" "Solomon Islands"

## [177] "Somalia" "South Africa"

## [179] "South Sudan" "Spain"

## [181] "Sri Lanka" "St. Kitts and Nevis"

## [183] "St. Lucia" "St. Martin (French part)"

## [185] "St. Vincent and the Grenadines" "Sudan"

## [187] "Suriname" "Sweden"

## [189] "Switzerland" "Syrian Arab Republic"

## [191] "Tajikistan" "Tanzania"

## [193] "Thailand" "Timor-Leste"

## [195] "Togo" "Tonga"

## [197] "Trinidad and Tobago" "Tunisia"

## [199] "Turkey" "Turkmenistan"

## [201] "Turks and Caicos Islands" "Tuvalu"

## [203] "Uganda" "Ukraine"

## [205] "United Arab Emirates" "United Kingdom"

## [207] "United States" "Uruguay"

## [209] "Uzbekistan" "Vanuatu"

## [211] "Venezuela, RB" "Vietnam"

## [213] "Virgin Islands (U.S.)" "West Bank and Gaza"

## [215] "Yemen, Rep." "Zambia"

## [217] "Zimbabwe"

– – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – –

browseURL(“https://data.worldbank.org/”)

browseURL(“https://data.worldbank.org/indicator”)

browseURL(“https://data.worldbank.org/country”)

Data examples using World Bank Data

03/03/2021Allgemein, Code, Data Analysis, Programming, R, StatisticsMartin Stoppacher

Data examples using World Bank Data in combination with the ggplot package in R.

Tidyverse methods and functions were used to generate a combined data frame (tibble) for all countries and indicators.

countries.wb.data.map %&gt;% filter( country == c("Afghanistan","Germany","Mexico") ) %&gt;% ggplot( aes( x = `year` , y = `Population, total`, #size = `Population, total`, col = `country` #chape = `Region` ) ) + geom_point( ) + labs( title = "Population" )

1	countries.wb.data.map %>% filter( country == c("Afghanistan","Germany","Mexico") ) %>% ggplot( aes( x = `year` , y = `Population, total`, #size = `Population, total`, col = `country` #chape = `Region` ) ) + geom_point( ) + labs( title = "Population" )

countries.wb.data.map %>%
  filter( year > 2017 ) %>%
  filter( year < 2019 )  %>%
  #filter( country == c("Austria","Germany","France") ) %>%
  ggplot( aes( x = log( `GDP (constant 2010 US$)` ) , 
               y = `Fertility rate, total (births per woman)`,
               size = `Population, total`,
               shape = `IncomeGroup`,
               col = `Region`
               #shape = as.character(`year`)
  ) ) +
  geom_point( ) +
  labs( title = "log( `GDP (constant 2010 US$)` ) vs. Fertility rate, total (births per woman)" )

countries.wb.data.map %>%

filter( year > 2017 ) %>%

filter( year < 2019 ) %>%

#filter( country == c("Austria","Germany","France") ) %>%

ggplot( aes( x = log( `GDP (constant 2010 US$)` ) ,

y = `Fertility rate, total (births per woman)`,

size = `Population, total`,

shape = `IncomeGroup`,

col = `Region`

#shape = as.character(`year`)

) ) +

geom_point( ) +

labs( title = "log( `GDP (constant 2010 US$)` ) vs. Fertility rate, total (births per woman)" )

countries.wb.data.map %&gt;%
  filter( year &gt; 2017 ) %&gt;%
  filter( year &lt; 2019 )  %&gt;%
  #filter( country == c("Austria","Germany","France") ) %&gt;%
  ggplot( aes( x = `GDP per capita (constant 2010 US$)`, 
               y = `Fertility rate, total (births per woman)`,
               #size = `Population, total`,
               shape = `IncomeGroup`,
               col = `Region`
               #shape = as.character(`year`)
  ) ) +
  geom_point( ) +
  labs( title = "GDP per capita (constant 2010 US$) vs Fertility rate, total (births per woman)" ) +
  geom_label_repel( aes( label = ifelse( `IncomeGroup` == "Low income", 
                                         country,
                                         "" ) ), 
                    hjust=0, 
                    #vjust=0.5,
                    #nudge_y       = 7, 
                    nudge_x       = 150000, 
                    #force         = 100,
                    box.padding   = 0.35, 
                    point.padding = 0.2,
                    segment.color = "lightgray",
                    direction     = "y",    # limits movement to x axis
                    #color = "white",
                    arrow = arrow(
                      length = unit(0.03, "npc"), 
                      type = "closed", 
                      ends = "first"
                    ) ) +
  #xlim( - 100, 60000000000000)  +
  #scale_x_continuous( expand = expand_scale(mult = c( 0.4, 0.4 ))) +
  #scale_y_continuous( expand = expand_scale(mult = c( 0.1, 0.1))) + 
  theme_bw()

countries.wb.data.map %>%

filter( year > 2017 ) %>%

filter( year < 2019 ) %>%

#filter( country == c("Austria","Germany","France") ) %>%

ggplot( aes( x = `GDP per capita (constant 2010 US$)`,

y = `Fertility rate, total (births per woman)`,

#size = `Population, total`,

shape = `IncomeGroup`,

col = `Region`

#shape = as.character(`year`)

) ) +

geom_point( ) +

labs( title = "GDP per capita (constant 2010 US$) vs Fertility rate, total (births per woman)" ) +

geom_label_repel( aes( label = ifelse( `IncomeGroup` == "Low income",

country,

"" ) ),

hjust=0,

#vjust=0.5,

#nudge_y = 7,

nudge_x = 150000,

#force = 100,

box.padding = 0.35,

point.padding = 0.2,

segment.color = "lightgray",

direction = "y", # limits movement to x axis

#color = "white",

arrow = arrow(

length = unit(0.03, "npc"),

type = "closed",

ends = "first"

) ) +

#xlim( - 100, 60000000000000) +

#scale_x_continuous( expand = expand_scale(mult = c( 0.4, 0.4 ))) +

#scale_y_continuous( expand = expand_scale(mult = c( 0.1, 0.1))) +

theme_bw()

countries.wb.data.map %>%
  filter( year > 2017 ) %>%
  filter( year < 2019 )  %>%
  #filter( country == c("Austria","Germany","France") ) %>%
  ggplot( aes( x = `GDP per capita (constant 2010 US$)`, 
               y = `Fertility rate, total (births per woman)`,
               #size = `Population, total`,
               #shape = `IncomeGroup`,
               col = `IncomeGroup`
               #shape = as.character(`year`)
  ) ) +
  geom_point( ) + 
  geom_line() +
  geom_smooth() +
  theme_bw() +
  labs( title = "log( GDP per capita (constant 2010 US$) ) - Fertility rate, total (births per woman) " ) +
  xlim( 0, 50000 )

countries.wb.data.map %>%

filter( year > 2017 ) %>%

filter( year < 2019 ) %>%

#filter( country == c("Austria","Germany","France") ) %>%

ggplot( aes( x = `GDP per capita (constant 2010 US$)`,

y = `Fertility rate, total (births per woman)`,

#size = `Population, total`,

#shape = `IncomeGroup`,

col = `IncomeGroup`

#shape = as.character(`year`)

) ) +

geom_point( ) +

geom_line() +

geom_smooth() +

theme_bw() +

labs( title = "log( GDP per capita (constant 2010 US$) ) - Fertility rate, total (births per woman) " ) +

xlim( 0, 50000 )

countries.wb.data.map %>%
  filter( year > 2017 ) %>%
  filter( year < 2019 )  %>%
  #filter( country == c("Austria","Germany","France") ) %>%
  ggplot( aes( x = log( `GDP per capita (constant 2010 US$)` ), 
               y = `Fertility rate, total (births per woman)`,
               #size = `Population, total`,
               #shape = `IncomeGroup`,
               col = `IncomeGroup`
               #shape = as.character(`year`)
  ) ) +
  geom_point( ) + 
  geom_line() +
  geom_smooth() +
  theme_bw() +
  labs( title = "log( GDP per capita (constant 2010 US$) ) - Fertility rate, total (births per woman) " )

countries.wb.data.map %>%

filter( year > 2017 ) %>%

filter( year < 2019 ) %>%

#filter( country == c("Austria","Germany","France") ) %>%

ggplot( aes( x = log( `GDP per capita (constant 2010 US$)` ),

y = `Fertility rate, total (births per woman)`,

#size = `Population, total`,

#shape = `IncomeGroup`,

col = `IncomeGroup`

#shape = as.character(`year`)

) ) +

geom_point( ) +

geom_line() +

geom_smooth() +

theme_bw() +

labs( title = "log( GDP per capita (constant 2010 US$) ) - Fertility rate, total (births per woman) " )

countries.wb.data.map %>%
  filter( year > 2017 ) %>%
  filter( year < 2019 )  %>%
  #filter( country == c("Austria","Germany","France") ) %>%
  ggplot( aes( x = log( `GDP per capita (constant 2010 US$)` ), 
               y = `Fertility rate, total (births per woman)`
               #size = `Population, total`,
               #shape = `IncomeGroup`,
               #col = `Region`
               #shape = as.character(`year`)
  ) ) + 
  geom_line() +
  geom_smooth() +
  labs( title = "GDP per capita (constant 2010 US$) vs Fertility rate, total (births per woman) 2018" ) +
  geom_point( aes( x = log( `GDP per capita (constant 2010 US$)` ), 
                   y = `Fertility rate, total (births per woman)`,
                   #size = `IncomeGroup`,
                   shape = `IncomeGroup`,
                   col = `Region`
                   #shape = as.character(`year`)
  )  ) +
  geom_label_repel( aes( label = ifelse( `Fertility rate, total (births per woman)` > 5, 
                                         `country`,
                                         "" ) ), 
                    hjust=0, 
                    #vjust=4,
                    #nudge_y       = 7, 
                    nudge_x       = 11, 
                    #force         = 100,
                    #box.padding   = 0.9, 
                    #point.padding = 0.2,
                    segment.color = "lightgray",
                    direction     = "y"    # limits movement to x axis
                    #color = "white",
                    #arrow = arrow(
                    #  length = unit(0.03, "npc"), 
                    #  type = "closed", 
                    #  ends = "first" )
  ) +
  geom_label_repel( aes( label = ifelse( `Fertility rate, total (births per woman)` < 1.25, 
                                         `country`,
                                         "" ) ), 
                    #hjust=5, 
                    #vjust=2,
                    #nudge_y       = 0, 
                    nudge_x       = -11, 
                    #force         = 100,
                    #box.padding   = 0.9, 
                    point.padding = 0.2,
                    segment.color = "lightgray",
                    direction     = "y"    # limits movement to x axis
                    #color = "white",
                    #arrow = arrow(
                    #  length = unit(0.03, "npc"), 
                    #  type = "closed", 
                    #  ends = "first" )
  )

countries.wb.data.map %>%

filter( year > 2017 ) %>%

filter( year < 2019 ) %>%

#filter( country == c("Austria","Germany","France") ) %>%

ggplot( aes( x = log( `GDP per capita (constant 2010 US$)` ),

y = `Fertility rate, total (births per woman)`

#size = `Population, total`,

#shape = `IncomeGroup`,

#col = `Region`

#shape = as.character(`year`)

) ) +

geom_line() +

geom_smooth() +

labs( title = "GDP per capita (constant 2010 US$) vs Fertility rate, total (births per woman) 2018" ) +

geom_point( aes( x = log( `GDP per capita (constant 2010 US$)` ),

y = `Fertility rate, total (births per woman)`,

#size = `IncomeGroup`,

shape = `IncomeGroup`,

col = `Region`

#shape = as.character(`year`)

) ) +

geom_label_repel( aes( label = ifelse( `Fertility rate, total (births per woman)` > 5,

`country`,

"" ) ),

hjust=0,

#vjust=4,

#nudge_y = 7,

nudge_x = 11,

#force = 100,

#box.padding = 0.9,

#point.padding = 0.2,

segment.color = "lightgray",

direction = "y" # limits movement to x axis

#color = "white",

#arrow = arrow(

# length = unit(0.03, "npc"),

# type = "closed",

# ends = "first" )

) +

geom_label_repel( aes( label = ifelse( `Fertility rate, total (births per woman)` < 1.25,

`country`,

"" ) ),

#hjust=5,

#vjust=2,

#nudge_y = 0,

nudge_x = -11,

#force = 100,

#box.padding = 0.9,

point.padding = 0.2,

segment.color = "lightgray",

direction = "y" # limits movement to x axis

#color = "white",

#arrow = arrow(

# length = unit(0.03, "npc"),

# type = "closed",

# ends = "first" )

)

countries.wb.data.map %>%
  filter( year > 1980 ) %>%
  filter( year < 1982 )  %>%
  #filter( country == c("Austria","Germany","France") ) %>%
  ggplot( aes( x = log( `GDP per capita (constant 2010 US$)` ), 
               y = `Fertility rate, total (births per woman)`
               #size = `Population, total`,
               #shape = `IncomeGroup`,
               #col = `Region`
               #shape = as.character(`year`)
  ) ) + 
  geom_line() +
  geom_smooth() +
  labs( title = "GDP per capita (constant 2010 US$) vs Fertility rate, total (births per woman) 1981" ) +
  geom_point( aes( x = log( `GDP per capita (constant 2010 US$)` ), 
                   y = `Fertility rate, total (births per woman)`,
                   #size = `IncomeGroup`,
                   shape = `IncomeGroup`,
                   col = `Region`
                   #shape = as.character(`year`)
  )  ) +
  geom_label_repel( aes( label = ifelse( `Fertility rate, total (births per woman)` > 7.3, 
                                         `country`,
                                         "" ) ), 
                    hjust=0, 
                    #vjust=4,
                    #nudge_y       = 7, 
                    nudge_x       = 11, 
                    #force         = 100,
                    #box.padding   = 0.9, 
                    #point.padding = 0.2,
                    segment.color = "lightgray",
                    direction     = "y"    # limits movement to x axis
                    #color = "white",
                    #arrow = arrow(
                    #  length = unit(0.03, "npc"), 
                    #  type = "closed", 
                    #  ends = "first" )
  ) +
  geom_label_repel( aes( label = ifelse( `Fertility rate, total (births per woman)` < 1.8, 
                                         `country`,
                                         "" ) ), 
                    #hjust=5, 
                    #vjust=2,
                    #nudge_y       = 0, 
                    nudge_x       = -11, 
                    #force         = 100,
                    #box.padding   = 0.9, 
                    point.padding = 0.2,
                    segment.color = "lightgray",
                    direction     = "y"    # limits movement to x axis
                    #color = "white",
                    #arrow = arrow(
                    #  length = unit(0.03, "npc"), 
                    #  type = "closed", 
                    #  ends = "first" )
  )

countries.wb.data.map %>%

filter( year > 1980 ) %>%

filter( year < 1982 ) %>%

#filter( country == c("Austria","Germany","France") ) %>%

ggplot( aes( x = log( `GDP per capita (constant 2010 US$)` ),

y = `Fertility rate, total (births per woman)`

#size = `Population, total`,

#shape = `IncomeGroup`,

#col = `Region`

#shape = as.character(`year`)

) ) +

geom_line() +

geom_smooth() +

labs( title = "GDP per capita (constant 2010 US$) vs Fertility rate, total (births per woman) 1981" ) +

geom_point( aes( x = log( `GDP per capita (constant 2010 US$)` ),

y = `Fertility rate, total (births per woman)`,

#size = `IncomeGroup`,

shape = `IncomeGroup`,

col = `Region`

#shape = as.character(`year`)

) ) +

geom_label_repel( aes( label = ifelse( `Fertility rate, total (births per woman)` > 7.3,

`country`,

"" ) ),

hjust=0,

#vjust=4,

#nudge_y = 7,

nudge_x = 11,

#force = 100,

#box.padding = 0.9,

#point.padding = 0.2,

segment.color = "lightgray",

direction = "y" # limits movement to x axis

#color = "white",

#arrow = arrow(

# length = unit(0.03, "npc"),

# type = "closed",

# ends = "first" )

) +

geom_label_repel( aes( label = ifelse( `Fertility rate, total (births per woman)` < 1.8,

`country`,

"" ) ),

#hjust=5,

#vjust=2,

#nudge_y = 0,

nudge_x = -11,

#force = 100,

#box.padding = 0.9,

point.padding = 0.2,

segment.color = "lightgray",

direction = "y" # limits movement to x axis

#color = "white",

#arrow = arrow(

# length = unit(0.03, "npc"),

# type = "closed",

# ends = "first" )

)

countries.wb.data.map %>%
  filter( country == c("Austria","Germany", "France" ) ) %>%
  filter( year > 1960 ) %>%
  filter( year < 2019 ) %>%
  ggplot( aes( x = log( `GDP per capita (constant 2010 US$)` ), 
               y = `Fertility rate, total (births per woman)`,
               #size = `Population, total`,
               #shape = `IncomeGroup`,
               col = `country`
               #shape = as.character(`year`)
  ) ) +
  geom_line( ) +
  geom_smooth() +
  geom_point( ) +
  geom_label_repel( aes( label = ifelse( `country` == "France", 
                                         `year`,
                                         "" ) ), 
                    #hjust=3, 
                    #vjust=-4,
                    nudge_y       = 1, 
                    #nudge_x       = 9, 
                    #force         = 100,
                    #box.padding   = 0.9, 
                    #point.padding = 0.2,
                    segment.color = "lightgray",
                    direction     = "y"    # limits movement to x axis
                    #color = "white",
                    #arrow = arrow(
                    #  length = unit(0.03, "npc"), 
                    #  type = "closed", 
                    #  ends = "first" )
  ) +
  geom_label_repel( aes( label = ifelse( `country` == "Austria", 
                                         `year`,
                                         "" ) ), 
                    #hjust=3, 
                    #vjust=-3,
                    #nudge_y       = 1, 
                    nudge_x       = -3, 
                    #force         = 100,
                    #box.padding   = 0.9, 
                    #point.padding = 0.2,
                    segment.color = "lightgray",
                    direction     = "x"    # limits movement to x axis
                    #color = "white",
                    #arrow = arrow(
                    #  length = unit(0.03, "npc"), 
                    #  type = "closed", 
                    #  ends = "first" )
  ) +
  geom_label_repel( aes( label = ifelse( `country` == "Germany", 
                                         `year`,
                                         "" ) ), 
                    #hjust=3, 
                    #vjust=2,
                    nudge_y       = -4, 
                    #nudge_x       = 9, 
                    #force         = 100,
                    #box.padding   = 0.9, 
                    #point.padding = 0.2,
                    segment.color = "lightgray",
                    direction     = "y"    # limits movement to x axis
                    #color = "white",
                    #arrow = arrow(
                    #  length = unit(0.03, "npc"), 
                    #  type = "closed", 
                    #  ends = "first" )
  )  +
  theme_bw() +
  labs( title = "log( `GDP per capita (constant 2010 US$)` ) - Fertility rate, total (births per woman) 1961 - 2018" )

countries.wb.data.map %>%

filter( country == c("Austria","Germany", "France" ) ) %>%

filter( year > 1960 ) %>%

filter( year < 2019 ) %>%

ggplot( aes( x = log( `GDP per capita (constant 2010 US$)` ),

y = `Fertility rate, total (births per woman)`,

#size = `Population, total`,

#shape = `IncomeGroup`,

col = `country`

#shape = as.character(`year`)

) ) +

geom_line( ) +

geom_smooth() +

geom_point( ) +

geom_label_repel( aes( label = ifelse( `country` == "France",

`year`,

"" ) ),

#hjust=3,

#vjust=-4,

nudge_y = 1,

#nudge_x = 9,

#force = 100,

#box.padding = 0.9,

#point.padding = 0.2,

segment.color = "lightgray",

direction = "y" # limits movement to x axis

#color = "white",

#arrow = arrow(

# length = unit(0.03, "npc"),

# type = "closed",

# ends = "first" )

) +

geom_label_repel( aes( label = ifelse( `country` == "Austria",

`year`,

"" ) ),

#hjust=3,

#vjust=-3,

#nudge_y = 1,

nudge_x = -3,

#force = 100,

#box.padding = 0.9,

#point.padding = 0.2,

segment.color = "lightgray",

direction = "x" # limits movement to x axis

#color = "white",

#arrow = arrow(

# length = unit(0.03, "npc"),

# type = "closed",

# ends = "first" )

) +

geom_label_repel( aes( label = ifelse( `country` == "Germany",

`year`,

"" ) ),

#hjust=3,

#vjust=2,

nudge_y = -4,

#nudge_x = 9,

#force = 100,

#box.padding = 0.9,

#point.padding = 0.2,

segment.color = "lightgray",

direction = "y" # limits movement to x axis

#color = "white",

#arrow = arrow(

# length = unit(0.03, "npc"),

# type = "closed",

# ends = "first" )

) +

theme_bw() +

labs( title = "log( `GDP per capita (constant 2010 US$)` ) - Fertility rate, total (births per woman) 1961 - 2018" )

36 financial world indices – time series plots

08/19/2020Allgemein, Data Analysis, Finance, Statistics, Stock MarketMartin Stoppacher

Sometimes it is realy nice to take a look at the big picture. In this case it is financial indices. In particular 36 of the major world indices. The data was pulled from the yahoo and ariva webpages. The timeseries plots show the full length of the datasets.

Major World Indices Monthly Return Data – Part 1

Major World Indices Monthly Return Data – Part 3

08/05/2020AllgemeinMartin Stoppacher

Monthly Returns: HANG.SENG.INDEX
years	Jan	Feb	Mar	Apr	Mai	Jun	Jul	Aug	Sep	Okt	Nov	Dez
1987	-0.01	0.12	-0.06	-0.02	0.1	0.07	0.09	0.04	0.09	-0.58	-0.03	0.07
1988	0.05	0	0.05	0.02	-0.04	0.07	0	-0.09	0	0.07	0.01	0.01
1989	0.13	-0.02	0	0.04	-0.13	-0.19	0.12	-0.02	0.09	-0.01	0.01	0.03
1990	-0.03	0.07	0.02	-0.02	0.06	0.05	0.05	-0.11	-0.11	0.08	-0.01	0.02
1991	0.07	0.09	0.05	-0.04	0.03	-0.01	0.09	0	-0.01	0.02	0.03	0.03
1992	0.07	0.07	0	0.08	0.12	0	-0.04	-0.04	-0.02	0.12	-0.06	-0.05
1993	0.04	0.1	0.01	0.07	0.08	-0.04	-0.02	0.08	0.02	0.2	-0.02	0.26
1994	-0.03	-0.1	-0.14	-0.01	0.06	-0.09	0.08	0.05	-0.04	0.01	-0.13	-0.03
1995	-0.11	0.13	0.03	-0.03	0.12	-0.02	0.03	-0.03	0.05	0.01	0	0.03
1996	0.12	-0.02	-0.02	0	0.03	-0.02	-0.03	0.04	0.06	0.05	0.07	0
1997	-0.01	0.01	-0.07	0.03	0.13	0.03	0.07	-0.15	0.06	-0.35	-0.01	0.02
1998	-0.15	0.22	0	-0.1	-0.15	-0.04	-0.07	-0.09	0.08	0.25	0.02	-0.03
1999	-0.06	0.04	0.1	0.2	-0.09	0.11	-0.03	0.02	-0.06	0.04	0.15	0.1
2000	-0.09	0.1	0.01	-0.11	-0.05	0.09	0.04	0.02	-0.09	-0.05	-0.06	0.08
2001	0.06	-0.09	-0.15	0.05	-0.02	-0.01	-0.06	-0.1	-0.11	0.01	0.11	0.01
2002	-0.06	-0.02	0.05	0.04	-0.02	-0.06	-0.03	-0.02	-0.1	0.04	0.06	-0.08
2003	-0.01	-0.01	-0.06	0.01	0.08	0.01	0.06	0.07	0.03	0.08	0.01	0.02
2004	0.06	0.05	-0.09	-0.06	0.02	0.01	0	0.05	0.02	0	0.07	0.01
2005	-0.04	0.03	-0.05	0.03	0	0.02	0.05	0	0.03	-0.07	0.04	0
2006	0.06	0.01	-0.01	0.05	-0.05	0.03	0.04	0.02	0.01	0.04	0.03	0.05
2007	0.01	-0.02	0.01	0.03	0.02	0.05	0.06	0.03	0.12	0.14	-0.09	-0.03
2008	-0.17	0.04	-0.06	0.12	-0.05	-0.1	0.03	-0.07	-0.17	-0.25	-0.01	0.04
2009	-0.08	-0.04	0.06	0.13	0.16	0.01	0.11	-0.04	0.06	0.04	0	-0.02
2010	-0.07	0.02	0.03	-0.01	-0.07	0.02	0.04	-0.02	0.08	0.03	0	0
2011	0.02	0	0.01	0.01	0	-0.06	0	-0.09	-0.15	0.12	-0.1	0.02
2012	0.1	0.06	-0.05	0.03	-0.12	0.04	0.02	-0.02	0.07	0.04	0.02	0.03
2013	0.05	-0.03	-0.03	0.02	-0.02	-0.07	0.05	-0.01	0.05	0.02	0.03	-0.02
2014	-0.06	0.04	-0.03	0	0.04	0	0.07	0	-0.08	0.05	0	-0.02
2015	0.04	0.01	0	0.12	-0.03	-0.04	-0.06	-0.13	-0.04	0.08	-0.03	0
2016	-0.11	-0.03	0.08	0.01	-0.01	0	0.05	0.05	0.01	-0.02	-0.01	-0.04
2017	0.06	0.02	0.02	0.02	0.04	0	0.06	0.02	-0.01	0.02	0.03	0.03
2018	0.09	-0.06	-0.02	0.02	-0.01	-0.05	-0.01	-0.02	0	-0.11	0.06	-0.03
2019	0.08	0.02	0.01	0.02	-0.1	0.06	-0.03	-0.08	0.01	0.03	-0.02	0.07
2020	-0.07	-0.01	-0.1	0.04	-0.07	0.06	0.01	0.01	0	0	0	0

Monthly Returns: SSE.Composite.Index
years	Jan	Feb	Mar	Apr	Mai	Jun	Jul	Aug	Sep	Okt	Nov	Dez
1997	0	0	0	0	0	0	0	0.03	-0.11	0.07	-0.04	0.05
1998	0.01	0	0.03	0.08	0.05	-0.05	-0.02	-0.14	0.08	-0.02	0.02	-0.08
1999	-0.01	-0.04	0.06	-0.03	0.13	0.28	-0.05	0.02	-0.04	-0.04	-0.05	-0.05
2000	0.12	0.11	0.05	0.02	0.03	0.02	0.05	0	-0.06	0.03	0.05	0
2001	0	-0.05	0.08	0	0.04	0	-0.14	-0.05	-0.04	-0.04	0.03	-0.06
2002	-0.1	0.02	0.05	0.04	-0.1	0.13	-0.05	0.01	-0.05	-0.05	-0.05	-0.05
2003	0.1	0.01	0	0.01	0.04	-0.06	-0.01	-0.04	-0.04	-0.01	0.04	0.07
2004	0.06	0.05	0.04	-0.09	-0.03	-0.11	-0.01	-0.03	0.04	-0.06	0.02	-0.06
2005	-0.06	0.09	-0.1	-0.02	-0.09	0.02	0	0.07	-0.01	-0.06	0.01	0.05
2006	0.08	0.03	0	0.1	0.13	0.02	-0.04	0.03	0.06	0.05	0.13	0.24
2007	0.04	0.03	0.1	0.19	0.07	-0.07	0.16	0.15	0.06	0.07	-0.2	0.08
2008	-0.18	-0.01	-0.22	0.06	-0.07	-0.23	0.01	-0.15	-0.04	-0.28	0.08	-0.03
2009	0.09	0.05	0.13	0.04	0.06	0.12	0.14	-0.25	0.04	0.07	0.06	0.03
2010	-0.09	0.02	0.02	-0.08	-0.1	-0.08	0.1	0	0.01	0.11	-0.05	0
2011	-0.01	0.04	0.01	-0.01	-0.06	0.01	-0.02	-0.05	-0.08	0.05	-0.06	-0.06
2012	0.04	0.06	-0.07	0.06	-0.01	-0.06	-0.06	-0.03	0.02	-0.01	-0.04	0.14
2013	0.05	-0.01	-0.06	-0.03	0.05	-0.15	0.01	0.05	0.04	-0.02	0.04	-0.05
2014	-0.04	0.01	-0.01	0	0.01	0	0.07	0.01	0.06	0.02	0.1	0.19
2015	-0.01	0.03	0.12	0.17	0.04	-0.08	-0.15	-0.13	-0.05	0.1	0.02	0.03
2016	-0.26	-0.02	0.11	-0.02	-0.01	0	0.02	0.04	-0.03	0.03	0.05	-0.05
2017	0.02	0.03	-0.01	-0.02	-0.01	0.02	0.02	0.03	0	0.01	-0.02	0
2018	0.05	-0.07	-0.03	-0.03	0	-0.08	0.01	-0.05	0.03	-0.08	-0.01	-0.04
2019	0.04	0.13	0.05	0	-0.06	0.03	-0.02	-0.02	0.01	0.01	-0.02	0.06
2020	-0.02	-0.03	-0.05	0.04	0	0.05	0.1	0.02	0	0	0	0

Monthly Returns: S.P.BSE.SENSEX
years	Jan	Feb	Mar	Apr	Mai	Jun	Jul	Aug	Sep	Okt	Nov	Dez
1997	0	0	0	0	0	0	0	-0.11	0.01	-0.03	-0.07	0.03
1998	-0.13	0.12	0.07	0.03	-0.08	-0.13	-0.01	-0.09	0.06	-0.1	0	0.08
1999	0.08	-0.02	0.15	-0.12	0.18	0.04	0.09	0.08	-0.03	-0.07	0.04	0.08
2000	0.04	0.05	-0.09	-0.07	-0.05	0.07	-0.1	0.05	-0.09	-0.1	0.07	-0.01
2001	0.09	-0.02	-0.16	-0.02	0.03	-0.05	-0.04	-0.03	-0.14	0.06	0.1	-0.01
2002	0.01	0.07	-0.03	-0.04	-0.07	0.04	-0.08	0.06	-0.06	-0.01	0.09	0.04
2003	-0.04	0.01	-0.07	-0.03	0.07	0.13	0.05	0.11	0.05	0.1	0.03	0.15
2004	-0.02	0	-0.01	0.01	-0.17	0.01	0.08	0	0.07	0.02	0.09	0.06
2005	-0.01	0.02	-0.03	-0.05	0.09	0.07	0.06	0.02	0.1	-0.09	0.11	0.07
2006	0.05	0.04	0.08	0.05	-0.13	0.02	0.01	0.09	0.06	0.04	0.06	0.01
2007	0.02	-0.09	0.01	0.06	0.05	0.01	0.06	-0.02	0.12	0.14	-0.02	0.05
2008	-0.14	0	-0.12	0.1	-0.05	-0.2	0.06	0.01	-0.12	-0.27	-0.07	0.06
2009	-0.02	-0.06	0.09	0.16	0.25	-0.01	0.08	0	0.09	-0.07	0.06	-0.01
2010	-0.02	0	0.06	0	-0.04	0.04	0.01	0.01	0.11	0	-0.03	0.05
2011	-0.11	-0.03	0.09	-0.02	-0.03	0.02	-0.04	-0.09	-0.01	0.07	-0.09	-0.04
2012	0.11	0.03	-0.02	0	-0.07	0.07	-0.01	0.01	0.08	-0.01	0.04	0
2013	0.02	-0.05	0	0.03	0.01	-0.02	0	-0.04	0.04	0.09	-0.02	0.02
2014	-0.03	0.03	0.06	0	0.08	0.05	0.02	0.03	0	0.05	0.03	-0.04
2015	0.06	0	-0.04	-0.03	0.03	0	0.01	-0.07	0	0.02	-0.02	0
2016	-0.05	-0.08	0.1	0.01	0.04	0.01	0.04	0.01	-0.02	0	-0.05	0
2017	0.04	0.04	0.03	0.01	0.04	-0.01	0.05	-0.02	-0.01	0.06	0	0.03
2018	0.05	-0.05	-0.04	0.06	0	0	0.06	0.03	-0.06	-0.05	0.05	0
2019	0.01	-0.01	0.07	0.01	0.02	-0.01	-0.05	0	0.04	0.04	0.02	0.01
2020	-0.01	-0.06	-0.26	0.13	-0.04	0.07	0.07	0	0	0	0	0

Monthly Returns: Jakarta.Composite.Index
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1994	0.01	-0.08	-0.1	-0.06	0.08	-0.09	-0.01	0.12	-0.02	0.05	-0.08	-0.03
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Monthly Returns: STI.Index
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2020	0.05	-0.09	-0.24	0.08	0.04	0.02	0.01	0.01	0	0	0	0

Monthly Returns: ALL.ORDINARIES
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1985	0.06	0.02	0.05	0.05	0	-0.01	0.08	0	0.05	0.04	-0.04	0.01
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1988	-0.05	-0.01	0.12	0.03	0.07	-0.01	0.04	-0.03	-0.01	0.02	-0.08	0.01
1989	0.04	-0.04	-0.02	0.03	0.02	-0.01	0.07	0.08	-0.02	-0.05	-0.02	0.02
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2014	-0.03	0.04	0	0.01	0	-0.02	0.04	0	-0.06	0.04	-0.04	0.02
2015	0.03	0.06	-0.01	-0.02	0	-0.06	0.04	-0.08	-0.03	0.04	-0.01	0.02
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2017	-0.01	0.02	0.02	0.01	-0.03	0	0	0	-0.01	0.04	0.01	0.02
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2019	0.04	0.05	0	0.02	0.01	0.03	0.03	-0.03	0.02	0	0.03	-0.02
2020	0.05	-0.09	-0.24	0.09	0.05	0.02	0.01	0.01	0	0	0	0

Monthly Returns: S.P.NZX.50.INDEX.GROSS
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2007	0.02	-0.03	0.02	0.02	0.03	-0.02	0	-0.02	0.04	-0.01	-0.04	-0.01
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2009	0.02	-0.1	0.03	0.06	0.01	0.01	0.08	0.03	0.02	0.02	-0.03	0.03
2010	-0.02	0	0.03	0.01	-0.07	-0.03	0.02	0	0.05	0.04	-0.01	0.01
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2015	0.03	0.02	-0.01	-0.01	0.01	-0.02	0.03	-0.05	-0.01	0.07	0.02	0.04
2016	-0.02	0.01	0.08	0.01	0.03	-0.02	0.06	0.01	-0.01	-0.06	-0.01	0
2017	0.02	0.02	0	0.02	0.01	0.03	0.01	0.02	0.01	0.03	0	0.03
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2020	0.02	-0.04	-0.13	0.07	0.03	0.05	0.03	0	0	0	0	0

Monthly Returns: IPC.MEXICO
years	Jan	Feb	Mar	Apr	Mai	Jun	Jul	Aug	Sep	Okt	Nov	Dez
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1996	0.09	-0.07	0.08	0.04	0.01	0	-0.07	0.09	-0.02	-0.01	0.02	0.03
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1999	0	0.07	0.15	0.09	0.01	0.06	-0.1	-0.03	-0.01	0.08	0.12	0.15
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2009	-0.13	-0.1	0.1	0.11	0.11	0	0.1	0.04	0.04	-0.02	0.08	0.04
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2016	0.02	0	0.05	0	-0.01	0.01	0.01	0.02	-0.01	0.02	-0.06	0.01
2017	0.03	0	0.04	0.01	-0.01	0.02	0.02	0	-0.02	-0.03	-0.03	0.05
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Monthly Returns: IBOVESPA
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1994	0.68	0.35	0.36	0.12	0.37	0.38	0.15	0.24	0.03	-0.13	-0.03	-0.07
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2020	-0.02	-0.09	-0.36	0.1	0.08	0.08	0.08	-0.02	0	0	0	0

Monthly Returns: MERVAL
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1997	0.06	0.04	-0.02	0.02	0.07	0.04	0.05	-0.02	-0.01	-0.22	-0.01	0.05
1998	-0.12	0.11	0.03	-0.02	-0.15	-0.09	0.07	-0.5	0.06	0.18	0.07	-0.13
1999	-0.15	0.02	0.1	0.29	-0.07	-0.05	-0.05	0.06	0.05	0.01	0	0.03
2000	0.03	0.11	-0.1	-0.11	-0.09	0.07	0.01	-0.06	0	-0.08	-0.1	0.04
2001	0.25	-0.2	0.02	-0.02	0.01	-0.09	-0.23	0	-0.27	-0.08	-0.1	0.38
2002	0.4	-0.1	0.09	-0.12	-0.2	0.1	0.02	0.04	0.05	0.1	0.14	0.05
2003	0.05	0.08	-0.05	0.12	0.06	0.12	-0.01	-0.06	0.15	0.12	0.07	0.07
2004	0.06	0.04	0.02	-0.11	-0.12	-0.01	0.02	-0.01	0.18	0.12	-0.06	0.13
2005	0	0.13	-0.11	-0.04	0.1	-0.08	0.1	0.05	0.07	-0.05	-0.03	-0.01
2006	0.15	-0.05	0.05	0.06	-0.14	0.03	-0.01	-0.02	-0.02	0.08	0.1	0.06
2007	-0.01	0	0.02	0.02	0.04	-0.02	0	-0.06	0.06	0.07	-0.06	-0.03
2008	-0.07	0.07	-0.03	0	0.05	-0.05	-0.09	-0.08	-0.11	-0.46	-0.02	0.08
2009	0	-0.06	0.1	0.12	0.22	0	0.08	0.04	0.15	0.02	0.01	0.08
2010	-0.01	-0.03	0.07	0.01	-0.08	-0.01	0.09	-0.02	0.12	0.13	0.08	0.08
2011	0.02	-0.04	-0.02	0.01	-0.05	0.03	-0.01	-0.11	-0.19	0.16	-0.13	-0.04
2012	0.12	-0.05	0.01	-0.17	-0.01	0.04	0.02	0	0.02	-0.05	0.04	0.17
2013	0.19	-0.13	0.1	0.13	-0.1	-0.16	0.12	0.16	0.2	0.08	0.1	-0.06
2014	0.11	-0.04	0.1	0.06	0.13	0.02	0.04	0.18	0.25	-0.13	-0.12	-0.13
2015	-0.01	0.12	0.12	0.11	-0.11	0.08	-0.05	-0.01	-0.12	0.24	0.04	-0.11
2016	-0.03	0.15	-0.01	0.05	-0.08	0.15	0.07	-0.01	0.06	0.05	-0.01	-0.03
2017	0.12	0	0.06	0.04	0.06	-0.02	-0.02	0.09	0.1	0.07	-0.04	0.11
2018	0.15	-0.06	-0.06	-0.04	-0.05	-0.09	0.12	0	0.13	-0.13	0.07	-0.04
2019	0.18	-0.05	-0.03	-0.12	0.14	0.21	0.01	-0.54	0.17	0.19	-0.01	0.19
2020	-0.04	-0.14	-0.36	0.29	0.14	0.02	0.24	0.06	0	0	0	0

# Data Sources:
# https://finance.yahoo.com/world-indices
# Ariva.de
#
# Martin Stoppacher                                                             #
# office@martinstoppacher.com                                                   #
# - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - #
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# Data Sources:

# https://finance.yahoo.com/world-indices

# Ariva.de

# Martin Stoppacher #

# office@martinstoppacher.com #

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Major World Indices Monthly Return Data – Part 2

08/05/2020AllgemeinMartin Stoppacher

Monthly Returns: DAX.PERFORMANCE.INDEX
years	Jan	Feb	Mar	Apr	Mai	Jun	Jul	Aug	Sep	Okt	Nov	Dez
1988	-0.07	0.15	-0.02	-0.01	0.02	0.05	0.04	-0.01	0.07	0.04	-0.03	0.04
1989	0	-0.03	0.02	0.04	0.02	0.05	0.05	0.03	-0.02	-0.07	0.06	0.13
1990	0.02	-0.01	0.08	-0.08	0.01	0.03	0.02	-0.17	-0.2	0.08	0	-0.03
1991	0.02	0.1	-0.03	0.06	0.06	-0.05	0	0.02	-0.03	-0.02	-0.01	0
1992	0.07	0.04	-0.02	0.01	0.04	-0.03	-0.09	-0.05	-0.04	0.01	0.04	0
1993	0.02	0.07	0	-0.03	0	0.04	0.07	0.06	-0.01	0.08	-0.01	0.09
1994	-0.03	-0.04	0.02	0.05	-0.05	-0.06	0.06	0.03	-0.1	0.03	0	0.02
1995	-0.04	0.04	-0.09	0.05	0.04	-0.01	0.06	0.01	-0.01	-0.02	0.04	0
1996	0.09	0.01	0	0	0.01	0.02	-0.03	0.02	0.05	0.01	0.06	0.01
1997	0.05	0.07	0.04	0.01	0.04	0.06	0.16	-0.12	0.06	-0.1	0.06	0.06
1998	0.05	0.06	0.08	0.03	0.06	0.05	0	-0.2	-0.08	0.06	0.07	0
1999	0.03	-0.05	-0.01	0.1	-0.06	0.06	-0.05	0.03	-0.02	0.07	0.06	0.17
2000	-0.02	0.11	-0.01	-0.02	-0.04	-0.03	0.04	0	-0.06	0.04	-0.1	0.01
2001	0.05	-0.09	-0.06	0.07	-0.02	-0.01	-0.03	-0.12	-0.19	0.06	0.09	0.03
2002	-0.01	-0.01	0.07	-0.07	-0.05	-0.09	-0.17	0	-0.29	0.13	0.05	-0.14
2003	-0.05	-0.08	-0.05	0.19	0.01	0.08	0.08	0	-0.07	0.12	0.02	0.06
2004	0.02	-0.01	-0.04	0.03	-0.02	0.03	-0.04	-0.03	0.03	0.02	0.04	0.03
2005	0	0.02	0	-0.04	0.06	0.03	0.06	-0.01	0.04	-0.02	0.05	0.04
2006	0.05	0.02	0.03	0.01	-0.05	0	0	0.03	0.02	0.04	0.01	0.04
2007	0.03	-0.01	0.03	0.07	0.06	0.02	-0.05	0.01	0.03	0.02	-0.02	0.02
2008	-0.16	-0.02	-0.03	0.06	0.02	-0.1	0.01	-0.01	-0.1	-0.16	-0.07	0.03
2009	-0.1	-0.12	0.06	0.15	0.04	-0.03	0.1	0.02	0.04	-0.05	0.04	0.06
2010	-0.06	0	0.09	0	-0.03	0	0.03	-0.04	0.05	0.06	0.01	0.03
2011	0.02	0.03	-0.03	0.07	-0.03	0.01	-0.03	-0.21	-0.05	0.11	-0.01	-0.03
2012	0.09	0.06	0.01	-0.03	-0.08	0.02	0.05	0.03	0.03	0.01	0.02	0.03
2013	0.02	0	0.01	0.02	0.05	-0.05	0.04	-0.02	0.06	0.05	0.04	0.02
2014	-0.03	0.04	-0.01	0	0.03	-0.01	-0.04	0.01	0	-0.02	0.07	-0.02
2015	0.09	0.06	0.05	-0.04	0	-0.04	0.03	-0.1	-0.06	0.12	0.05	-0.06
2016	-0.09	-0.03	0.05	0.01	0.02	-0.06	0.07	0.02	-0.01	0.01	0	0.08
2017	0	0.03	0.04	0.01	0.01	-0.02	-0.02	-0.01	0.06	0.03	-0.02	-0.01
2018	0.02	-0.06	-0.03	0.04	0	-0.02	0.04	-0.04	-0.01	-0.07	-0.02	-0.06
2019	0.06	0.03	0	0.07	-0.05	0.06	-0.02	-0.02	0.04	0.03	0.03	0
2020	-0.02	-0.09	-0.18	0.09	0.06	0.06	0	0.02	0	0	0	0

Monthly Returns: TecDAX
years	Jan	Feb	Mar	Apr	Mai	Jun	Jul	Aug	Sep	Okt	Nov	Dez
2003	0	0	0	0.17	0.04	0.05	0.08	0.13	-0.08	0.15	-0.01	-0.03
2004	0.13	0.02	-0.06	-0.02	-0.03	0.02	-0.13	-0.09	0.06	0	0.03	0.02
2005	0.01	0.03	-0.03	-0.05	0.06	0.03	0.08	-0.02	0.05	-0.07	0.03	0.02
2006	0.12	0.1	-0.02	0.01	-0.1	-0.01	-0.05	0.04	0.02	0.04	0.01	0.07
2007	0.08	-0.01	0.05	0.05	0.04	0.01	-0.01	0	0.05	0.05	-0.05	0
2008	-0.21	-0.01	-0.01	0.09	0.01	-0.1	-0.01	0.08	-0.19	-0.25	-0.07	0.02
2009	-0.05	-0.09	0.08	0.21	0.07	-0.01	0.07	0.04	0.08	-0.04	0.07	0.04
2010	-0.01	-0.02	0.03	-0.02	-0.07	-0.02	0.04	-0.03	0.05	0.05	-0.07	0.1
2011	0.02	0.04	0.03	0	-0.02	-0.03	-0.09	-0.08	-0.13	0.06	0	-0.03
2012	0.08	0.04	0.02	0.01	-0.06	-0.01	0.04	0.03	0.01	-0.01	0.05	-0.02
2013	0.05	0.06	0.01	-0.01	0.04	-0.02	0.05	0.02	0.06	0.04	0.02	0.01
2014	0.05	0.05	-0.03	-0.02	0.05	0.01	-0.07	0.02	0.01	-0.01	0.08	0.02
2015	0.09	0.06	0.02	-0.01	0.05	-0.03	0.08	-0.04	0.02	0.03	0.03	-0.02
2016	-0.08	-0.05	0.01	0	0.04	-0.05	0.07	0.01	0.04	-0.04	0	0.05
2017	0.01	0.04	0.07	0.02	0.09	-0.05	0.03	0.01	0.06	0.04	-0.01	0.01
2018	0.05	-0.01	-0.05	0.05	0.06	-0.03	0.07	0.04	-0.07	-0.06	-0.02	-0.06
2019	0.05	0.01	0.03	0.09	-0.06	0.05	0.01	-0.05	0.01	-0.01	0.09	-0.02
2020	0.02	-0.07	-0.09	0.09	0.11	-0.08	0.02	0	0	0	0	0

Monthly Returns: MDAX
years	Jan	Feb	Mar	Apr	Mai	Jun	Jul	Aug	Sep	Okt	Nov	Dez
1999	0	0	0	0.02	0	0.04	0.02	0.01	0	-0.02	0.01	0.01
2000	0.01	0.02	0.05	0	0	-0.01	0.07	0.03	0.01	0	-0.05	0
2001	0.02	0.01	-0.05	0	0.02	0.02	-0.03	-0.04	-0.13	0.03	0.04	0.01
2002	0.03	-0.02	0.02	0.01	-0.04	-0.09	-0.14	-0.01	-0.18	0.09	0.02	-0.05
2003	-0.02	-0.04	-0.03	0.15	0.06	0.04	0.08	0.06	-0.02	0.1	0	0.02
2004	0.05	0.03	-0.03	0.05	-0.02	0.04	-0.02	-0.03	0.03	0.01	0.04	0.02
2005	0.05	0.02	-0.01	-0.04	0.08	0.06	0.06	0.01	0.05	-0.05	0.04	0.03
2006	0.09	0.04	0.04	0.01	-0.07	-0.03	0	0.04	0.05	0.01	0.01	0.07
2007	0.04	-0.01	0.05	0.05	0.03	0	-0.03	-0.04	0	0.03	-0.08	0
2008	-0.12	0.04	-0.03	0.06	0.03	-0.07	-0.09	0.05	-0.22	-0.23	-0.03	0.04
2009	-0.09	-0.1	-0.04	0.23	0.03	0	0.08	0.08	0.09	-0.09	0.05	0.06
2010	0	-0.02	0.1	0.03	-0.04	0	0.04	-0.03	0.07	0.06	0	0.09
2011	0	0.02	0	0.04	0.01	0	-0.04	-0.13	-0.1	0.08	-0.01	-0.01
2012	0.11	0.05	0.03	0.01	-0.06	0.02	0.05	0.02	0	0.05	0.01	0.03
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2014	-0.02	0.04	-0.03	-0.02	0.05	-0.01	-0.06	0.02	-0.01	0.01	0.05	0
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2016	-0.06	0	0.05	-0.01	0.03	-0.05	0.06	0.01	0.01	-0.02	-0.01	0.06
2017	0.01	0.04	0.02	0.03	0.02	-0.03	0	0	0.05	0.02	0.01	-0.03
2018	0.02	-0.02	-0.03	0.01	0.01	-0.02	0.04	0	-0.03	-0.07	-0.03	-0.08
2019	0.09	0.03	0.01	0.05	-0.05	0.03	0.01	-0.01	0.01	0.01	0.05	0.03
2020	-0.01	-0.1	-0.19	0.09	0.1	0.02	0.01	0.03	0	0	0	0

Monthly Returns: SDAX
years	Jan	Feb	Mar	Apr	Mai	Jun	Jul	Aug	Sep	Okt	Nov	Dez
1999	0	0	0	0.06	0.04	0.03	0	0	-0.03	0.01	-0.02	0.03
2000	0.07	0	0.08	0.01	0	-0.03	0.03	0.02	-0.04	-0.01	-0.06	-0.01
2001	0.04	0	-0.06	0.01	0.01	-0.04	-0.08	-0.04	-0.15	0.06	0.02	-0.03
2002	0.02	0	0.02	0	0.01	-0.05	-0.09	0	-0.17	0	0	-0.06
2003	-0.02	0.01	0	0.14	0.04	0.07	0.07	0.03	0.01	0.05	0.02	-0.01
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2005	0.07	0.06	0	-0.03	0.03	0.06	0.06	0.02	0.04	-0.05	0.02	0.02
2006	0.08	0.06	0.04	0.03	-0.09	-0.03	-0.01	0.02	0.03	0.03	0.03	0.06
2007	0.05	-0.01	0.05	0.05	0.01	0	-0.04	-0.04	-0.03	0.03	-0.1	-0.03
2008	-0.13	0.03	-0.04	0.04	0.02	-0.12	-0.01	-0.02	-0.19	-0.23	-0.05	0.09
2009	-0.09	-0.1	0.02	0.12	0.08	0	0.04	0.1	0.05	-0.02	0.01	0.03
2010	0.03	0	0.06	0.02	-0.03	0.01	0.06	-0.01	0.06	0.08	0	0.09
2011	0	0.02	-0.02	0.04	0.02	-0.01	-0.02	-0.15	-0.06	0.07	-0.04	0
2012	0.07	0.08	0.02	0	-0.08	0	0.02	0	0.02	0.01	0.01	0.03
2013	0.09	0.04	-0.05	0.02	0.04	-0.05	0.03	0.03	0.04	0.04	0.03	-0.01
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2018	0.01	-0.05	-0.03	0.05	-0.01	0	0.01	0.01	0.05	-0.1	0.02	-0.11
2019	0.04	0.03	-0.01	0.05	-0.08	0.03	0.01	-0.04	0.05	0.05	0.02	0.02
2020	-0.02	-0.09	-0.11	0.07	0.08	0.02	-0.03	0.04	0	0	0	0

Major World Indices Monthly Return Data – Part 1

08/05/2020AllgemeinMartin Stoppacher

Monthly return data for major market indices using closing prices and log returns.

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Monthly Returns: CBOE.Volatility.Index
years	Jan	Feb	Mar	Apr	Mai	Jun	Jul	Aug	Sep	Okt	Nov	Dez
1990	0	-0.14	-0.11	-0.01	-0.12	-0.11	0.31	0.35	-0.03	0.03	-0.3	0.17
1991	-0.23	0.02	-0.23	0.08	-0.14	0.2	-0.25	-0.05	0.09	-0.02	0.27	-0.05
1992	-0.1	-0.04	-0.03	-0.04	-0.11	-0.04	-0.01	0.03	0.05	0.12	-0.22	-0.03
1993	-0.01	0.06	-0.05	-0.01	0.08	-0.18	0.04	0.01	0.09	-0.13	0.18	-0.17
1994	-0.09	0.34	0.32	-0.4	-0.06	0.14	-0.3	0.07	0.18	0.02	0.09	-0.19
1995	-0.1	-0.02	0.13	-0.13	0.09	-0.12	0.17	-0.16	0.1	0.08	-0.18	0.08
1996	0	0.31	0.1	-0.18	0.02	-0.16	0.35	-0.13	0	0.07	-0.06	0.2
1997	-0.07	0.08	0.05	-0.1	-0.04	0.12	0	0.14	-0.08	0.43	-0.25	-0.13
1998	-0.11	-0.15	0.27	-0.13	0.01	-0.08	0.23	0.58	-0.08	-0.38	-0.08	-0.06
1999	0.07	0.06	-0.18	0.07	0.01	-0.19	0.16	-0.01	0.04	-0.14	0.09	0.02
2000	0.01	-0.07	0.03	0.08	-0.1	-0.19	0.06	-0.21	0.2	0.14	0.23	-0.1
2001	-0.2	0.25	0.01	-0.12	-0.12	-0.17	0.13	0.14	0.25	0.05	-0.34	0
2002	-0.12	0.02	-0.22	0.23	-0.09	0.24	0.23	0.02	0.2	-0.24	-0.12	0.04
2003	0.09	-0.05	-0.02	-0.32	-0.09	0	0	-0.05	0.2	-0.34	0.01	0.12
2004	-0.1	-0.13	0.14	0.03	-0.1	-0.08	0.07	0	-0.14	0.2	-0.21	0
2005	-0.04	-0.06	0.15	0.09	-0.14	-0.1	-0.04	0.09	-0.06	0.25	-0.24	0
2006	0.07	-0.05	-0.08	0.02	0.35	-0.23	0.13	-0.19	-0.03	-0.08	-0.02	0.06
2007	-0.1	0.39	-0.05	-0.03	-0.09	0.22	0.37	-0.01	-0.26	0.03	0.21	-0.02
2008	0.15	0.01	-0.04	-0.21	-0.15	0.3	-0.04	-0.11	0.65	0.42	-0.08	-0.32
2009	0.11	0.03	-0.05	-0.19	-0.23	-0.09	-0.02	0	-0.02	0.18	-0.22	-0.12
2010	0.13	-0.23	-0.1	0.23	0.37	0.07	-0.39	0.1	-0.09	-0.11	0.1	-0.28
2011	0.1	-0.06	-0.03	-0.18	0.05	0.07	0.42	0.22	0.31	-0.36	-0.07	-0.17
2012	-0.19	-0.05	-0.17	0.1	0.34	-0.34	0.1	-0.08	-0.1	0.17	-0.16	0.13
2013	-0.23	0.08	-0.2	0.06	0.19	0.03	-0.23	0.23	-0.02	-0.19	0	0
2014	0.29	-0.27	-0.01	-0.03	-0.16	0.01	0.38	-0.34	0.3	-0.15	-0.05	0.36
2015	0.09	-0.45	0.14	-0.05	-0.05	0.28	-0.41	0.85	-0.15	-0.49	0.07	0.12
2016	0.1	0.02	-0.39	0.12	-0.1	0.1	-0.28	0.12	-0.01	0.25	-0.25	0.05
2017	-0.16	0.07	-0.04	-0.13	-0.04	0.07	-0.09	0.03	-0.11	0.07	0.1	-0.02
2018	0.2	0.38	0.01	-0.23	-0.03	0.04	-0.23	0	-0.06	0.56	-0.16	0.34
2019	-0.43	-0.11	-0.08	-0.04	0.35	-0.22	0.07	0.16	-0.16	-0.21	-0.05	0.09
2020	0.31	0.76	0.29	-0.45	-0.22	0.1	-0.22	-0.03	0	0	0	0

Monthly Returns: Nasdaq
years	Jan	Feb	Mar	Apr	Mai	Jun	Jul	Aug	Sep	Okt	Nov	Dez
1975	0	0	-0.01	0.04	0.06	0.05	-0.05	-0.05	-0.06	0.04	0.02	-0.02
1976	0.11	0.04	0	-0.01	-0.02	0.03	0.01	-0.02	0.02	-0.01	0.01	0.07
1977	-0.02	-0.01	0	0.01	0	0.04	0.01	-0.01	0.01	-0.03	0.06	0.02
1978	-0.04	0.01	0.05	0.08	0.04	0	0.05	0.07	-0.02	-0.18	0.03	0.03
1979	0.06	-0.03	0.07	0.02	-0.02	0.05	0.02	0.06	0	-0.1	0.06	0.05
1980	0.07	-0.02	-0.19	0.07	0.07	0.05	0.09	0.05	0.03	0.03	0.08	-0.03
1981	-0.02	0	0.06	0.03	0.03	-0.04	-0.02	-0.08	-0.08	0.08	0.03	-0.03
1982	-0.04	-0.05	-0.02	0.05	-0.03	-0.04	-0.02	0.06	0.05	0.12	0.09	0
1983	0.07	0.05	0.04	0.08	0.05	0.03	-0.05	-0.04	0.01	-0.08	0.04	-0.03
1984	-0.04	-0.06	-0.01	-0.01	-0.06	0.03	-0.04	0.1	-0.02	-0.01	-0.02	0.02
1985	0.12	0.02	-0.02	0.01	0.04	0.02	0.02	-0.01	-0.06	0.04	0.07	0.03
1986	0.03	0.07	0.04	0.02	0.04	0.01	-0.09	0.03	-0.09	0.03	0	-0.03
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1988	0.04	0.06	0.02	0.01	-0.02	0.06	-0.02	-0.03	0.03	-0.01	-0.03	0.03
1989	0.05	0	0.02	0.05	0.04	-0.02	0.04	0.03	0.01	-0.04	0	0
1990	-0.09	0.02	0.02	-0.04	0.09	0.01	-0.05	-0.14	-0.1	-0.04	0.09	0.04
1991	0.1	0.09	0.06	0.01	0.04	-0.06	0.05	0.05	0	0.03	-0.04	0.11
1992	0.06	0.02	-0.05	-0.04	0.01	-0.04	0.03	-0.03	0.04	0.04	0.08	0.04
1993	0.03	-0.04	0.03	-0.04	0.06	0	0	0.05	0.03	0.02	-0.03	0.03
1994	0.03	-0.01	-0.06	-0.01	0	-0.04	0.02	0.06	0	0.02	-0.04	0
1995	0	0.05	0.03	0.03	0.02	0.08	0.07	0.02	0.02	-0.01	0.02	-0.01
1996	0.01	0.04	0	0.08	0.04	-0.05	-0.09	0.05	0.07	0	0.06	0
1997	0.07	-0.05	-0.07	0.03	0.1	0.03	0.1	0	0.06	-0.06	0	-0.02
1998	0.03	0.09	0.04	0.02	-0.05	0.06	-0.01	-0.22	0.12	0.04	0.1	0.12
1999	0.13	-0.09	0.07	0.03	-0.03	0.08	-0.02	0.04	0	0.08	0.12	0.2
2000	-0.03	0.18	-0.03	-0.17	-0.13	0.15	-0.05	0.11	-0.14	-0.09	-0.26	-0.05
2001	0.12	-0.25	-0.16	0.14	0	0.02	-0.06	-0.12	-0.19	0.12	0.13	0.01
2002	-0.01	-0.11	0.06	-0.09	-0.04	-0.1	-0.1	-0.01	-0.11	0.13	0.11	-0.1
2003	-0.01	0.01	0	0.09	0.09	0.02	0.07	0.04	-0.01	0.08	0.01	0.02
2004	0.03	-0.02	-0.02	-0.04	0.03	0.03	-0.08	-0.03	0.03	0.04	0.06	0.04
2005	-0.05	-0.01	-0.03	-0.04	0.07	-0.01	0.06	-0.02	0	-0.01	0.05	-0.01
2006	0.04	-0.01	0.03	-0.01	-0.06	0	-0.04	0.04	0.03	0.05	0.03	-0.01
2007	0.02	-0.02	0	0.04	0.03	0	-0.02	0.02	0.04	0.06	-0.07	0
2008	-0.1	-0.05	0	0.06	0.04	-0.1	0.01	0.02	-0.12	-0.2	-0.11	0.03
2009	-0.07	-0.07	0.1	0.12	0.03	0.03	0.08	0.02	0.05	-0.04	0.05	0.06
2010	-0.06	0.04	0.07	0.03	-0.09	-0.07	0.07	-0.06	0.11	0.06	0	0.06
2011	0.02	0.03	0	0.03	-0.01	-0.02	-0.01	-0.07	-0.07	0.11	-0.02	-0.01
2012	0.08	0.05	0.04	-0.01	-0.07	0.04	0	0.04	0.02	-0.05	0.01	0
2013	0.04	0.01	0.03	0.02	0.04	-0.02	0.06	-0.01	0.05	0.04	0.04	0.03
2014	-0.02	0.05	-0.03	-0.02	0.03	0.04	-0.01	0.05	-0.02	0.03	0.03	-0.01
2015	-0.02	0.07	-0.01	0.01	0.03	-0.02	0.03	-0.07	-0.03	0.09	0.01	-0.02
2016	-0.08	-0.01	0.07	-0.02	0.04	-0.02	0.06	0.01	0.02	-0.02	0.03	0.01
2017	0.04	0.04	0.01	0.02	0.02	-0.01	0.03	0.01	0.01	0.04	0.02	0
2018	0.07	-0.02	-0.03	0	0.05	0.01	0.02	0.06	-0.01	-0.1	0	-0.1
2019	0.09	0.03	0.03	0.05	-0.08	0.07	0.02	-0.03	0	0.04	0.04	0.03
2020	0.02	-0.07	-0.11	0.14	0.07	0.06	0.07	0.02	0	0	0	0

Monthly Returns: S.P.500
years	Jan	Feb	Mar	Apr	Mai	Jun	Jul	Aug	Sep	Okt	Nov	Dez
1975	0	0	-0.03	0.05	0.04	0.04	-0.07	-0.02	-0.04	0.06	0.02	-0.01
1976	0.11	-0.01	0.03	-0.01	-0.01	0.04	-0.01	-0.01	0.02	-0.02	-0.01	0.05
1977	-0.05	-0.02	-0.01	0	-0.02	0.04	-0.02	-0.02	0	-0.04	0.03	0
1978	-0.06	-0.03	0.02	0.08	0	-0.02	0.05	0.03	-0.01	-0.1	0.02	0.01
1979	0.04	-0.04	0.05	0	-0.03	0.04	0.01	0.05	0	-0.07	0.04	0.02
1980	0.06	0	-0.11	0.04	0.05	0.03	0.06	0.01	0.02	0.02	0.1	-0.03
1981	-0.05	0.01	0.04	-0.02	0	-0.01	0	-0.06	-0.06	0.05	0.04	-0.03
1982	-0.02	-0.06	-0.01	0.04	-0.04	-0.02	-0.02	0.11	0.01	0.1	0.04	0.02
1983	0.03	0.02	0.03	0.07	-0.01	0.03	-0.03	0.01	0.01	-0.02	0.02	-0.01
1984	-0.01	-0.04	0.01	0.01	-0.06	0.02	-0.02	0.1	0	0	-0.02	0.02
1985	0.07	0.01	0	0	0.05	0.01	0	-0.01	-0.04	0.04	0.06	0.04
1986	0	0.07	0.05	-0.01	0.05	0.01	-0.06	0.07	-0.09	0.05	0.02	-0.03
1987	0.12	0.04	0.03	-0.01	0.01	0.05	0.05	0.03	-0.02	-0.25	-0.09	0.07
1988	0.04	0.04	-0.03	0.01	0	0.04	-0.01	-0.04	0.04	0.03	-0.02	0.01
1989	0.07	-0.03	0.02	0.05	0.03	-0.01	0.08	0.02	-0.01	-0.03	0.02	0.02
1990	-0.07	0.01	0.02	-0.03	0.09	-0.01	-0.01	-0.1	-0.05	-0.01	0.06	0.02
1991	0.04	0.07	0.02	0	0.04	-0.05	0.04	0.02	-0.02	0.01	-0.04	0.11
1992	-0.02	0.01	-0.02	0.03	0	-0.02	0.04	-0.02	0.01	0	0.03	0.01
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1994	0.03	-0.03	-0.05	0.01	0.01	-0.03	0.03	0.04	-0.03	0.02	-0.04	0.01
1995	0.02	0.04	0.03	0.03	0.04	0.02	0.03	0	0.04	0	0.04	0.02
1996	0.03	0.01	0.01	0.01	0.02	0	-0.05	0.02	0.05	0.03	0.07	-0.02
1997	0.06	0.01	-0.04	0.06	0.06	0.04	0.08	-0.06	0.05	-0.04	0.04	0.02
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Monthly Returns: NYSE.AMEX.COMPOSITE.INDEX
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Monthly Returns: FTSE.100
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1987	-0.05	-0.02	0.03	0.01	-0.02	0.04	0.05	-0.01	-0.02	-0.24	-0.1	-0.02
1988	-0.02	0.11	-0.01	0.01	0	0.07	0.03	-0.02	0.06	0.03	-0.01	0.04
1989	0.02	-0.03	0.04	0.02	0.02	0.03	0.05	0.04	-0.01	-0.06	0.05	0.07
1990	-0.03	-0.02	0.06	-0.02	0.03	0	0	-0.15	-0.13	0.05	-0.02	-0.02
1991	0.02	0.1	0.02	0.02	0.04	-0.04	0	0.02	-0.01	0	-0.02	0.01
1992	0.04	0.03	-0.02	0.02	0.02	-0.04	-0.07	-0.04	0.02	0.01	0.03	0.02
1993	0.01	0.08	0.01	-0.02	0	0.04	0.07	0.07	-0.03	0.06	-0.02	0.08
1994	0.02	-0.04	-0.02	0.04	-0.05	-0.06	0.07	0.02	-0.07	0.02	0	0
1995	-0.02	0.01	-0.01	0.04	0.02	-0.01	0.05	0	-0.01	-0.01	0.03	0.03
1996	0.07	-0.01	0.01	0.04	0	0	-0.05	0.01	0.06	0	0.07	0.02
1997	0.08	0.04	0.03	0.01	0.03	0.08	0.11	-0.11	0.07	-0.1	0.04	0.04
1998	0.06	0.07	0.09	0.01	0.05	0.01	0.02	-0.16	-0.11	0.08	0.1	0.05
1999	0.06	-0.02	0.02	0.05	-0.03	0.04	-0.04	0.04	-0.03	0.07	0.1	0.13
2000	-0.05	0.1	0.01	0.01	-0.02	-0.01	0	0.01	-0.05	0.03	-0.05	0
2001	0	-0.1	-0.03	0.08	-0.02	-0.04	-0.04	-0.09	-0.13	0.05	0.05	0.04
2002	-0.04	-0.01	0.04	-0.06	-0.04	-0.09	-0.15	0.01	-0.21	0.13	0.05	-0.1
2003	-0.06	-0.05	-0.05	0.13	0	0.04	0.04	0.01	-0.06	0.07	0.02	0.05
2004	0.03	0.02	-0.04	0	-0.01	0.02	-0.03	-0.02	0.02	0.03	0.02	0.03
2005	0.01	0.02	0	-0.04	0.05	0.03	0.04	-0.02	0.05	-0.03	0.04	0.04
2006	0.03	0.02	0.02	0	-0.05	0	0.01	0.03	0.02	0.03	0	0.03
2007	0.01	-0.02	0.02	0.05	0.03	-0.01	-0.04	0	0.02	0.02	-0.02	0
2008	-0.15	-0.02	-0.03	0.05	-0.01	-0.12	0	0	-0.1	-0.16	-0.06	0.01
2009	-0.09	-0.12	0.05	0.14	0.03	-0.02	0.09	0.05	0.03	-0.05	0.02	0.06
2010	-0.07	-0.02	0.07	-0.04	-0.08	-0.01	0.06	-0.04	0.05	0.03	-0.07	0.05
2011	0.06	0.02	-0.03	0.03	-0.05	0	-0.06	-0.15	-0.05	0.09	-0.02	-0.01
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2015	0.06	0.07	0.03	-0.02	-0.01	-0.04	0.05	-0.1	-0.05	0.1	0.03	-0.07
2016	-0.07	-0.03	0.02	0.01	0.01	-0.07	0.04	0.01	-0.01	0.02	0	0.08
2017	-0.02	0.03	0.05	0.02	0	-0.03	0	-0.01	0.05	0.02	-0.03	-0.02
2018	0.03	-0.05	-0.02	0.05	-0.04	0	0.04	-0.04	0	-0.06	-0.01	-0.06
2019	0.05	0.04	0.02	0.05	-0.07	0.06	0	-0.01	0.04	0.01	0.03	0.01
2020	-0.03	-0.09	-0.18	0.05	0.04	0.06	-0.02	0.03	0	0	0	0

# Data Sources:
# https://finance.yahoo.com/world-indices
# Ariva.de
#
# Martin Stoppacher                                                             #
# office@martinstoppacher.com                                                   #
# - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - #
#################################################################################

# Data Sources:

# https://finance.yahoo.com/world-indices

# Ariva.de

# Martin Stoppacher #

# office@martinstoppacher.com #

# - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - #

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Basic R commands – 2 – probability distributions

07/04/2020Allgemein, Programming, R, StatisticsMartin Stoppacher

Basic Commands and Statistics with R – 2 – probability distibutions. R Functions for the most common probability distibutions.

# - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - #
# Basic Commands and Statistics with R - 2 - probability distibutions 
# An overview of the most common probability distibutions 
# eg: # https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_probability_distributions
# path: ~/ownCloud/STA_Statistics/Basic_Statistics/
# file_name: statistic_basics2.R
# files_used:

# - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - #
# Probability Plots

# Distribution                    Functions
#
# Normal                          pnorm       qnorm      dnorm      rnorm
# Beta                            pbeta       qbeta      dbeta      rbeta
# Binomial                        pbinom      qbinom     dbinom     rbinom
# Uniform                         punif       qunif      dunif      runif
# Cauchy                          pcauchy     qcauchy    dcauchy    rcauchy
# Chi-Square                      pchisq      qchisq     dchisq     rchisq
# Exponential                     pexp        qexp       dexp       rexp
# F                               pf          qf         df         rf
# Gamma                           pgamma      qgamma     dgamma     rgamma
# Geometric                       pgeom       qgeom      dgeom      rgeom
# Hypergeometric                  phyper      qhyper     dhyper     rhyper
# Logistic                        plogis      qlogis     dlogis     rlogis
# Log Normal                      plnorm      qlnorm     dlnorm     rlnorm
# Negative Binomial               pnbinom     qnbinom    dnbinom    rnbinom
# Poisson                         ppois       qpois      dpois      rpois
# Student t                       pt          qt         dt         rt
# Studentized Range               ptukey      qtukey     dtukey     rtukey
# Weibull                         pweibull    qweibull   dweibull   rweibull
# Wilcoxon Rank Sum Statistic     pwilcox     qwilcox    dwilcox    rwilcox
# Wilcoxon Signed Rank Statistic  psignrank   qsignrank  dsignrank  rsignrank
# ...

# - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - #
# Normal  pnorm, qnorm, dnorm, rnorm

# distribution function
# direct - P ( X < 23.5 )
pn <- pnorm( 23.5, mean = 50, sd = 20 )
str( pn ) 
# num 0.0926

pn <- pnorm( 1:100, mean = 50, sd = 20 )
str( pn )
# num [1:100] 0.0512 0.0548 0.0586 0.0626 0.0668 ...

par( mfrow = c( 1, 2 ) )

hist( pn, main = "normal mean = 50, sd = 20" )
plot( 1:100, pn, main = "normal mean = 50, sd = 20")
abline( h = 0.5, v = 50, col = "red" )

par( mfrow = c( 1, 1 ) )

# - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - #

# Basic Commands and Statistics with R - 2 - probability distibutions

# An overview of the most common probability distibutions

# eg: # https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_probability_distributions

# path: ~/ownCloud/STA_Statistics/Basic_Statistics/

# file_name: statistic_basics2.R

# files_used:

# - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - #

# Probability Plots

# Distribution Functions

# Normal pnorm qnorm dnorm rnorm

# Beta pbeta qbeta dbeta rbeta

# Binomial pbinom qbinom dbinom rbinom

# Uniform punif qunif dunif runif

# Cauchy pcauchy qcauchy dcauchy rcauchy

# Chi-Square pchisq qchisq dchisq rchisq

# Exponential pexp qexp dexp rexp

# F pf qf df rf

# Gamma pgamma qgamma dgamma rgamma

# Geometric pgeom qgeom dgeom rgeom

# Hypergeometric phyper qhyper dhyper rhyper

# Logistic plogis qlogis dlogis rlogis

# Log Normal plnorm qlnorm dlnorm rlnorm

# Negative Binomial pnbinom qnbinom dnbinom rnbinom

# Poisson ppois qpois dpois rpois

# Student t pt qt dt rt

# Studentized Range ptukey qtukey dtukey rtukey

# Weibull pweibull qweibull dweibull rweibull

# Wilcoxon Rank Sum Statistic pwilcox qwilcox dwilcox rwilcox

# Wilcoxon Signed Rank Statistic psignrank qsignrank dsignrank rsignrank

# ...

# - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - #

# Normal pnorm, qnorm, dnorm, rnorm

# distribution function

# direct - P ( X < 23.5 )

pn <- pnorm( 23.5, mean = 50, sd = 20 )

str( pn )

# num 0.0926

pn <- pnorm( 1:100, mean = 50, sd = 20 )

str( pn )

# num [1:100] 0.0512 0.0548 0.0586 0.0626 0.0668 ...

par( mfrow = c( 1, 2 ) )

hist( pn, main = "normal mean = 50, sd = 20" )

plot( 1:100, pn, main = "normal mean = 50, sd = 20")

abline( h = 0.5, v = 50, col = "red" )

par( mfrow = c( 1, 1 ) )

# quantile function 
# Inverse - qnorm looks up the p-th quantile of the normal distribution

qn <- qnorm( 0.5, mean = 50, sd = 20 )
str( qn )
# num 50

qn <- qnorm( ( ( 1:100 ) / 100 ), mean = 50, sd = 20 )
str( qn ); qn;
# [1]  3.47  8.93 12.38 14.99 17.10 18.90 20.48 21.90 23.18 24.37 25.47 26.5
#hist(qn,breaks=150)

par( mfrow = c( 1, 2 ) )
hist( qn, main = "normal mean = 50, sd = 20" )
plot( ( ( 1:100 ) / 100 ), qn, main = "normal mean = 50, sd = 20" )
abline( v = 0.5, h = 50, col = "red" )

par( mfrow = c( 1, 1 ) )

# quantile function

# Inverse - qnorm looks up the p-th quantile of the normal distribution

qn <- qnorm( 0.5, mean = 50, sd = 20 )

str( qn )

# num 50

qn <- qnorm( ( ( 1:100 ) / 100 ), mean = 50, sd = 20 )

str( qn ); qn;

# [1] 3.47 8.93 12.38 14.99 17.10 18.90 20.48 21.90 23.18 24.37 25.47 26.5

#hist(qn,breaks=150)

par( mfrow = c( 1, 2 ) )

hist( qn, main = "normal mean = 50, sd = 20" )

plot( ( ( 1:100 ) / 100 ), qn, main = "normal mean = 50, sd = 20" )

abline( v = 0.5, h = 50, col = "red" )

par( mfrow = c( 1, 1 ) )

# invertet plot

par( mfrow = c( 1, 2 ) )

plot( ( ( 1:100 ) / 100 ), qn, main = "normal mean = 50, sd = 20")
abline( h = 150, col = "red" )
plot( qn, ( ( 1:100 ) / 100 ), main = "normal mean = 50, sd = 20")
abline( v = 150, col = "red" )

# invertet plot

par( mfrow = c( 1, 2 ) )

plot( ( ( 1:100 ) / 100 ), qn, main = "normal mean = 50, sd = 20")

abline( h = 150, col = "red" )

plot( qn, ( ( 1:100 ) / 100 ), main = "normal mean = 50, sd = 20")

abline( v = 150, col = "red" )

# Density function

dn <- dnorm( 1:100, mean = 50, sd = 20)
str( dn )
dn

# [1]  0.00099187 0.00111973 0.00126091 0.00141635 0.00158698 0.00177373 
#      0.00197750 0.00219918 0.00243960 0.00269955 0.00297974 0.00328079
# [13] 0.00360324 0.00394751 0.00431387 0.00470245 0.00511325 0.00554604 
#      0.00600045 0.00647588 0.00697153 0.00748637 0.00801917 0.00856843
# [25] 0.00913245 0.00970930 0.01029681 0.01089261 0.01149411 0.01209854 
#      0.01270295 0.01330426 0.01389924 0.01448458 0.01505687 0.01561270
# [37] 0.01614862 0.01666123 0.01714719 0.01760327 0.01802635 0.01841351 
#      0.01876202 0.01906939 0.01933341 0.01955213 0.01972397 0.01984763
# [49] 0.01992220 0.01994711 0.01992220 0.01984763 0.01972397 0.01955213 
#      0.01933341 0.01906939 0.01876202 0.01841351 0.01802635 0.01760327
# [61] 0.01714719 0.01666123 0.01614862 0.01561270 0.01505687 0.01448458 
#      0.01389924 0.01330426 0.01270295 0.01209854 0.01149411 0.01089261
# [73] 0.01029681 0.00970930 0.00913245 0.00856843 0.00801917 0.00748637 
#      0.00697153 0.00647588 0.00600045 0.00554604 0.00511325 0.00470245
# [85] 0.00431387 0.00394751 0.00360324 0.00328079 0.00297974 0.00269955 
#      0.00243960 0.00219918 0.00197750 0.00177373 0.00158698 0.00141635
# [97] 0.00126091 0.00111973 0.00099187 0.00087642

sum( dn )

# [1] 0.98756

par( mfrow = c( 1, 2 ) )
hist( dn, main = "normal mean = 50, sd = 20" )
plot( 1:100, dn, main = "normal mean = 50, sd = 20" )
par( mfrow = c( 1, 1 ) )

# Density function

dn <- dnorm( 1:100, mean = 50, sd = 20)

str( dn )

# [1] 0.00099187 0.00111973 0.00126091 0.00141635 0.00158698 0.00177373

# 0.00197750 0.00219918 0.00243960 0.00269955 0.00297974 0.00328079

# [13] 0.00360324 0.00394751 0.00431387 0.00470245 0.00511325 0.00554604

# 0.00600045 0.00647588 0.00697153 0.00748637 0.00801917 0.00856843

# [25] 0.00913245 0.00970930 0.01029681 0.01089261 0.01149411 0.01209854

# 0.01270295 0.01330426 0.01389924 0.01448458 0.01505687 0.01561270

# [37] 0.01614862 0.01666123 0.01714719 0.01760327 0.01802635 0.01841351

# 0.01876202 0.01906939 0.01933341 0.01955213 0.01972397 0.01984763

# [49] 0.01992220 0.01994711 0.01992220 0.01984763 0.01972397 0.01955213

# 0.01933341 0.01906939 0.01876202 0.01841351 0.01802635 0.01760327

# [61] 0.01714719 0.01666123 0.01614862 0.01561270 0.01505687 0.01448458

# 0.01389924 0.01330426 0.01270295 0.01209854 0.01149411 0.01089261

# [73] 0.01029681 0.00970930 0.00913245 0.00856843 0.00801917 0.00748637

# 0.00697153 0.00647588 0.00600045 0.00554604 0.00511325 0.00470245

# [85] 0.00431387 0.00394751 0.00360324 0.00328079 0.00297974 0.00269955

# 0.00243960 0.00219918 0.00197750 0.00177373 0.00158698 0.00141635

# [97] 0.00126091 0.00111973 0.00099187 0.00087642

sum( dn )

# [1] 0.98756

par( mfrow = c( 1, 2 ) )

hist( dn, main = "normal mean = 50, sd = 20" )

plot( 1:100, dn, main = "normal mean = 50, sd = 20" )

par( mfrow = c( 1, 1 ) )

cumsum(dn)

# [1]  0.00099187 0.00211159 0.00337251 0.00478886 0.00637584 0.00814957 
#      0.01012707 0.01232625 0.01476585 0.01746540 0.02044514 0.02372593
# [13] 0.02732917 0.03127668 0.03559054 0.04029300 0.04540624 0.05095229 
#      0.05695274 0.06342862 0.07040014 0.07788652 0.08590568 0.09447411
# [25] 0.10360657 0.11331587 0.12361268 0.13450529 0.14599940 0.15809794 
#      0.17080089 0.18410515 0.19800440 0.21248897 0.22754584 0.24315854
# [37] 0.25930716 0.27596839 0.29311558 0.31071885 0.32874520 0.34715870 
#      0.36592072 0.38499011 0.40432352 0.42387565 0.44359962 0.46344725
# [49] 0.48336944 0.50331656 0.52323875 0.54308638 0.56281035 0.58236248 
#      0.60169589 0.62076528 0.63952729 0.65794080 0.67596715 0.69357042
# [61] 0.71071761 0.72737884 0.74352746 0.75914015 0.77419702 0.78868160 
#      0.80258085 0.81588511 0.82858806 0.84068660 0.85218071 0.86307331
# [73] 0.87337013 0.88307943 0.89221188 0.90078031 0.90879948 0.91628585 
#      0.92325738 0.92973326 0.93573371 0.94127975 0.94639300 0.95109545
# [85] 0.95540932 0.95935683 0.96296007 0.96624086 0.96922060 0.97192015 
#      0.97435975 0.97655893 0.97853643 0.98031016 0.98189714 0.98331349
# [97] 0.98457440 0.98569413 0.98668600 0.98756241

par( mfrow = c( 1, 2 ) )
plot( 1:100, dn, main = "normal mean=50, sd=20" )
plot( 1:100, cumsum( dn ), main= "normal mean=50, sd=20" ) 

par( mfrow = c( 1,1 ) )

cumsum(dn)

# [1] 0.00099187 0.00211159 0.00337251 0.00478886 0.00637584 0.00814957

# 0.01012707 0.01232625 0.01476585 0.01746540 0.02044514 0.02372593

# [13] 0.02732917 0.03127668 0.03559054 0.04029300 0.04540624 0.05095229

# 0.05695274 0.06342862 0.07040014 0.07788652 0.08590568 0.09447411

# [25] 0.10360657 0.11331587 0.12361268 0.13450529 0.14599940 0.15809794

# 0.17080089 0.18410515 0.19800440 0.21248897 0.22754584 0.24315854

# [37] 0.25930716 0.27596839 0.29311558 0.31071885 0.32874520 0.34715870

# 0.36592072 0.38499011 0.40432352 0.42387565 0.44359962 0.46344725

# [49] 0.48336944 0.50331656 0.52323875 0.54308638 0.56281035 0.58236248

# 0.60169589 0.62076528 0.63952729 0.65794080 0.67596715 0.69357042

# [61] 0.71071761 0.72737884 0.74352746 0.75914015 0.77419702 0.78868160

# 0.80258085 0.81588511 0.82858806 0.84068660 0.85218071 0.86307331

# [73] 0.87337013 0.88307943 0.89221188 0.90078031 0.90879948 0.91628585

# 0.92325738 0.92973326 0.93573371 0.94127975 0.94639300 0.95109545

# [85] 0.95540932 0.95935683 0.96296007 0.96624086 0.96922060 0.97192015

# 0.97435975 0.97655893 0.97853643 0.98031016 0.98189714 0.98331349

# [97] 0.98457440 0.98569413 0.98668600 0.98756241

par( mfrow = c( 1, 2 ) )

plot( 1:100, dn, main = "normal mean=50, sd=20" )

plot( 1:100, cumsum( dn ), main= "normal mean=50, sd=20" )

par( mfrow = c( 1,1 ) )

# Random generations - with specified normal distribution
# random generation for the normal distribution

rn <- rnorm( 100, mean = 50, sd = 20 )
par( mfrow=c( 1, 2 ) )
hist( rn, probability = FALSE, main = "normal mean = 50, sd = 20" )
hist( rn, probability = TRUE, main="normal mean = 50, sd = 20" )
#points( rn, dnorm( rn, mean = 50, sd = 20), col = "red" )
lines( sort( rn ), dnorm( sort( rn ), mean = 50, sd = 20 ), col= "red" )

par ( mfrow = c( 1, 1 ) )

# Random generations - with specified normal distribution

# random generation for the normal distribution

rn <- rnorm( 100, mean = 50, sd = 20 )

par( mfrow=c( 1, 2 ) )

hist( rn, probability = FALSE, main = "normal mean = 50, sd = 20" )

hist( rn, probability = TRUE, main="normal mean = 50, sd = 20" )

#points( rn, dnorm( rn, mean = 50, sd = 20), col = "red" )

lines( sort( rn ), dnorm( sort( rn ), mean = 50, sd = 20 ), col= "red" )

par ( mfrow = c( 1, 1 ) )

# - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - #
# distributions for the mtcars data dnorm densities
# https://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/datasets/html/mtcars.html

attach( mtcars )

hist(mtcars$mpg, probability = TRUE)
lines( sort( mtcars$mpg ), 
       dnorm( sort( mtcars$mpg ) , 
              mean = mean(mtcars$mpg) ,sd = sd(mtcars$mpg) ), col= "red" )

par( mfrow = c( 3, 4 ) )
for( i in 1:length( mtcars[1,] ) ){ 
  hist( mtcars[,i], probability = TRUE, 
        main = paste( "Data: MTcars", colnames( mtcars )[i] ),
        xlab = paste( colnames( mtcars )[i] ) )
  lines( sort( mtcars[,i] ), 
         dnorm( sort( mtcars[,i] ) , 
                mean = mean( mtcars[,i] ) ,sd = sd( mtcars[,i] ) ), col= "red" )
}

# - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - #

# distributions for the mtcars data dnorm densities

# https://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/datasets/html/mtcars.html

attach( mtcars )

hist(mtcars$mpg, probability = TRUE)

lines( sort( mtcars$mpg ),

dnorm( sort( mtcars$mpg ) ,

mean = mean(mtcars$mpg) ,sd = sd(mtcars$mpg) ), col= "red" )

par( mfrow = c( 3, 4 ) )

for( i in 1:length( mtcars[1,] ) ){

hist( mtcars[,i], probability = TRUE,

main = paste( "Data: MTcars", colnames( mtcars )[i] ),

xlab = paste( colnames( mtcars )[i] ) )

lines( sort( mtcars[,i] ),

dnorm( sort( mtcars[,i] ) ,

mean = mean( mtcars[,i] ) ,sd = sd( mtcars[,i] ) ), col= "red" )

}

# Martin Stoppacher                                                             #
# office@martinstoppacher.com                                                   #
# - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - #
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# Martin Stoppacher #

# office@martinstoppacher.com #

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