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##########stock price##########

code=8604    ##野村ＨＤの株価を指定
year=2016    #2016年を指定

#http://k-db.com/からスクレイピングを行います。

url=paste("http://k-db.com/stocks/",code,"-T/1d/",year,"?download=csv",sep="")
stock_data=read.table(url,sep=",", skip=1)

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#データの読み込み
leaf=read.csv("leaf.csv",header = F,
colClasses=c("factor",rep("numeric",15)),
col.names=c("Class","Specimen Number","Eccentricity","Aspect Ratio","Elongation","Solidity","Stochastic Convexity","Isoperimetric Factor","Maximal Indentation Depth","Lobedness","Average Intensity","Average Contrast","Smoothness","Third moment","Uniformity","Entropy"))
leaf=leaf[,-2]

y=leaf$Class
x=leaf[,-1]

train <- seq.int(1, 340, by=2)

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#データの読み込み
#事前にデータの二行目(id)を削除しておいた
leaf=read.csv("leaf_mod.csv")

#散布図を描く
y=leaf$Class
x=leaf[,-1]

pairs(x,main="leaf",pch = 21, bg=y+2)
plot(x[1:7],pch=21,bg=y+2)

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##actuarパッケージの読み込み
library(actuar)

##パンジャーの再帰式でクレーム総額分布を求める
#まずクレーム額分布（平均１０の指数分布）を離散化
fx=discretize(pgamma(x,1,0.1),from=0, to=500,step=0.25,method="unbiased",lev=levgamma(x,1,0.1))
fx0=fx[1]

fs=rep(0,2001)

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###########高速フーリエ変換によるクレーム総額の導出##########
library(actuar)

##FFTと一様分布畳み込み
#一様分布二つの和
x=discretize(punif(x),from=0, to=2,step=2^(-8),method="unbiased",lev=levunif(x))
y=fft(x)                           #密度関数ベクトルをフーリエ変換
z=y^2　　　　　　　　　　　　      #畳み込むため２乗する
fu=fft(z,inverse=TRUE)/length(z) 　#逆変換
fu=as.numeric(fu)　　　　　　　　　#虚数をとる

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################クレームモデル###########################

##各分布の密度関数

layout(matrix(1:6,nrow=2,byrow=FALSE))

plot(dpois(0:20,5))
plot(dnbinom(0:20,5,1/2))
curve(dgamma(x,2,0.01),0,500)
curve(dnorm(x,200,50),0,500)