Přidání klouzavého průměru k datům o nezaměstnanosti

Kromě diskrétních ukazatelů, jako jsou součty od začátku roku, se může hodit přidat k časové řadě klouzavý součet nebo průměr.

Vraťme se proto k měsíčním datům unemployment. Kromě konkrétní úrovně nezaměstnanosti v daném měsíci může širší pohled na ekonomické prostředí vyžadovat klouzavé ukazatele za několik měsíců.

K tomu použiješ funkci rollapply(), která přijímá objekt časové řady, velikost okna width a argument FUN definující funkci aplikovanou na každé klouzavé okno.

Toto cvičení je součástí kurzu

Případová studie: Analýza časových řad městských dat v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí rollapply() vypočítej klouzavý roční průměr nezaměstnanosti v USA. Nezapomeň specifikovat sloupec us z dat unemployment, nastavit argument width na odpovídající počet měsíčních období a argument FUN na mean. Výsledný klouzavý průměr ulož do objektu unemployment pod názvem year_avg.
Vykresli oba ukazatele nezaměstnanosti v USA (us a year_avg) pomocí funkce plot.zoo(). Nastav argument plot.type na "single", aby se obě veličiny zobrazily ve stejném panelu.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Use rollapply to calculate the rolling yearly average US unemployment
unemployment$year_avg <- rollapply(___$___, width = ___, FUN = ___)

# Plot all columns of US unemployment data
plot.zoo(unemployment[, c("___", "___")], plot.type = "___", lty = lty, lwd = lwd)

Upravit a spustit kód