Füge den Arbeitslosendaten einen gleitenden Durchschnitt hinzu
Neben diskreten Kennzahlen wie kumulierten Werten seit Jahresbeginn könntest du auch einen gleitenden Summen- oder Durchschnittswert zu deinen Zeitreihendaten hinzufügen.
Dazu kehren wir zu deinen monatlichen unemployment-Daten zurück. Auch wenn dich die Arbeitslosenquote in einem bestimmten Monat interessiert, liefert ein breiteres Bild des wirtschaftlichen Umfelds oft gleitende Indikatoren über mehrere Monate.
Dafür verwendest du den Befehl rollapply(), der ein Zeitreihenobjekt, eine Fenstergröße width und ein FUN-Argument entgegennimmt, das auf jedes Rollfenster angewendet wird.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Fallstudie: Zeitreihendaten von Städten in R analysieren
Anleitung zur Übung
- Verwende
rollapply(), um den gleitenden jährlichen Durchschnitt der US-Arbeitslosigkeit zu berechnen. Gib unbedingt die Spalteusdeinerunemployment-Daten an, setze das Argumentwidthauf die passende Anzahl monatlicher Perioden und setze das ArgumentFUNaufmean. Speichere deinen gleitenden Durchschnitt in deinemunemployment-Objekt alsyear_avg. - Zeichne deine beiden Indikatoren der US-Arbeitslosigkeit (
usundyear_avg) mitplot.zoo(). Setze das Argumentplot.typeauf"single", um beide Messgrößen im selben Panel darzustellen.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# 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)