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Arbeitslosigkeit verzögern

Da wirtschaftliche Trends möglicherweise Zeit brauchen, um den Tourismus zu beeinflussen, kann es sinnvoll sein, deine Arbeitslosigkeitsdaten vor der Analyse zu verzögern.

Das Erzeugen einer Verzögerung in xts ist mit dem Befehl lag() unkompliziert. Du musst die zu verzögernden Daten (das Argument x) und einen k-Wert angeben, der Richtung und Umfang der Verzögerung bestimmt.

Achte auf eine konsistente Formatierung. Base R und das Paket zoo verlangen, dass du eine Verzögerung mit einem negativen Wert angibst, sodass eine Verzögerung von 1 mit "-1" ausgedrückt wird (und eine Vorverlagerung von 1 kontraintuitiv mit "1"). Im Gegensatz dazu verwendet das Paket xts für Verzögerungen einen positiven Wert, sodass eine Verzögerung von 1 mit "1" ausgedrückt wird (und eine Vorverlagerung von 1 mit "-1").

Diese Übung ist Teil des Kurses

Fallstudie: Zeitreihendaten von Städten in R analysieren

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Anleitung zur Übung

  • Verwende lag(), um eine einmonatige Verzögerung der US-Arbeitslosigkeit zu erzeugen. Für eine einmonatige Verzögerung mit monatlichen Daten setzt du das Argument k einfach auf 1. Denk daran, dass dein Objekt unemployment Zeitreihendaten zur US-Arbeitslosigkeit (us) und zur Arbeitslosigkeit in MA (ma) enthält. Du musst angeben, welche Spalte du verzögern willst. Speichere dieses neue xts-Objekt als us_monthlag.
  • Verwende einen weiteren Aufruf von lag(), um eine einjährige Verzögerung der US-Arbeitslosigkeit zu erzeugen. Achte wieder darauf, die richtige Spalte in unemployment und den passenden k-Wert anzugeben, um eine Verzögerung über ein ganzes Jahr zu erhalten. Speichere dieses neue xts-Objekt als us_yearlag.
  • Verwende merge(), um deine ursprünglichen Arbeitslosigkeitsdaten (unemployment) mit deinen neuen Verzögerungen (us_monthlag und us_yearlag) zu kombinieren. Speichere die kombinierten Daten als unemployment_lags.
  • Verwende head(), um die ersten 15 Zeilen von unemployment_lags anzuzeigen.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Create a one month lag of US unemployment
us_monthlag <- lag(___$___, k = ___)

# Create a one year lag of US unemployment
us_yearlag <- 

# Merge your original data with your new lags 
unemployment_lags <- merge(unemployment, ___, ___)

# View the first 15 rows of unemployment_lags
Code bearbeiten und ausführen