Gleitenden Durchschnitt berechnen und plotten
Der letzte Baseball-Indikator, den du erstellen möchtest, ist die L10, also der gleitende Sieg/Niederlage-Durchschnitt der letzten zehn Spiele. Während dir der kumulierte Sieg/Niederlage-Durchschnitt zeigt, wie das Team insgesamt abschneidet, liefert der L10-Indikator ein genaueres Bild der jüngsten Leistung. Außerhalb des Sports ist diese Kennzahl vergleichbar mit einem Finanzindikator, der auf die jüngste Portfolio-Performance fokussiert.
Um einen gleitenden Sieg/Niederlage-Durchschnitt zu erzeugen, greif wieder auf den Befehl rollapply() aus dem vorherigen Kapitel zurück. In diesem Fall soll die Funktion mean jeweils auf die letzten 10 Spiele der Red Sox zu einem beliebigen Zeitpunkt der Saison 2013 angewendet werden.
Das Objekt redsox_xts, einschließlich der Spalte win_loss, steht dir in deinem Workspace zur Verfügung.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Fallstudie: Zeitreihendaten von Städten in R analysieren
Anleitung zur Übung
- Erzeuge ein neues xts-Objekt, das nur die Saison 2013 enthält. Nenne dieses Objekt
redsox_2013. - Verwende
rollapply(), um auf Basis der Spaltewin_lossinredsox_2013deinen Indikatorlastten_2013zu berechnen. Setzewidthauf10, um die letzten zehn Spiele der Red Sox einzubeziehen, und setze das ArgumentFUNaufmean, um den Durchschnitt der Spaltewin_losszu bilden. - Nutze
plot.xts(), um deinen neuen Indikator während der Saison 2013 anzuzeigen. Lass das Argumentylimwie im vorgefertigten Code eingestellt.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Select only the 2013 season
redsox_2013 <- ___["___"]
# Use rollapply to generate the last ten average
lastten_2013 <- rollapply(___$___, width = ___, FUN = ___)
# Plot the last ten average during the 2013 season
plot.xts(___, ylim = c(0, 1))