Manipulación de datos de desempleo en MA
Ahora que has añadido retardos, diferencias y valores rodantes a tus datos de PIB y desempleo de EE. UU., es momento de aplicar estas habilidades a tu encargo.
Recuerda que tu cliente quiere información relevante para la industria turística de Boston. Además de los datos sobre la economía de EE. UU. en general, puede ser útil preparar algunos indicadores pertinentes para tus datos económicos de Massachusetts.
En este ejercicio, usarás tus habilidades de manipulación de series temporales para generar: un retardo de un año, una diferencia de primer orden de seis meses, una media móvil de seis meses y un máximo rodante de un año en la tasa de desempleo de MA. ¡Tu cliente está esperando!
Este ejercicio forma parte del curso
Estudio de caso: Análisis de series temporales de una ciudad en R
Instrucciones del ejercicio
- Usa
lag()para generar un retardo de un año de la tasa de desempleo de MA (contenida en la columnamade tus datos mensualesunemployment). Recuerda establecer el argumentokigual a un año de observaciones. Guarda este indicador en tus datosunemploymentcomoma_yearlag. - Usa
diff()para generar una diferencia de primer orden de seis meses en la tasa de desempleo de MA. Recuerda especificar la columna correcta en tus datosunemployment. Guarda este indicador en tus datosunemploymentcomoma_sixmonthdiff. - Calcula la media móvil de seis meses del desempleo de MA usando
rollapply(). Asegúrate de proporcionar la especificación adecuada para los argumentoswidthyFUN. Guarda este indicador en tus datosunemploymentcomoma_sixmonthavg. - Mide el "high water mark" del desempleo durante el último año usando otra llamada a
rollapply()con la especificación adecuada del argumentowidth. Esta vez, establece el argumentoFUNenmax. Guarda este último indicador en tus datosunemploymentcomoma_yearmax. - Usa
tail()para ver el último año de datos deunemployment(n = 12).
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Add a one-year lag of MA unemployment
unemployment$ma_yearlag <-
# Add a six-month difference of MA unemployment
unemployment$ma_sixmonthdiff <-
# Add a six-month rolling average of MA unemployment
unemployment$ma_sixmonthavg <-
# Add a yearly rolling maximum of MA unemployment
unemployment$ma_yearmax <-
# View the last year of unemployment data