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Explorando datos económicos

Ahora que has explorado los patrones del clima y de los vuelos en Boston, tu cliente te pide que des un paso atrás y prepares algunos datos económicos. Has reunido datos sobre la economía de EE. UU., incluyendo el producto interior bruto (GDP) y el desempleo, tanto de todo el país como del estado de Massachusetts (donde está Boston) en particular.

Como siempre, tu primer paso al manipular series temporales debe ser convertir tus datos a la clase xts. En este ejercicio, vas a examinar y codificar datos temporales del GDP de EE. UU., que están disponibles en tu espacio de trabajo como gdp.

Este ejercicio forma parte del curso

Estudio de caso: Análisis de series temporales de una ciudad en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Consulta información sobre tus datos gdp usando summary(). ¿Qué puedes concluir del resultado de este comando?
  • Empieza el proceso de codificar gdp a xts convirtiendo la columna date a un objeto temporal. En este caso, parece que tus datos de GDP son trimestrales, así que deberías usar la clase yearqtr.
  • Usa as.xts() para convertir gdp en un objeto xts. Recuerda indexar tu objeto xts por la columna date y eliminar esa columna de la salida de xts usando el formato de subíndice data[, 1].
  • Usa plot.xts() para visualizar tus datos de GDP a lo largo del tiempo. ¿Hay algo que llame la atención en tu gráfico?

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Get a summary of your GDP data


# Convert GDP date column to time object
gdp$date <- as.yearqtr(___)

# Convert GDP data to xts
gdp_xts <- as.xts(___[, -1], order.by = ___)

# Plot GDP data over time
Editar y ejecutar código