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Manipolare i dati sulla disoccupazione in MA

Ora che hai aggiunto ritardi, differenze e valori mobili ai dati su PIL e disoccupazione negli Stati Uniti, è il momento di applicare queste abilità al tuo incarico.

Ricorda che il tuo cliente è interessato al settore turistico di Boston. Oltre ai dati sull’economia USA in generale, può essere utile preparare alcuni indicatori pertinenti anche per i dati economici del Massachusetts.

In questo esercizio userai le tecniche di manipolazione di serie temporali per generare: un ritardo di un anno, una differenza del primo ordine a sei mesi, una media mobile a sei mesi e un massimo mobile a un anno del tasso di disoccupazione in MA. Il tuo cliente sta aspettando!

Questo esercizio fa parte del corso

Caso di studio: analisi di serie temporali cittadine in R

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Istruzioni dell'esercizio

  • Usa lag() per generare un ritardo di un anno del tasso di disoccupazione in MA (contenuto nella colonna ma dei tuoi dati mensili unemployment). Ricorda di impostare l’argomento k pari a un anno di osservazioni. Salva questo indicatore in unemployment come ma_yearlag.
  • Usa diff() per generare una differenza del primo ordine a sei mesi nel tasso di disoccupazione in MA. Ricorda di specificare la colonna corretta nei tuoi dati unemployment. Salva questo indicatore in unemployment come ma_sixmonthdiff.
  • Calcola la media mobile a sei mesi della disoccupazione in MA usando rollapply(). Assicurati di fornire la specifica appropriata per gli argomenti width e FUN. Salva questo indicatore in unemployment come ma_sixmonthavg.
  • Misura il massimo raggiunto dalla disoccupazione nell’ultimo anno usando un’altra chiamata a rollapply() con l’opportuna specifica dell’argomento width. Questa volta imposta l’argomento FUN su max. Salva questo indicatore finale in unemployment come ma_yearmax.
  • Usa tail() per visualizzare l’ultimo anno di dati unemployment (n = 12).

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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
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