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Esplorare i dati economici

Ora che hai esplorato meteo e pattern dei voli a Boston, il tuo cliente ti chiede di fare un passo indietro e preparare alcuni dati economici. Hai raccolto dati sull’economia degli Stati Uniti, tra cui il prodotto interno lordo (GDP) e la disoccupazione negli USA in generale e nello stato del Massachusetts (dove si trova Boston) in particolare.

Come sempre, il primo passo nella manipolazione di serie temporali è convertire i dati nella classe xts. In questo esercizio esaminerai e codificherai i dati di serie temporali sul GDP degli USA, disponibili nel tuo workspace come gdp.

Questo esercizio fa parte del corso

Caso di studio: analisi di serie temporali cittadine in R

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Istruzioni dell'esercizio

  • Visualizza le informazioni sui tuoi dati gdp usando summary(). Cosa puoi dedurre dall’output di questo comando?
  • Inizia il processo di codifica di gdp in xts convertendo la colonna date in un oggetto temporale. In questo caso, sembra che i dati sul GDP siano trimestrali, quindi dovresti usare la classe yearqtr.
  • Usa as.xts() per convertire gdp in un oggetto xts. Ricorda di indicizzare l’oggetto xts sulla colonna date e di rimuovere quella colonna dall’output xts usando il formato di sottoimpostazione data[, 1].
  • Usa plot.xts() per visualizzare l’andamento del GDP nel tempo. Nel grafico salta all’occhio qualcosa?

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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
Modifica ed esegui il codice