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Esplorare i dati sulla disoccupazione

Ora che hai ripassato i passaggi di base per gestire i dati mancanti, puoi esaminare e pulire più facilmente nuove serie temporali al volo.

In questo esercizio, farai un po’ di pratica esplorando, pulendo e visualizzando i dati sulla disoccupazione, sia negli Stati Uniti in generale sia in Massachusetts (MA) in particolare. Un oggetto xts che contiene questi dati, unemployment, è disponibile nel tuo workspace.

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 di riepilogo dei tuoi dati unemployment usando summary(). Presta particolare attenzione al numero di NA's identificati nei Risultati. Nota anche che i valori min e max dell’indice temporale indicano il periodo coperto dai dati.
  • Usa na.approx() per rimuovere i valori mancanti dai dati sulla disoccupazione tramite interpolazione lineare. Salva questi valori di nuovo nell’oggetto unemployment.
  • Usa plot.zoo() per tracciare i dati unemployment. Specifica plot.type come "single" per mettere sia i dati degli Stati Uniti sia quelli specifici del Massachusetts nello stesso grafico. Mantieni l’argomento lty e la chiamata a legend() così come sono.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# View a summary of your unemployment data


# Use na.approx to remove missing values in unemployment data
unemployment <- 

# Plot new unemployment data
plot.zoo(___, plot.type = "___", lty = lty)
legend("topright", lty = lty, legend = labels, bg = "white")
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