データのデトレンド
前の演習で見たように、差分は時系列データからトレンドを取り除くのに有効です。差分とは、ある時点の値とその直前の値との差をとる操作でした。
この演習では、diff() を使って実データのトレンドを除去し、プロットします。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶARIMAモデル
演習の手順
- astsa パッケージはあらかじめ読み込まれています。
- 地球平均気温データ（
globtemp）と、そのデトレンド系列を比較するマルチ図プロットを作成します。マルチ図プロットは、用意されたpar()コマンドを実行した後に、plot()を2回呼び出すことで作成できます。 - ロサンゼルス郡の週次心血管疾患死亡数（
cmort）と、そのデトレンド系列を比較するマルチ図プロットをもう一つ作成します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Plot globtemp and detrended globtemp
par(mfrow = c(2,1))
plot(globtemp)
# Plot cmort and detrended cmort
par(mfrow = c(2,1))
plot(cmort)