失業データに連続的なローリング平均を追加する
年初来合計のような離散的な指標に加えて、時系列データにローリング合計や平均を追加したくなることもあります。
そのために、月次の unemployment データに戻りましょう。各月の失業率という静的な水準も有用ですが、より広い経済環境を捉えるには、複数月にわたるローリング指標が役立ちます。
ここでは、rollapply() コマンドを使います。これは時系列オブジェクト、ウィンドウサイズ width、そして各ローリングウィンドウに適用する関数を指定する FUN 引数を受け取ります。
この演習はコースの一部です
ケーススタディ：Rで都市の時系列データを分析する
演習の手順
rollapply()を使って、米国失業率のローリング年間平均を計算します。unemploymentデータのus列を指定し、width引数を月数で適切に設定し、FUN引数はmeanにしてください。計算したローリング平均は、unemploymentオブジェクトのyear_avgとして保存します。plot.zoo()を使って、米国失業率の2つの指標（usとyear_avg）をプロットします。両方の指標を同じパネルに表示するため、plot.type引数を"single"に設定します。
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。
# Use rollapply to calculate the rolling yearly average US unemployment
unemployment$year_avg <- rollapply(___$___, width = ___, FUN = ___)
# Plot all columns of US unemployment data
plot.zoo(unemployment[, c("___", "___")], plot.type = "___", lty = lty, lwd = lwd)