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経済データを探索する

これまでにボストンの天気とフライトのパターンを調べてきましたが、ここで一歩引いて経済データを整備してほしいと依頼されました。米国の経済について、国内総生産（GDP）や失業率など、全米およびボストンがあるマサチューセッツ州に関するデータを収集しました。

タイムシリーズデータを扱う際の最初のステップは、常にデータを xts クラスに変換することです。この演習では、ワークスペースに gdp として用意されている米国 GDP のタイムシリーズデータを確認し、適切にエンコードします。

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

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演習の手順

  • summary() を使って gdp データの情報を確認しましょう。この出力から何が分かりますか？
  • gdp を xts にエンコードする準備として、date 列を時間オブジェクトに変換します。今回は四半期データのようなので、yearqtr クラスを使いましょう。
  • as.xts() を使って gdp を xts オブジェクトに変換します。インデックスには date 列を使い、出力からはその列を除くために data[, 1] のようなサブセット指定を使うことを忘れないでください。
  • plot.xts() を使って GDP の時系列プロットを表示しましょう。グラフから何か気づく点はありますか？

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。

# 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
コードを編集して実行