失業データを探索する

欠損値処理の基本手順を復習したので、新しい時系列データもその場でより簡単に確認・クリーニングできるようになりました。

この演習では、米国全体およびマサチューセッツ州（MA）の失業データを探索・クリーニング・可視化する練習をします。これらのデータを含む xts オブジェクト unemployment がワークスペースに用意されています。

summary() を使って unemployment データのサマリー情報を確認します。出力に含まれる NA's の数に注意してください。また、時系列インデックスの min と max の値がデータの対象期間を示すことにも留意しましょう。
na.approx() を使って線形補間により欠損値を除去し、その結果を unemployment オブジェクトに上書き保存します。
plot.zoo() を使って unemployment データを可視化します。plot.type を "single" に指定して、米国全体とマサチューセッツ州のデータを同じプロットに描画してください。lty 引数と legend() の呼び出しはそのままにしておきます。