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  3. 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

失業率のラグ

経済動向が観光に影響するまでには時間がかかる可能性があるため、分析を進める前に失業率データにラグを付けておくと有用かもしれません。

xts でラグを生成するには lag() コマンドを使います。これは、ラグをかけるデータ（引数 x）と、ラグの方向と幅を決める k の指定が必要です。

書式の一貫性に注意してください。Base R と zoo パッケージでは、ラグは「負の」値で指定し、1期のラグは "-1"（逆に1期のリードは "1"）で表します。対照的に、xts パッケージではラグは「正の」値で指定し、1期のラグは "1"（1期のリードは "-1"）で表します。

指示

100 XP
  • lag() を使って、米国の失業率の1カ月ラグを作成してください。月次データで1カ月ラグにするには、引数 k を 1 に設定します。unemployment オブジェクトには米国失業率（us）とマサチューセッツ州の失業率（ma）の時系列が含まれている点に注意してください。どの列にラグをかけるかを指定する必要があります。この新しい xts オブジェクトは us_monthlag として保存します。
  • もう一度 lag() を呼び出して、米国の失業率の1年ラグを作成してください。再度、unemployment 内の正しい列を指定し、1年全体にわたるラグを生成する適切な k の値を設定してください。この新しい xts オブジェクトは us_yearlag として保存します。
  • merge() を使って、元の失業率データ（unemployment）と新しく作成したラグ（us_monthlag と us_yearlag）を結合します。結合したデータは unemployment_lags として保存します。
  • head() を使って、unemployment_lags の先頭 15 行を表示してください。