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。
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
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。
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。
# Create a one month lag of US unemployment
us_monthlag <- lag(___$___, k = ___)
# Create a one year lag of US unemployment
us_yearlag <-
# Merge your original data with your new lags
unemployment_lags <- merge(unemployment, ___, ___)
# View the first 15 rows of unemployment_lags