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失業率の差分化

データにラグを追加するだけでなく、系列の差分を作成すると役立つことがあります。

差分を計算するには、diff() コマンドを使います。このコマンドでは、元のデータオブジェクト、ラグの数（lag）、差分の次数（differences）を指定します。

この演習では、unemployment データにいくつかの有用な差分指標を追加して、別の角度から拡張していきます。

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

  • diff() を使って、米国の失業率に対する月次の一次差分を作成します。diff() の呼び出しでは、unemployment 内のどの列を使うかに加えて、lag と differences 引数も指定してください。結合用に新しいオブジェクトへ保存するのではなく、unemployment に us_monthlydiff という新しい列として保存します。
  • 同様に diff() を用いて、米国の失業率の年次差分を作成し、unemployment$us_yearlydiff に保存します。
  • 2 回の plot.xts() 呼び出しを使って、米国の失業率（unemployment$us）と年次変化（unemployment$us_yearlydiff）のプロットをそれぞれ作成します。2 回目の plot.xts() では type 引数はそのままにして、棒グラフを出力してください。あらかじめ用意された par() コマンドにより、2 つのプロットを同時に表示できます。

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。

# Generate monthly difference in unemployment
unemployment$us_monthlydiff <- diff(___$___, lag = ___, differences = ___)

# Generate yearly difference in unemployment
unemployment$us_yearlydiff <- 

# Plot US unemployment and annual difference
par(mfrow = c(2,1))
plot.xts(___)
plot.xts(___, type = "h")
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