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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

フライトデータを可視化する

データの中身がつかめてきたら、次は時間とともに変化する傾向を可視化していきます。この演習では、時系列データのいくつかの描画方法を使って、flights_xts データを時系列でプロットします。

xts オブジェクトをプロットする最も簡単な方法は、plot.xts() を使うことです。プロットの y 軸として 1 つの引数だけを指定すればよく、x 軸は xts オブジェクトの時間インデックスから自動的に設定されます。

より複雑なプロットには、複数列のデータを含められる plot.zoo() を使うとよいでしょう。特に、plot.type 引数で、データを 1 つのパネル（"single"）にまとめるか、複数のパネル（"multiple"）に分けるかを指定できます。これは、複数列のデータを時間とともに比較するときに便利です。

指示

100 XP
  • plot.xts() を使って、時間とともに変化する BOS への月間総フライト数（total_flights）を表示します。このコマンドでは y 軸に与えるデータだけを指定しますが、どの列をプロットするかは明確に指定する必要があります。
  • もう一度 plot.xts() を呼び出して、BOS への月間の「遅延」フライトを時系列でプロットします。
  • plot.zoo() を使って、flights_xts にある 4 つの時系列列すべてを描画します。plot.type 引数を "multiple" に設定し、4 つの異なるパネルのプロットを作成してください。ylab 引数はそのままにします。
  • さらに plot.zoo() を呼び出して、4 つのプロットを 1 つのパネルにまとめます。lty 引数と legend 関数は変更しないでください。