時系列トレンドを計算する

xts オブジェクトの大きな利点の一つは、時間軸に沿ってシンプルな数式を適用できることです。フライトデータでは、各月の遅延・欠航・目的地変更（ダイバート）の割合を算出することが有用です。

この演習では、各月にボストン到着が遅れたフライトの割合を表す新しい時系列列を作成します。続いて、この指標のプロットを作成し、その後に欠航とダイバートの指標も計算します。

flights_xts に対して簡単な数式を用い、各月の遅延便の割合を計算して、pct_delay という新しい列として flights_xts に保存します。
plot.xts() を使って、各月の遅延便の割合を可視化します。
上記と同様の計算を繰り返し、欠航とダイバート用に、xts オブジェクトへ pct_cancel と pct_divert の2列を追加します。
plot.zoo() を使って、3つのトレンドをまとめて表示します。そのために、いま作成した3列だけを含む flights_xts のサブセットを選択してください。