始める無料で始める

ローリング平均を計算してプロットする

最後に作成したい野球の指標は L10、つまり直近10試合の勝敗の移動平均です。累積の勝敗平均がチーム全体の状況を示すのに対して、L10 は直近のパフォーマンスをより具体的に把握できます。スポーツ以外の分野では、これは直近のポートフォリオ成績に焦点を当てた金融指標に相当します。

ローリングの勝敗平均を計算するには、前の章で使った rollapply() コマンドに戻りましょう。ここでは、2013年シーズンの任意の時点で、Red Sox が直近に戦った 10 試合に対して mean 関数を適用します。

win_loss 列を含む redsox_xts オブジェクトはワークスペースに用意されています。

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

コースを見る

演習の手順

  • 2013年シーズンのみを含む新しい xts オブジェクトを作成し、redsox_2013 と名付けます。
  • rollapply() を使って、redsox_2013 の win_loss 列に基づく lastten_2013 指標を計算します。width は 10（直近10試合を含める）に、FUN は mean（win_loss 列の平均を計算）に設定します。
  • plot.xts() を使って、2013年シーズンにおける新しい指標を可視化します。用意されたコードの ylim 引数はそのままにしてください。

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。

# Select only the 2013 season
redsox_2013 <- ___["___"]

# Use rollapply to generate the last ten average
lastten_2013 <- rollapply(___$___, width = ___, FUN = ___)

# Plot the last ten average during the 2013 season
plot.xts(___, ylim = c(0, 1))
コードを編集して実行