スポーツのトレンドを可視化する

これまでにスポーツデータをさまざまな方法で加工・抽出してきました。ここで一歩引いて、データのトレンドを考えてみましょう。右のプロットは、2015年のMLBシーズンにおけるBoston Red Soxと、2015-2016年のNHLシーズンにおけるBoston Bruinsの累積勝率（win/loss平均）を示しています。

それぞれのシーズンの終了時点で、どちらのチームの勝率（win/loss平均）が高かったでしょうか？

作業スペースには、2つのxtsオブジェクト redsox_2015 と bruins_2015 が用意されています。これらのオブジェクトには、各シーズンで行われた各試合の日付と、その試合時点での累積勝率（各オブジェクトの win_loss 列に格納）が含まれています。summary()、structure()、periodicity()、head()、tail() といったコマンドや、サブセット化によってオブジェクトを確認できます。

選択肢

2015年MLBシーズン終了時点では、Red Soxの勝率（win/loss平均）は、2015-2016年NHLシーズン終了時点のBoston Bruinsより高かった。

2015年MLBシーズン終了時点では、Red Soxの勝率（win/loss平均）は、2015-2016年NHLシーズン終了時点のBoston Bruinsより低かった。

シーズンの時系列が揃っていないため、どちらのチームの平均が高いかを判断することはできない。

演習

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選択肢

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