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演習

ローリングウィンドウ関数

ローリング平均は、平均的に値がどのくらいの速さで変化するかを示したいときに、ノイズの多いデータを「平滑化」するのに使えます。

この演習では、米国の3都市で1時間ごとに観測された気温を含む時系列 us_temperatures を使います。ローリングウィンドウを用いて、ウィンドウ幅を変えながら平均、最大、中央値といったローリング統計量を計算し、ウィンドウサイズの違いによる影響を確認します。

重要なポイントとして、ローリング中央値には奇数のウィンドウ幅が必要です！

us_temperatures の時系列データと、zoo パッケージおよび ggplot2 パッケージが利用可能です。

指示1 / 3

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  • 1
    • us_temperatures の右寄せ、12時間のローリング平均を作成し、プロットを確認してください。
  • 2
    • us_temperatures の左寄せ、24時間のローリング最大値を作成し、結果をプロットしてください。
  • 3
    • us_temperatures の中央寄せ、99 時間のローリング中央値を作成し、得られるプロットを確認してください。