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。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ時系列データ操作
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。
# Create and plot the rolling average
___(___) %>%
autoplot() +
theme_light() +
labs(y = "Degrees Celsius")