이동 평균 계산 및 시각화
마지막으로 만들 지표는 L10으로, 직전 10경기의 승/패 이동 평균입니다. 누적 승/패 평균이 팀의 전반적인 성적을 보여준다면, L10 지표는 최근 경기력에 더 초점을 맞춘 구체적인 그림을 제공합니다. 스포츠를 넘어 금융 분야에서는 최근 포트폴리오 성과에 초점을 맞춘 지표와 비슷하다고 볼 수 있어요.
이동 승/패 평균을 계산하려면 이전 장에서 사용한 rollapply() 명령을 다시 활용하세요. 이번에는 2013 시즌 동안 어느 시점이든 Red Sox가 치른 마지막 10경기에 mean 함수를 적용하면 됩니다.
win_loss 열을 포함한 redsox_xts 객체가 작업 공간에 준비되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
사례 연구: R로 도시 시계열 데이터 분석
연습 안내
- 2013 시즌만 포함하는 새로운 xts 객체를 생성하고, 이름을
redsox_2013으로 지정하세요. rollapply()를 사용해redsox_2013의win_loss열을 기반으로lastten_2013지표를 계산하세요. Red Sox의 마지막 10경기를 포함하도록width는10으로, 평균을 계산하도록FUN인수는mean으로 설정하세요.plot.xts()로 2013 시즌의 새 지표를 시각화하세요. 미리 작성된 코드의ylim인수는 그대로 두세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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))