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  3. 사례 연구: R로 도시 시계열 데이터 분석
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모든 스포츠에 대해 이동 평균 계산하기

주말 경기만 포함하도록 데이터 서브세팅을 익히셨으니, 이제는 다른 접근을 해 보려 합니다. 보스턴의 관광 산업은 지역 스포츠 팀이 홈에서 더 많이 이길 때 활기를 띨 수도 있겠죠.

주말 경기에 집중하는 대신, 보스턴에서 치른 경기를 중심으로 승패의 이동 평균을 만들어 보세요. 이를 위해 위에서 사용했던 rollapply() 명령으로 돌아가되, 이번에는 보스턴 지역의 모든 스포츠 팀을 대상으로 계산하되 홈에서 치른 경기만 서브세팅해 적용합니다.

Instructions

100 XP
  • data[column == x] 형식을 사용해 보스턴에서 치른 경기(homegame = 1)만 포함하도록 sports 데이터를 서브세팅하세요. 이 새 객체를 homegames로 저장합니다.
  • rollapply()를 사용해 보스턴 스포츠 팀의 최근 20번 홈경기에 대한 승패 평균을 계산하세요. homegames 데이터의 win_loss 열을 지정하고, width를 20으로, FUN 인수를 mean으로 설정합니다. 이 지표를 homegames 객체의 win_loss_20으로 저장하세요.
  • 유사하게 rollapply()를 호출해 100경기 이동 승패 평균을 계산하세요. 이 지표를 homegames 객체의 win_loss_100으로 저장합니다.
  • plot.zoo()를 사용해 두 지표를 시각화하세요. win_loss_20과 win_loss_100 열을 선택하고, 두 값을 같은 패널에서 보려면 plot.type 인수를 "single"로 설정하세요. lty와 lwd 인수는 그대로 두세요.