롤링 윈도 함수
롤링 평균은 값의 변동이 심한 데이터를 ‘평활화’해서, 평균적으로 값이 얼마나 빠르게 혹은 느리게 변하는지 보여줄 때 유용해요.
이번 연습 문제에서는 미국의 세 도시에서 매시간 측정한 온도가 담긴 시계열 us_temperatures를 사용해요. 롤링 윈도를 이용해 서로 다른 윈도 크기로 평균(mean), 최댓값(maximum), 중앙값(median) 같은 롤링 통계를 계산하고, 윈도 크기를 바꿨을 때 어떤 효과가 있는지 확인해 보세요!
중요: 롤링 중앙값은 반드시 윈도 폭이 홀수여야 해요!
us_temperatures 시계열과 zoo, ggplot2 패키지는 이미 준비되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 시계열 데이터 다루기
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create and plot the rolling average
___(___) %>%
autoplot() +
theme_light() +
labs(y = "Degrees Celsius")