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  3. R로 시계열 데이터 다루기
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练习

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.

说明 1 / 共 3 个

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  • 1
    • us_temperatures의 오른쪽 정렬 12시간 롤링 평균을 만들고, 해당 그래프를 확인하세요.
  • 2
    • us_temperatures의 왼쪽 정렬 24시간 롤링 최댓값을 만들고, 결과를 그래프로 그리세요.
  • 3
    • us_temperatures의 가운데 정렬 99시간 롤링 중앙값을 만들고, 나온 그래프를 확인하세요.