Volgende stappen - II

Je temperatuurdata leverden een paar mogelijke richtingen op om de oorzaken van vertragingen en annuleringen van vluchten te onderzoeken. Je opdrachtgever houdt echter vol dat aankomstpatronen in Boston worden beïnvloed door zicht en wind, niet door temperatuur. Voordat je verdergaat, moet je meer data verzamelen.

Na uitgebreid onderzoek heb je relevante data gevonden over de wekelijkse gemiddelde zichtbaarheid en windsnelheid in de regio Boston. Welke van de volgende stappen zou je nemen voordat je deze data samenvoegt met je bestaande maandelijkse xts-object, flights_temps?

1. Codeer de data als een xts-object met een tijdgebaseerde index.
2. Zet de data om naar maandelijkse periodiciteit met to.period() met de eerste observatie per week.
3. Zorg dat elk dataobject slechts één kolom met informatie bevat.
4. Zet de data om naar maandelijkse periodiciteit met split() en lapply() om maandgemiddelden te berekenen.
5. Controleer de periodiciteit en duur van je xts-objecten voordat je merge() gebruikt.
6. Verwijder de bestaande temperatuurinformatie uit flights_temps voordat je merge() gebruikt.