Dodawanie dyskretnej kroczącej sumy do danych PKB
Znajomość zmiany wartości z okresu na okres jest przydatna, ale czasem ważniejsza jest łączna zmiana od początku roku. Aby wygenerować taki wskaźnik, możesz użyć wzorca split-lapply-rbind. Proces ten jest podobny do tego, którego użyto do obliczania miesięcznych średnich temperatur w poprzednim rozdziale.
W tym ćwiczeniu wrócisz do danych gdp z wcześniejszej części rozdziału. Oprócz statycznych wartości PKB w każdym kwartale, wygenerujesz miarę zmiany PKB między kolejnymi kwartałami (używając diff()), a także kroczącą sumę narastającą zmiany PKB od początku roku (używając split(), lapply() i rbind()).
To ćwiczenie jest częścią kursu
Studium przypadku: analiza danych szeregów czasowych miasta w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Użyj
diff(), aby obliczyć prostą kwartalną różnicę wgdp. Pamiętaj, aby wskazać kolumnęgdpi ustawić argumentlagrówny1(czyli 1 kwartał). Zapisz wynik w obiekciegdpjakoquarterly_diff. - Mając już miarę kwartalnej zmiany PKB, podziel dane
quarterly_diffna lata przy użyciusplit(). W wywołaniusplit()wskaż kolumnęquarterly_diffz obiektugdpi ustaw argumentfna"years"(w cudzysłowie). - Zastosuj
lapply()na właśnie podzielonych danych. Aby obliczyć sumę narastającą w każdym roku, ustaw argumentFUNnacumsum(bez cudzysłowu). - Użyj
do.call(), aby połączyć danegdpchange_ytdz powrotem w obiekt xts za pomocąrbind. - Na koniec użyj
plot.xts(), aby zwizualizować narastającą zmianę PKB od początku roku (gdpchange_xts).
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Add a quarterly difference in gdp
gdp$quarterly_diff <- diff(___$___, lag = ___, differences = ___)
# Split gdp$quarterly_diff into years
gdpchange_years <- split(___$___, f = "___")
# Use lapply to calculate the cumsum each year
gdpchange_ytd <- lapply(___, FUN = ___)
# Use do.call to rbind the results
gdpchange_xts <- do.call(rbind, ___)
# Plot cumulative year-to-date change in GDP
plot.xts(___, type = "h")