1. Nauka
    2. /
  2. Projekty
    3. /
  3. Studium przypadku: analiza danych szeregów czasowych miasta w R
Connected

ćwiczenie

Obliczanie trendów w szeregach czasowych

Jedną z najważniejszych zalet obiektów xts jest możliwość wykonywania prostych działań matematycznych na danych szeregów czasowych. W przypadku danych o lotach warto obliczyć na przykład odsetek lotów opóźnionych, odwołanych lub przekierowanych w każdym miesiącu.

W tym ćwiczeniu użyjesz swoich danych, aby wygenerować nową kolumnę szeregu czasowego zawierającą odsetek lotów przylatujących z opóźnieniem do Bostonu w każdym miesiącu. Następnie stworzysz wykres tej metryki, a potem obliczysz dodatkowe wskaźniki dla lotów odwołanych i przekierowanych.

Instrukcje

100 XP
  • Użyj prostych działań matematycznych na obiekcie flights_xts, aby obliczyć odsetek opóźnionych lotów w każdym miesiącu. Zapisz wynik jako nową kolumnę w flights_xts o nazwie pct_delay.
  • Użyj funkcji plot.xts(), aby zwizualizować odsetek opóźnionych lotów w poszczególnych miesiącach.
  • Zastosuj ten sam schemat obliczeń, aby dodać do obiektu xts dwie kolejne kolumny: pct_cancel i pct_divert – odpowiednio dla lotów odwołanych i przekierowanych.
  • Użyj funkcji plot.zoo(), aby wyświetlić wszystkie trzy trendy na jednym wykresie. W tym celu wybierz z obiektu flights_xts podzbiór danych zawierający tylko te trzy kolumny, które właśnie utworzyłeś.