Explorando dados econômicos

Agora que você explorou padrões de clima e voos em Boston, seu cliente pediu para dar um passo atrás e preparar alguns dados econômicos. Você reuniu dados sobre a economia dos EUA, incluindo produto interno bruto (GDP) e desemprego nos EUA em geral e, em particular, no estado de Massachusetts (lar de Boston).

Como sempre, seu primeiro passo ao manipular séries temporais deve ser converter seus dados para a classe xts. Neste exercício, você vai examinar e codificar dados de série temporal do GDP dos EUA, que estão disponíveis no seu ambiente como gdp.

Este exercício faz parte do curso

Estudo de Caso: Analisando Séries Temporais de Cidades em R

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Instruções do exercício

Veja informações sobre seus dados gdp usando summary(). O que você conclui a partir da saída desse comando?
Comece o processo de codificar gdp para xts convertendo a coluna date para um objeto de tempo. Neste caso, parece que seus dados de GDP são trimestrais, então você deve usar a classe yearqtr.
Use as.xts() para converter gdp em um objeto xts. Lembre-se de indexar seu objeto xts pela coluna date e remover essa coluna da saída do xts usando o formato de subconjunto data[, 1].
Use plot.xts() para visualizar seus dados de GDP ao longo do tempo. Algo chama a atenção no seu gráfico?

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Get a summary of your GDP data


# Convert GDP date column to time object
gdp$date <- as.yearqtr(___)

# Convert GDP data to xts
gdp_xts <- as.xts(___[, -1], order.by = ___)

# Plot GDP data over time

Editar e executar o código