Explorando dados de desemprego

Agora que você revisou as etapas básicas para lidar com dados ausentes, fica mais fácil examinar e limpar novas séries temporais rapidamente.

Neste exercício, você vai praticar um pouco mais explorando, limpando e plotando dados de desemprego, tanto nos Estados Unidos em geral quanto em Massachusetts (MA) em particular. Um objeto xts com esses dados, unemployment, está disponível no seu ambiente de trabalho.

Este exercício faz parte do curso

Estudo de Caso: Analisando Séries Temporais de Cidades em R

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Instruções do exercício

Veja um resumo dos seus dados de unemployment usando summary(). Preste bastante atenção ao número de NA's identificado na sua saída. Observe também que os valores de min e max do índice temporal indicam o período coberto pelos dados.
Use na.approx() para remover valores ausentes dos seus dados de desemprego por meio de interpolação linear. Salve os valores de volta no objeto unemployment.
Use plot.zoo() para plotar os dados de unemployment. Especifique plot.type como "single" para colocar os dados dos EUA e de Massachusetts no mesmo gráfico. Mantenha o argumento lty e a chamada a legend() como estão.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# View a summary of your unemployment data


# Use na.approx to remove missing values in unemployment data
unemployment <- 

# Plot new unemployment data
plot.zoo(___, plot.type = "___", lty = lty)
legend("topright", lty = lty, legend = labels, bg = "white")

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