ÎncepețiÎncepe gratuit

Calculează tendințe în serii de timp

Una dintre cele mai utile calități ale obiectelor xts este posibilitatea de a efectua calcule matematice simple de-a lungul timpului. În datele despre zboruri, un indicator valoros de calculat ar fi procentul zborurilor întârziate, anulate sau deviate în fiecare lună.

În acest exercițiu, vei folosi datele tale pentru a genera o nouă coloană de serie de timp care conține procentul zborurilor sosite cu întârziere la Boston în fiecare lună. Vei genera apoi un grafic pentru acest indicator, după care vei calcula indicatori suplimentari pentru anulările și devierile de zboruri.

Acest exercițiu face parte din cursul

Studiu de caz: Analiza seriilor de timp pentru un oraș în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Folosește expresii matematice simple pe flights_xts pentru a calcula procentul zborurilor întârziate în fiecare lună. Salvează rezultatul ca o nouă coloană în flights_xts, numită pct_delay.
  • Folosește plot.xts() pentru a vizualiza procentul zborurilor întârziate în fiecare lună.
  • Replică calculul de mai sus pentru a genera două coloane suplimentare în obiectul tău xts -- pct_cancel și pct_divert -- pentru zborurile anulate, respectiv deviate.
  • Folosește plot.zoo() pentru a vizualiza toate cele trei tendințe împreună. Pentru aceasta, va trebui să selectezi un subset din datele flights_xts care conține cele trei coloane pe care tocmai le-ai generat.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Calculate percentage of flights delayed each month: pct_delay
flights_xts$pct_delay <- (___ / ___) * 100

# Use plot.xts() to view pct_delay over time


# Calculate percentage of flights cancelled each month: pct_cancel


# Calculate percentage of flights diverted each month: pct_divert


# Use plot.zoo() to view all three trends over time
plot.zoo(x = ___[ , c("___", "___", "___")])
Editează și rulează codul