Вычисление трендов временного ряда
Одно из главных преимуществ объектов xts — возможность выполнять простые математические вычисления над данными временного ряда. В вашем наборе данных о рейсах полезной метрикой будет процент рейсов, которые были задержаны, отменены или перенаправлены в каждом месяце.
В этом упражнении вы создадите новый столбец временного ряда, содержащий процент рейсов, прибывших в Бостон с опозданием за каждый месяц. Затем вы построите график для этой метрики, а после рассчитаете дополнительные показатели — для отменённых и перенаправленных рейсов.
Это упражнение является частью курса
Практический пример: анализ городских временных рядов в R
Инструкции к упражнению
- Используйте простые математические выражения на основе
flights_xts, чтобы вычислить процент задержанных рейсов за каждый месяц. Сохраните результат в новый столбец объектаflights_xtsс именемpct_delay. - Используйте
plot.xts(), чтобы отобразить процент задержанных рейсов по месяцам. - Повторите аналогичное вычисление, чтобы добавить в объект xts ещё два столбца —
pct_cancelиpct_divert— для отменённых и перенаправленных рейсов соответственно. - Используйте
plot.zoo(), чтобы отобразить все три тренда на одном графике. Для этого выберите подмножество данныхflights_xts, содержащее три только что созданных столбца.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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("___", "___", "___")])