İşsizliği ötelemek
Ekonomik eğilimlerin turizmi etkilemesi biraz zaman alabileceğinden, analize başlamadan önce işsizlik verini ötelemek faydalı olabilir.
xts'te öteleme üretmek lag() komutuyla oldukça kolaydır; ötelenen veriyi (x argümanı) ve ötelemenin yönünü ve büyüklüğünü belirleyen k değerini girmen gerekir.
Biçimlendirmeyi tutarlı tuttuğundan emin ol. Base R ve zoo paketi, ötelemeyi negatif bir değerle belirtmeni ister; yani 1 dönemlik öteleme "-1" ile (ve ters yönde 1 dönemlik ileri alma ise alışılmadık biçimde "1" ile) ifade edilir. Buna karşılık, xts paketi ötelemeleri pozitif bir değerle belirtir; yani 1 dönemlik öteleme "1" ile (ve ileri alma "-1" ile) ifade edilir.
Bu egzersiz
Vaka Çalışması: R ile Şehir Zaman Serisi Verilerini Analiz Etme
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- ABD işsizliği için bir aylık öteleme üretmek üzere
lag()kullan. Aylık veride bir aylık öteleme içinkargümanını1olarak ayarlaman yeterli.unemploymentnesnesinin hem ABD işsizliği (us) hem de MA işsizliği (ma) zaman serilerini içerdiğini unutma. Hangi sütunu öteleyeceğini belirtmen gerekiyor. Bu yeni xts nesnesinius_monthlagolarak kaydet. - Bir başka
lag()çağrısıyla ABD işsizliği için bir yıllık öteleme oluştur. Yineunemploymentiçinde doğru sütunu ve tüm bir yıl boyunca öteleme üretecek uygunkdeğerini belirttiğinden emin ol. Bu yeni xts nesnesinius_yearlagolarak kaydet. - Orijinal işsizlik verini (
unemployment) yeni ötelemelerin (us_monthlagveus_yearlag) ile birleştirmek içinmerge()kullan. Bu birleştirilmiş veriyiunemployment_lagsolarak kaydet. unemployment_lagsnesnesinin ilk15satırını görmek içinhead()kullan.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Create a one month lag of US unemployment
us_monthlag <- lag(___$___, k = ___)
# Create a one year lag of US unemployment
us_yearlag <-
# Merge your original data with your new lags
unemployment_lags <- merge(unemployment, ___, ___)
# View the first 15 rows of unemployment_lags