Tính xu hướng chuỗi thời gian
Một trong những điểm mạnh nhất của đối tượng xts là có thể thực hiện các phép toán đơn giản theo thời gian. Trong dữ liệu chuyến bay của bạn, một chỉ số hữu ích là phần trăm chuyến bay bị trễ, hủy hoặc chuyển hướng theo từng tháng.
Trong bài này, bạn sẽ dùng dữ liệu để tạo một cột chuỗi thời gian mới thể hiện phần trăm chuyến bay đến Boston bị trễ mỗi tháng. Sau đó, bạn sẽ vẽ biểu đồ cho chỉ số này, rồi tiếp tục tính thêm các chỉ số cho chuyến bay bị hủy và chuyển hướng.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nghiên cứu tình huống: Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian của thành phố bằng R
Hướng dẫn bài tập
- Dùng các biểu thức toán học đơn giản trên
flights_xtsđể tính phần trăm chuyến bay bị trễ mỗi tháng. Lưu vào một cột mới trongflights_xtstên làpct_delay. - Dùng
plot.xts()để xem phần trăm chuyến bay bị trễ mỗi tháng. - Lặp lại phép tính ở trên để tạo thêm hai cột dữ liệu trong đối tượng xts của bạn —
pct_cancelvàpct_divert— tương ứng cho chuyến bay bị hủy và chuyển hướng. - Dùng
plot.zoo()để xem đồng thời cả ba xu hướng. Để làm vậy, bạn cần chọn một tập con của dữ liệuflights_xtschỉ bao gồm ba cột bạn vừa tạo.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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("___", "___", "___")])