操作 MA 失業率資料
你已經在 GDP 與美國失業率資料上加入了落後值、差分，以及滾動值，現在把這些技巧帶回你的作業吧。
請記住，你的客戶想要與波士頓觀光產業相關的資訊。除了整體美國經濟的資料外，為麻薩諸塞州的經濟資料準備一些相關指標也會有幫助。
在這個練習中，你會運用時間序列資料處理技巧，針對 MA 失業率產生：一年期落後值、6 個月的一階差分、6 個月的滾動平均，以及一年期的滾動最大值。客戶正在等你！
本練習屬於課程
個案研究：在 R 中分析城市時間序列資料
練習說明
- 使用
lag()產生 MA 失業率（一個月頻率的unemployment資料中ma欄位）的一年期落後值。記得將k參數設為一年份的觀測數。把這個指標存回unemployment資料為ma_yearlag。 - 使用
diff()產生 MA 失業率的 6 個月一階差分。記得指定unemployment資料中正確的欄位。把這個指標存回unemployment資料為ma_sixmonthdiff。 - 使用
rollapply()計算 MA 失業率的 6 個月滾動平均。請為width與FUN參數提供合適的設定。把這個指標存回unemployment資料為ma_sixmonthavg。 - 使用另一個
rollapply()呼叫，並正確設定width參數，量測過去一年失業率的「高點」。這次將FUN參數設為max。把這個最終指標存回unemployment資料為ma_yearmax。 - 使用
tail()檢視unemployment資料最後一年的觀測值（n = 12）。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Add a one-year lag of MA unemployment
unemployment$ma_yearlag <-
# Add a six-month difference of MA unemployment
unemployment$ma_sixmonthdiff <-
# Add a six-month rolling average of MA unemployment
unemployment$ma_sixmonthavg <-
# Add a yearly rolling maximum of MA unemployment
unemployment$ma_yearmax <-
# View the last year of unemployment data