Rolling window 函式
移動平均可以用來「平滑」雜訊較多的資料，當你想呈現整體而言數值變動的快慢時特別有用。
在這個練習中，你會使用時間序列 us_temperatures，其中包含美國 3 個城市的逐小時氣溫觀測。透過 rolling windows（移動視窗），你將以不同的視窗寬度計算移動統計量——平均值、最大值與中位數——來觀察視窗大小改變所帶來的影響！
請特別注意：移動中位數需要「奇數」的視窗寬度！
時間序列 us_temperatures 以及 zoo 與 ggplot2 套件都已提供給你。
本練習屬於課程
在 R 中操作時間序列資料
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。
# Create and plot the rolling average
___(___) %>%
autoplot() +
theme_light() +
labs(y = "Degrees Celsius")