Fonctions glissantes

Étude de cas : analyser des séries chronologiques urbaines en R

Lore Dirick

Manager of Data Science Curriculum at Flatiron School

Fenêtres discrètes

Scinder les données par période

unemployment_yrs <- split(unemployment, f = "years")

Appliquer une fonction dans chaque période

unemployment_yrs <- lapply(unemployment_yrs, cummax)

Assembler les données dans un objet xts

unemployment_ytd <- do.call(rbind, unemployment_yrs)

rollapply() applique une fonction sur une fenêtre glissante

unemployment_avg <- rollapply(unemployment,
                              width = 12,
                              FUN = mean)

graphique montrant rollapply() utilisé pour obtenir les moyennes sur 12 mois

Étude de cas : analyser des séries chronologiques urbaines en R