の続きです。
今までは、月間のトータル発行数をグラフにしていましたが、月は2月は28日、8月などは31日と月によって日数が違います。
そこで、その影響を除くために1日当りの発行数を算出しようと思います。
monthdays関数というのでできるようです。
この1日当りの発行数のデータのほうが、月間の発行数のデータよりも変動は小さくなっているはずです。
変動係数を計算してみます。
tokyo_davgのほうが変動係数は小さくなっています。
tokyoとtokyo_davgのグラフを描いてみます。
par(mfrow = c(2, 1), mar = c(2, 4, 1, 1) + 0.1)でグラフエリアの設定をしています。
mfrow = c(2, 1)で二つのグラフを1列に表示するようにして、
mar = c(2, 4, 1, 1) + 0.1 で余白の設定をしています。
下段がtokyo_advgのグラフですが、上のtokyoのグラフの青枠で囲ったギザギザがなくなっていることがわかります。
seasonplot関数でシーズナリティグラフを描いてみます。
ポーラーバージョンも描いてみます。
ggsubseriesplot関数で月ごとの推移をみます。
水平線が月ごとの平均値で、曲線が月ごとの年別の推移です。
どの月も分析期間の半ばの年に発行数が少なくなっています。
今回は以上です。
次回は
です。
第１回目は
です。
