使用R语言进行美国失业率时空分析(包括绘图)

今天写一篇利用R语言,针对面板数据的简单分析与绘图。让我们直接开始把。

一、数据准备

这次的示例数据非常简单,只有一个shp格式的美国区县矢量数据,我们在QGIS中打开数据查看一下它的属性表。事实上我们需要的数据都在属性表的字段中。

图片

二、开始分析

1、引入必要的包,将本地的数据导入,查看数据是否正确。进行简单可视化。

library(sf)
library(tmap)

shp <- st_read("G:/Maping/demo/data/data/USA_data/ncovr/NAT.shp")

head(shp)

数据当中"UE60", "UE70", "UE80", "UE90"字段分别表示1960,1970,1980,1990年的美国各区县的失业率。下面我们别将各年份的数据可视化出来。

ue60 = tm_shape(shp) +
  tm_polygons("UE60", palette = "Reds", title = "1960 Unemployment Rate") +
  tm_compass(position = c(0.8, 0.86)) +
  tm_scale_bar(position = c(0.77,0.06), breaks = c(0,500,1000)) +
  tm_layout(legend.title.size = 0.8)
ue60

#如果想保存到本地,运行下面这句话就行了
tmap_save(ue60, "G:/Maping/ue60.png", dpi = 300)
<think>好的,我现在需要帮助用户寻找用R语言分析美国失业率的代码示例,包括数据可视化和统计分析。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看是否有相关的参考资料可以利用。 用户提供的引用中,引用[1]提到了使用lmPerm包进行置换检验和ANCOVA分析,这可能与统计建模有关。引用[2]展示了时间序列分解的Python代码,但用户需要的是R语言,所以可能需要转换思路。引用[3]详细讲解了独立样本t检验在R中的应用,这可能对统计分析部分有帮助,但用户的需求是失业率分析,可能需要不同的方法。 接下来,我需要确定用户的需求。他们想要分析美国失业率的示例代码,包括可视化和统计分析。可能的步骤包括数据获取、数据清洗、可视化(如时间序列图、季节性分解)、统计模型(如线性回归、时间序列分析)等。 首先,数据获取方面,R中有内置数据集,比如economics数据集,其中包含美国失业率数据。这样可以方便用户直接使用,无需外部数据下载。如果用户需要更实时的数据,可能需要从其他来源获取,比如FRED,但考虑到方便性,先使用内置数据集。 数据可视化部分,可以使用ggplot2来绘制失业率的时间趋势图,引用[2]中的时间序列分解虽然是用Python,但R中可以使用类似的函数,比如stl()进行季节性分解。需要展示如何绘制时间序列图和分解图。 统计分析部分,可能需要做趋势分析,比如线性回归或时间序列模型(如ARIMA)。引用[3]中的t检验可能不直接适用,但用户可能需要比较不同时期的失业率,或者不同分组(如不同地区)的失业率差异,这时t检验就有用了。此外,引用[1]中的置换检验或ANCOVA可能用于更复杂的模型,但需要看用户的具体需求是否需要。 接下来,我需要组织代码示例。首先加载必要的包,如ggplot2、lubridate、forecast等。然后使用economics数据集,处理日期格式,绘制时间序列图。然后进行季节性分解,可能需要将数据转换为时间序列对象,使用stl()函数。对于统计分析,可以进行简单线性回归分析趋势,或者进行时间序列分析如ARIMA模型。 另外,用户可能需要比较不同年份的失业率,这时可以提取年份,进行分组t检验,如引用[3]中的方法。例如比较2000年前后的失业率均值是否有差异。这可以作为统计分析的一个示例。 需要注意代码的注释和解释,确保用户能够理解每一步的目的。同时,需要检查代码的正确性,比如时间序列分解时频率的设置是否正确,模型参数是否合理等。 最后,生成相关问题,可能涉及更深入的分析方法、数据源扩展、高级模型应用等,帮助用户进一步探索。 总结步骤: 1. 数据加载与预处理 2. 时间序列可视化 3. 季节性分解 4. 统计趋势分析(线性回归) 5. 时间序列模型(ARIMA) 6. 分组比较(t检验) 7. 相关问题生成 需要确保代码在R中能够运行,并给出预期的输出结果。同时,引用相关的参考资料,比如在t检验部分引用[3],在时间序列分解部分引用[2]的思路,统计模型部分引用[1]的方法。</think>以下是为您整理的R语言分析美国失业率完整示例代码及解析,包含数据可视化和统计分析: ### 一、数据准备与可视化 ```r # 加载必要包 library(ggplot2) library(lubridate) library(forecast) # 使用R内置数据集 data(economics) unemp_data <- economics[, c("date", "unemploy")] # 基础时间序列图 ggplot(unemp_data, aes(x = date, y = unemploy)) + geom_line(color = "#0072B2") + labs(title = "美国失业人口趋势(1967-2015)", x = "日期", y = "失业人数(千)") + theme_minimal() ``` ### 二、时间序列分解 ```r # 转换为时间序列对象 ts_data <- ts(unemp_data$unemploy, start = c(1967, 7), frequency = 12) # 季节分解(STL方法) decomp <- stl(ts_data, s.window = "periodic") # 绘制分解图 autoplot(decomp) + ggtitle("失业率时间序列分解(趋势/季节/残差)") + theme_bw() ``` [^2] ### 三、统计分析 #### 1. 趋势分析 ```r # 线性趋势拟合 lm_model <- lm(unemploy ~ as.numeric(date), data = unemp_data) summary(lm_model) # 趋势预测 future_dates <- seq(max(unemp_data$date), by = "1 month", length.out = 12) forecast_values <- predict(lm_model, newdata = data.frame(date = as.numeric(future_dates))) # 可视化预测 ggplot(unemp_data, aes(x = date, y = unemploy)) + geom_line() + geom_line(data = data.frame(date = future_dates, unemploy = forecast_values), color = "red", linetype = 2) + ggtitle("失业率趋势预测") ``` #### 2. 时间序列建模(ARIMA) ```r # 自动ARIMA建模 arima_model <- auto.arima(ts_data) summary(arima_model) # 未来5年预测 forecast_result <- forecast(arima_model, h = 60) autoplot(forecast_result) + ggtitle("ARIMA模型预测结果") ``` #### 3. 分组比较检验 ```r # 创建分组变量(比较2000年前后) unemp_data <- transform(unemp_data, era = ifelse(year(date) >= 2000, "2000后", "2000前")) # 执行t检验 t_test_result <- t.test(unemploy ~ era, data = unemp_data) print(t_test_result) ``` [^3] ### 四、进阶分析建议 ```r # 使用协方差分析(ANCOVA) library(lmPerm) ancova_model <- aovp(unemploy ~ era + as.numeric(date), data = unemp_data) summary(ancova_model) ``` [^1]
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

梧桐GIS

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值