WEEK3 in-class exercise 4：Box Office

#input data

dta<-read.table("C:/Users/Ching-Fang Wu/Documents/data/boxoffice.txt",h=T)

#exam structure

str(dta)

## 'data.frame':    32 obs. of  2 variables:
##  $ GrossBoxOffice: num  95.3 86.4 119.4 124.4 154.2 ...
##  $ year          : int  1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 ...

總計有32年的歷年票房數據，起始年為1976年。

head(dta)

##   GrossBoxOffice year
## 1           95.3 1976
## 2           86.4 1977
## 3          119.4 1978
## 4          124.4 1979
## 5          154.2 1980
## 6          174.3 1981

tail(dta)

##    GrossBoxOffice year
## 27          844.8 2002
## 28          865.8 2003
## 29          907.2 2004
## 30          817.5 2005
## 31          866.6 2006
## 32          895.4 2007

#劃出時間序列圖，檢視票房的時間趨勢圖

plot(dta$year,dta$GrossBoxOffice,
     ylab="Gross Box Office(in million $)",xlab="Year")
grid(lty=2)
with(dta, points(year, GrossBoxOffice, type="o", pch=16))

票房隨著時間增加而有上升趨勢。

#dta<-dta %>% 
#mutate(dta,Year_75 = 1:32 )  #新增變數
#str(dta)

單獨跑這一條式子都沒有問題，但是按Knit後，會顯示有錯誤：沒有這個函數 %>%

#建立lm

#m1<-lm(formula = GrossBoxOffice ~ Year_75, data = dta)
#summary(m1)

平均而言，每增加一年，票房會增加29.534 million。

#knitr::kable(summary(m1<-lm(formula = GrossBoxOffice ~ Year_75, data = dta))$coefficients)

#DW test

#lmtest::dwtest(GrossBoxOffice ~ Year_75, 
#data=dta)

#acf(residuals(m1))

#建立gls

#install.packages("gls")
#m2<-gls(formula= GrossBoxOffice ~ Year_75, data=dta, method="ML",correlation=corAR1(form = ~ Year_75))
#summary(m2)

Warning in install.packages : package ‘gls’ is not available (for R version 4.0.2) Error in gls(formula = GrossBoxOffice ~ Year_75, data = dta, method = “ML”, : 沒有這個函數 “gls” 這裡試了很多次，還是這樣….

#The END