Reexaminar los datos de RailTrail
En tu trabajo anterior, observaste que el volume del carril bici-peatonal tiende a ser menor en un weekday que en fin de semana. Parte de la variabilidad en volume también podría explicarse por la temperatura exterior. Por ejemplo, podríamos esperar que el volumen en el carril aumente en días cálidos y agradables.
El conjunto de datos RailTrail en tu espacio de trabajo incluye hightemp, la temperatura máxima observada (F) para cada uno de los 90 días del periodo de estudio. Usarás estos datos para explorar las asociaciones entre el volume del carril, la condición de weekday y hightemp
Este ejercicio forma parte del curso
Modelado bayesiano con RJAGS
Instrucciones del ejercicio
Construye un diagrama de dispersión de volume frente a hightemp:
- Usa
colorpara distinguir entre días laborables y fines de semana. - Usa
geom_smooth()para resaltar la relación lineal entre los valores observados devolumeyhightemp.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Construct a plot of volume by hightemp & weekday
ggplot(___, aes(y = ___, x = ___, color = ___)) +
___() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)