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Réexaminer les données RailTrail

Dans votre travail précédent, vous avez observé que le volume sur la voie verte est généralement plus faible un weekday que le week-end. Une partie de la variabilité du volume peut également s’expliquer par la température extérieure. Par exemple, on peut s’attendre à ce que la fréquentation augmente lors des journées douces et agréables.

L’ensemble de données RailTrail dans votre espace de travail contient hightemp, la température maximale observée (en °F) pour chacun des 90 jours de la période d’étude. Vous utiliserez ces données pour explorer les relations entre le volume sur la voie, le statut weekday et hightemp.

Cet exercice fait partie du cours

Modélisation bayésienne avec RJAGS

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Instructions

Construisez un nuage de points de volume en fonction de hightemp :

  • Utilisez color pour différencier les jours de semaine et les week-ends.
  • Utilisez geom_smooth() pour mettre en évidence la relation linéaire entre les valeurs observées de volume et de hightemp.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Construct a plot of volume by hightemp & weekday
ggplot(___, aes(y = ___, x = ___, color = ___)) + 
    ___() + 
	geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)
Modifier et exécuter le code