Évaluer les tendances des vols

Super ! Vous avez déjà extrait pas mal d’informations de vos données flights_xts. Visualiser des séries temporelles — ainsi que les différentes valeurs dérivées de ces données — est essentiel dans toute analyse de séries temporelles, que vous vous intéressiez aux rendements boursiers, à la rétention d’utilisateurs ou aux sondages d’opinion.

À droite, vous voyez une version légèrement nettoyée du graphique généré à l’exercice précédent. Laquelle des affirmations suivantes est une conclusion raisonnable à tirer de ce graphique ?

Avant de tirer des conclusions, familiarisez-vous avec les différentes échelles d’axes produites par plot.zoo(). Par exemple, les vols déroutés se situent généralement sur une échelle bien plus faible (0 – 0,4 %) que les vols retardés (0 – 30 %).