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RailTrail डेटा पर दोबारा नज़र

अपने पिछले कार्य में, आपने देखा था कि रेल-ट्रेल का volume सप्ताह के दिनों (weekday) में वीकेंड की तुलना में कम रहता है. volume में कुछ परिवर्तन बाहर के तापमान से भी समझाया जा सकता है. उदाहरण के लिए, हम उम्मीद कर सकते हैं कि गर्म, सुहावने दिनों में ट्रेल वॉल्यूम बढ़ेगा.

आपके वर्कस्पेस में मौजूद RailTrail डेटा सेट में hightemp शामिल है, जो अध्ययन अवधि के 90 दिनों में से प्रत्येक दिन का अधिकतम (F) तापमान है. आप इन डेटा का उपयोग ट्रेल volume, weekday स्थिति, और hightemp के बीच संबद्धताओं को खोजने के लिए करेंगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

RJAGS के साथ Bayesian Modeling

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

hightemp के अनुसार volume का एक स्कैटरप्लॉट बनाइए:

  • weekdays और weekends में फर्क दिखाने के लिए color का उपयोग करें.
  • देखे गए volume और hightemp मानों के बीच रैखिक संबंध को उभारने के लिए geom_smooth() का प्रयोग करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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