Mulai sekarangMulai gratis

Meninjau kembali data RailTrail

Pada pekerjaan sebelumnya, Anda mengamati bahwa volume jalur kereta cenderung lebih rendah pada weekday dibandingkan akhir pekan. Sebagian variabilitas volume juga mungkin dijelaskan oleh suhu luar. Misalnya, kita bisa mengharapkan volume jalur meningkat pada hari yang hangat dan menyenangkan.

Himpunan data RailTrail di ruang kerja Anda menyertakan hightemp, yaitu suhu maksimum (F) yang diamati untuk masing-masing dari 90 hari dalam periode studi. Anda akan menggunakan data ini untuk menelaah keterkaitan antara volume jalur, status weekday, dan hightemp

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Pemodelan Bayesian dengan RJAGS

Lihat Kursus

Instruksi latihan

Bangun sebuah scatterplot volume berdasarkan hightemp:

  • Gunakan color untuk membedakan antara hari kerja dan akhir pekan.
  • Gunakan geom_smooth() untuk menonjolkan hubungan linear antara nilai volume dan hightemp yang diamati.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

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