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Visualizzare gli inverni di Boston

Nel capitolo precedente hai scoperto che a Boston una percentuale molto più alta di voli viene ritardata o cancellata durante l’inverno. Sembra logico che la temperatura sia un fattore importante. Forse le temperature più basse sono associate a una percentuale più alta di ritardi o cancellazioni dei voli?

In questo esercizio verificherai la plausibilità di questa ipotesi tracciando l’andamento delle temperature nel tempo e creando una panoramica visiva degli inverni di Boston.

Questo esercizio fa parte del corso

Caso di studio: analisi di serie temporali cittadine in R

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Istruzioni dell'esercizio

  • Prima di tracciare i grafici, controlla la periodicità e la durata dei tuoi dati usando periodicity(). Conoscere la periodicità ti aiuterà a interpretare i dati e ti tornerà utile man mano che procedi.
  • Usa plot.xts() per generare un grafico della temperatura media di Boston (temps_xts$mean) per l’intero periodo dei tuoi dati.
  • Genera un altro grafico della temperatura media di Boston da novembre 2010 ad aprile 2011 (inclusi).
  • Usa plot.zoo() per replicare l’ultimo grafico includendo anche le altre colonne dei tuoi dati (in questo caso, temperatura min e max). Imposta plot.type su "single" per includere tutte e tre le linee nello stesso pannello. Non modificare l’argomento lty già scritto.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Identify the periodicity of temps_xts


# Generate a plot of mean Boston temperature for the duration of your data
plot.xts(___)

# Generate a plot of mean Boston temperature from November 2010 through April 2011
plot.xts(___["___/___"])

# Use plot.zoo to generate a single plot showing mean, max, and min temperatures during the same period 
plot.zoo(___["___/___"], plot.type = "___", lty = lty)
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