RailTrail データの再確認
これまでの分析で、レールトレイルの volume（利用者数）は週末よりも平日（weekday）の方が少ない傾向があることを確認しました。volume のばらつきは、気温によっても説明できる可能性があります。たとえば、暖かく過ごしやすい日にはトレイルの利用者数が増えることが考えられます。
ワークスペースにある RailTrail データセットには、調査期間の90日間それぞれの最高気温（°F）を示す hightemp が含まれています。このデータを使って、トレイルの volume、平日・週末の区分（weekday）、そして hightemp の間の関係を探ってみましょう。
この演習はコースの一部です
RJAGS によるベイズモデリング
演習の手順
volume と hightemp の散布図を作成しましょう。
colorを使って平日と週末を区別しましょう。geom_smooth()を使って、volumeとhightempの線形関係を可視化しましょう。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Construct a plot of volume by hightemp & weekday
ggplot(___, aes(y = ___, x = ___, color = ___)) +
___() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)