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보스턴 겨울 시각화하기

이전 챕터에서 보스턴은 겨울철에 지연되거나 결항되는 항공편의 비율이 훨씬 높다는 사실을 확인했어요. 여기에는 기온이 중요한 요인일 가능성이 큽니다. 더 낮은 기온이 항공기 지연이나 결항 비율 증가와 관련이 있을까요?

이번 연습에서는 시간에 따른 기온 추세를 그려 보며, 보스턴 겨울의 전반적인 모습을 시각적으로 살펴보면서 이 가설의 그럴듯함을 탐색해 보겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

사례 연구: R로 도시 시계열 데이터 분석

강의 보기

연습 안내

  • 그래프를 그리기 전에 periodicity()로 데이터의 주기성과 기간을 확인하세요. 주기를 알면 해석에 도움이 되고, 이후 단계에서도 유용합니다.
  • plot.xts()로 데이터 전체 기간에 대한 보스턴 평균 기온(temps_xts$mean) 그래프를 그리세요.
  • 2010년 11월부터 2011년 4월까지(포함) 보스턴 평균 기온 그래프를 하나 더 그리세요.
  • 마지막 그래프를 plot.zoo()로 재현하되, 데이터의 다른 열(이번에는 최저 min과 최고 max 기온)도 포함하세요. 세 선을 같은 패널에 표시하려면 plot.type을 "single"로 지정하세요. 미리 작성된 lty 인수는 변경하지 마세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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)
코드 편집 및 실행