Ponowna analiza danych RailTrail
W poprzednich ćwiczeniach zaobserwowano, że volume ruchu na ścieżce rowerowej bywa niższe w dni robocze (weekday) niż w weekendy. Część zmienności volume może też wynikać z temperatury na zewnątrz. Można się spodziewać, że w ciepłe, przyjemne dni ruch na ścieżce wzrasta.
Zbiór danych RailTrail w twoim środowisku zawiera kolumnę hightemp – zaobserwowaną maksymalną temperaturę (w °F) dla każdego z 90 dni okresu badania. Skorzystaj z tych danych, aby zbadać zależności między volume, statusem weekday a hightemp.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Modelowanie bayesowskie z RJAGS
Instrukcje do ćwiczenia
Skonstruuj wykres punktowy volume w zależności od hightemp:
- Użyj
color, aby odróżnić dni robocze od weekendów. - Użyj
geom_smooth(), aby wyróżnić liniową zależność między obserwowanymi wartościamivolumeahightemp.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Construct a plot of volume by hightemp & weekday
ggplot(___, aes(y = ___, x = ___, color = ___)) +
___() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)