Visualizando os invernos de Boston

No capítulo anterior, você descobriu que uma porcentagem muito maior de voos atrasa ou é cancelada em Boston durante o inverno. É lógico pensar que a temperatura é um fator importante aqui. Talvez temperaturas mais baixas estejam associadas a uma porcentagem maior de atrasos ou cancelamentos?

Neste exercício, você vai investigar a plausibilidade dessa hipótese traçando tendências de temperatura ao longo do tempo e gerando uma visão geral dos invernos de Boston.

Este exercício faz parte do curso

Estudo de Caso: Analisando Séries Temporais de Cidades em R

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Instruções do exercício

Antes de plotar, verifique a periodicidade e a duração dos seus dados usando periodicity(). Saber a periodicidade ajuda a interpretar seus dados e será útil ao longo do exercício.
Use plot.xts() para gerar um gráfico da temperatura média de Boston (temps_xts$mean) para todo o período dos seus dados.
Gere outro gráfico da temperatura média de Boston de novembro de 2010 até abril de 2011 (inclusive).
Use plot.zoo() para reproduzir seu último gráfico incluindo as outras colunas dos seus dados (neste caso, temperaturas min e max). Especifique plot.type como "single" para incluir as três linhas no mesmo painel. Não altere o argumento lty já escrito.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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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