Reexaminarea datelor RailTrail

În exercițiile anterioare, ai observat că volume-ul pe poteca de cale ferată tinde să fie mai scăzut în zilele de lucru (weekday) față de weekend. O parte din variabilitatea lui volume ar putea fi explicată și de temperatura exterioară. De exemplu, ne-am putea aștepta ca numărul de vizitatori să crească în zilele calde și plăcute.

Setul de date RailTrail din spațiul tău de lucru include variabila hightemp, care reprezintă temperatura maximă înregistrată (în grade Fahrenheit) pentru fiecare dintre cele 90 de zile din perioada studiată. Vei folosi aceste date pentru a explora asocierile dintre volume, statutul de zi lucrătoare (weekday) și hightemp.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modelare bayesiană cu RJAGS

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Construiește un scatter plot al lui volume în funcție de hightemp:

Folosește color pentru a distinge între zilele lucrătoare și weekend.
Folosește geom_smooth() pentru a evidenția relația liniară dintre valorile observate ale lui volume și hightemp.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Construct a plot of volume by hightemp & weekday
ggplot(___, aes(y = ___, x = ___, color = ___)) + 
    ___() + 
	geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)

Editează și rulează codul