ÎncepețiÎncepe gratuit

Vizualizarea iernilor din Boston

În capitolul anterior ai descoperit că un procent mult mai mare de zboruri sunt întârziate sau anulate la Boston în timpul iernii. Este logic că temperatura joacă un rol important în acest sens. Poate că temperaturile mai scăzute sunt asociate cu un procent mai mare de întârzieri sau anulări de zboruri?

În acest exercițiu, vei explora plauzibilitatea acestei ipoteze reprezentând grafic tendințele de temperatură în timp și generând o imagine de ansamblu vizuală a iernilor din Boston.

Acest exercițiu face parte din cursul

Studiu de caz: Analiza seriilor de timp pentru un oraș în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Înainte de a genera grafice, verifică periodicitatea și durata datelor tale folosind periodicity(). Cunoașterea periodicității te va ajuta să interpretezi datele și îți va fi utilă pe parcurs.
  • Folosește plot.xts() pentru a genera un grafic al temperaturii medii din Boston (temps_xts$mean) pe întreaga durată a datelor tale.
  • Generează un alt grafic al temperaturii medii din Boston pentru perioada noiembrie 2010 – aprilie 2011 (inclusiv).
  • Folosește plot.zoo() pentru a reproduce ultimul grafic, incluzând și celelalte coloane din date (în acest caz, temperaturile min și max). Specifică plot.type ca "single" pentru a include toate trei linii pe același panou. Nu modifica argumentul lty deja scris.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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)
Editează și rulează codul