Визуализация бостонских зим

В предыдущей главе вы выяснили, что зимой в Бостоне значительно больший процент рейсов задерживается или отменяется. Логично предположить, что температура играет здесь важную роль. Возможно, более низкие температуры связаны с более высокой долей задержек и отмен рейсов?

В этом упражнении вы проверите правдоподобность этой гипотезы, построив графики температурных тенденций во времени и получив визуальный обзор бостонских зим.

Это упражнение является частью курса

Практический пример: анализ городских временных рядов в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Перед построением графика проверьте периодичность и временной охват данных с помощью periodicity(). Зная периодичность, вы сможете правильно интерпретировать данные — это пригодится в дальнейшей работе.
Используйте plot.xts(), чтобы построить график средней температуры в Бостоне (temps_xts$mean) за весь период наблюдений.
Постройте ещё один график средней температуры в Бостоне за период с ноября 2010 года по апрель 2011 года включительно.
Используйте plot.zoo(), чтобы воспроизвести последний график, добавив остальные столбцы данных (в данном случае — минимальную и максимальную температуру: min и max). Установите аргумент plot.type равным "single", чтобы все три линии отображались на одной панели. Не изменяйте заранее заданный аргумент lty.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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)

Редактировать и запускать код