Kom igångKom igång gratis

En ny titt på RailTrail-data

I ditt tidigare arbete observerade du att volume på järnvägsslingan tenderar att vara lägre på vardagar (weekday) än på helger. En del av variationen i volume kan också förklaras av utomhustemperaturen. Vi kan till exempel förvänta oss att antalet besökare ökar under varma och behagliga dagar.

Datamängden RailTrail i din arbetsmiljö innehåller hightemp, den uppmätta högsta temperaturen (F) för var och en av de 90 dagarna i studieperioden. Du kommer att använda dessa data för att utforska sambanden mellan volume, weekday-status och hightemp.

Den här övningen är en del av kursen

Bayesiansk modellering med RJAGS

Visa kurs

Övningsinstruktioner

Skapa ett spridningsdiagram över volume mot hightemp:

  • Använd color för att skilja mellan vardagar och helger.
  • Använd geom_smooth() för att framhäva det linjära sambandet mellan de observerade värdena för volume och hightemp.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

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