RailTrail verilerini yeniden inceleme

Önceki çalışmanda, ray-yürüyüş yolu volume değerinin hafta içi günlerinde hafta sonuna göre daha düşük olma eğiliminde olduğunu gözlemledin. volume değişkenindeki değişkenliğin bir kısmı dış sıcaklıkla da açıklanabilir. Örneğin, sıcak ve hoş günlerde yol kullanımının artmasını bekleyebiliriz.

Çalışma alanındaki RailTrail veri kümesi, çalışma dönemindeki 90 günün her biri için gözlenen en yüksek sıcaklığı (F) içeren hightemp değişkenini barındırır. Bu verileri, yol volume değeri, weekday durumu ve hightemp arasındaki ilişkileri incelemek için kullanacaksın.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

RJAGS ile Bayesçi Modelleme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

hightemp değişkenine göre volume için bir saçılım grafiği oluştur:

Hafta içi ve hafta sonunu ayırt etmek için color kullan.
Gözlenen volume ve hightemp değerleri arasındaki doğrusal ilişkiyi vurgulamak için geom_smooth() kullan.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

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

Kodu Düzenle ve Çalıştır