Повторний аналіз даних RailTrail
У попередній роботі ви помітили, що volume на велодоріжці зазвичай менший у weekday, ніж у вихідні. Частину варіативності volume може пояснювати й зовнішня температура. Наприклад, можна очікувати збільшення трафіку стежкою у теплі, приємні дні.
Набір даних RailTrail у вашому робочому середовищі містить hightemp — зафіксовану максимальну температуру (°F) для кожного з 90 днів періоду дослідження. Ви використаєте ці дані, щоб дослідити зв'язки між volume на стежці, статусом weekday і hightemp.
Ця вправа є частиною курсу
Баєсівське моделювання з RJAGS
Інструкції до вправи
Побудуйте діаграму розсіювання volume залежно від hightemp:
- Використайте
color, щоб розрізняти будні та вихідні. - Застосуйте
geom_smooth(), щоб підкреслити лінійний зв'язок між спостережуваними значеннямиvolumeтаhightemp.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Construct a plot of volume by hightemp & weekday
ggplot(___, aes(y = ___, x = ___, color = ___)) +
___() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)