重新檢視 RailTrail 資料
在先前的分析中，你觀察到鐵道步道的 volume 在 weekday（平日）通常比週末低。volume 的變異也可能與外界氣溫有關。例如，在溫暖舒適的日子，步道的人流量可能會增加。
你工作環境中的 RailTrail 資料集包含 hightemp，也就是研究期間 90 天中每天觀測到的最高氣溫（華氏）。你將使用這些資料來探索步道 volume、是否為 weekday 與 hightemp 之間的關聯。
本練習屬於課程
使用 RJAGS 的貝氏建模
練習說明
繪製以 hightemp 為自變數、volume 為應變數的散點圖：
- 使用
color區分平日與週末。 - 使用
geom_smooth()強調觀測到的volume與hightemp之間的線性關係。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Construct a plot of volume by hightemp & weekday
ggplot(___, aes(y = ___, x = ___, color = ___)) +
___() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)