重新审视 RailTrail 数据
在先前的分析中，您观察到在工作日 weekday，铁道步道的通行量 volume 往往比周末更低。volume 的一部分变异也可能由室外温度解释。例如，我们可能预期在温暖、舒适的日子里通行量会增加。
工作区中的 RailTrail 数据集包含 hightemp，即研究期间 90 天中每一天观测到的最高气温（华氏度，F）。您将使用这些数据来探究步道 volume、是否为 weekday、以及 hightemp 之间的关联。
本练习是课程的一部分
使用 RJAGS 的贝叶斯建模
练习说明
按 hightemp 绘制 volume 的散点图：
- 使用
color区分工作日与周末。 - 使用
geom_smooth()突出显示观测到的volume与hightemp之间的线性关系。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Construct a plot of volume by hightemp & weekday
ggplot(___, aes(y = ___, x = ___, color = ___)) +
___() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)