Gegeven

Begin februari kon je in de krant lezen: “Stiptheid bij NMBS blijft historisch laag: meer dan 6000 treinen afgeschaft in januari”. Gelukkig biedt Infrabel een kijkje in hun gegevens via hun open data portaal.

De volgende code vraagt de bezetting op.

# Benodigde bibliotheken
library('jsonlite')
library('httr')

# Importeert de data van Infrabel
res <- GET("https://opendata.infrabel.be/api/explore/v2.1/catalog/datasets/nationale-stiptheid-per-moment-en-per-maand/records?select=sum(min_rt)%20as%20totaal_min%2Csum(tel)%20as%20totaal_trein%2Csum(reg)%20as%20totaal_trein_stipt&group_by=maand")
data <- fromJSON(rawToChar(res$content))$results
data$maand <- as.Date(data$maand)

via head(data) krijgen we een overzicht van deze gegevens:

       maand totaal_min totaal_trein totaal_trein_stipt
1 2016-01-01     212787       100033              89899
2 2016-02-01     203292       102233              92905
3 2016-03-01     209805       104678              94993
4 2016-04-01     195684        99369              89996
5 2016-05-01     210082        91478              81611
6 2016-06-01     261317        96715              84004

totaal_min stelt het totale aantal minuten vertraging per maand voor, totaal_trein het totale aantal treinen dat reed en totaal_trein_stipt het totale aantal treinen dat zonder (noemenswaardige) vertraging reed.

Gevraagd

Maak onderstaand histogram met de gemiddelde vertraging.

• Maak een vector trein_vertraging aan, waarin je per maand berekent hoeveel treinen er wel (noemenswaardige) vertraging hadden.
• Je kan nu gaan inschatten hoeveel minuten deze treinen gemiddelde gesproken te laat kwamen. Je kent immers het totale aantal minuten vertraging. Sla dit op in de variabele minuten_vertraging en rond af op 2 cijfers na de komma.
• Om de grenswaarden van het histogram te bepalen maak je twee variabelen xmin en xmax. In xmin bewaar je de kleinste waarde van dit gemiddeld aantal minuten vertraging. Rond hierbij naar beneden af via floor(). Doe hetzelfde voor xmax, maar rond daarbij naar boven af via ceiling().
• Maak het histogram, gebruik cadetblue als kleur. Gebruik xlim = c(xmin - 1, xmax + 1) om voldoende marge te hebben op de x-as.