Dagens blogginnlegg er skrevet i samarbeid med min dyktige kollega Eivind Kvitstein, en usedvanlig allsidig sørlending som er både aktuar, data scientist, revisor og nå også hobby-epidemiolog.
Covid-19-viruset har spredt seg over hele verden og snudd opp ned på vår hverdag. I nettavisene som f.eks. VG kan vi følge utviklingen i antall døde, antall smittede både i Norge og hele verden. Dette har ført til en rekke feiltolkninger av dataene.
Today I will continue looking at Strava data (see my previous post: https://www.andrewaage.com/post/analyzing-strava-data-using-r/).
This time, the goal is to create a Poisson-model to determine how to become popular on Strava, answering vital questions such as:
What time of the day should I post my training rides? What is more important, distance or speed? Should I include pictures on my activity? Which day of the week should I ride?