2128_de-DE

liliconcom

Verwenden Sie eine Polynom-Fit-Gleichung, um neue Daten vorherzusagenIch muss eine neue Spalte erstellen, die eine berechnete "Polynomial Fit Degree = 4" -Gleichung verwendet, um einen Wert vorherzusagen.

Ich habe 97 verschiedene Standorte mit durchschnittlichen monatlichen Temperaturdaten. Dazu 97 verschiedene Figuren mit einer zufriedenstellenden Linie durch die 12 Datenpunkte. Hier ist ein Beispiel für die Gleichung einer Site:

T_AVE = 2,127629 + 0,0769089 * DOY - 0,0015991 * (DOY-183.083) ^ 2 - 2.3911e-6 * (DOY-183.083) ^ 3 + 2,1454e-8 * (DOY-183.083) 4

Ich möchte eine neue Spalte erstellen, die die X-Variable "DOY" vorhersagt, wenn die Y-Variable "T_AVE" gleich 5 ist. Es sollte zwei Lösungen geben (~ 120, ~ 320).

Muss ich die Gleichung für jede der 97 Websites (von Hand) kopieren und in eine neue Spalte einfügen?

Anregungen werden gebeten.Betreff: Verwenden Sie eine polynomische Anpassungsgleichung, um neue Daten vorherzusagenSie müssen die Formel nicht manuell kopieren: Das Verfahren „Modell anpassen“ übernimmt das für Sie. Im Folgenden habe ich den Datensatz „Big Class“ geöffnet, drei Zeilen am unteren Rand hinzugefügt und darin drei Höhen eingefügt, für die ich das entsprechende Gewicht vorhersagen möchte. Da diese Zeilen keinen entsprechenden Gewichtswert (y) haben , haben die zusätzlichen Höhen keinen Einfluss auf die Gleichung, die ich aus der Regression erhalte, die ich gleich für die gesamte Tabelle ausführen werde.

Ich habe dann ein kubisches Polynom in der Höhe an die Gewichtsdaten angepasst: Ursprünglich habe ich dies interaktiv gemacht, aber ich habe das resultierende Skript unten kopiert (klicken Sie dazu auf das rote Dreieck oben im Fenster und wählen Sie Skript | Skript im Skriptfenster speichern). Wenn Sie dies also ausführen, sollten Sie die resultierende Ausgabe dieser Modellanpassung sehen: