2128_fr-FR

liliconcom

utiliser une équation d'ajustement polynomiale pour prédire de nouvelles donnéesJ'ai besoin de créer une nouvelle colonne qui utilise une équation calculée "degré d'ajustement polynomial = 4" pour prédire une valeur.

J'ai 97 sites différents avec des données de température moyenne mensuelle. Pour cela, 97 figures différentes avec une ligne satisfaisante tirée à travers les 12 points de données. Voici un exemple d'équation d'un 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

Je veux créer une nouvelle colonne qui prédira la variable X "DOY" lorsque la variable Y "T_AVE" est égale à 5. Il devrait y avoir deux solutions (~ 120, ~ 320).

Dois-je copier (à la main) l'équation de chacun des 97 sites et la coller dans une nouvelle colonne?

Toute suggestion sera appréciée.Re : utiliser une équation d'ajustement polynomiale pour prédire de nouvelles donnéesVous n'avez pas besoin de recopier la formule manuellement : la procédure « Ajuster le modèle » s'en charge. Dans l'exemple suivant, j'ai ouvert l'ensemble de données Big Class, ajouté trois lignes en bas et inséré trois hauteurs pour lesquelles je souhaite prédire la pondération correspondante. Comme ces lignes n'ont pas de valeur de pondération (y) correspondante, les hauteurs supplémentaires ajoutées n'affecteront pas l'équation obtenue à partir de la régression que je vais exécuter sur l'ensemble de la table.

J'ai ensuite ajusté un polynôme cubique en hauteur aux données de poids : à l'origine, je l'ai fait de manière interactive, mais j'ai copié le script résultant ci-dessous (pour ce faire, cliquez sur le triangle rouge en haut de la fenêtre et sélectionnez Script | Enregistrer le script dans la fenêtre de script), donc si vous exécutez ceci, vous devriez voir la sortie résultante de cet ajustement de modèle :