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使用多項式擬合方程式來預測新數據我需要建立一個新列，使用計算出的「多項式擬合=4」方程式來預測值。

我有 97 個不同站點的月平均溫度資料。 因此，97 個不同的數字透過 12 個數據點繪製了一條令人滿意的線。 以下是一個站點方程式的範例：

T_AVE = 2.127629 + 0.0769089*DOY - 0.0015991*(DOY-183.083)^2 - 2.3911e-6*(DOY-183.083)^3 + 2.1454e-83.083*

我想建立一個新列，當 Y 變數“T_AVE”等於 5 時，它將預測 X 變數“DOY”。 應該有兩個解（~120，~320）。

我是否需要（手動）複製 97 個站點中每個站點的方程式並將其貼到新列中？

任何建議將不勝感激。回覆：使用多項式擬合方程式預測新數據您無需手動複製公式：「擬合模型」程式可以為您完成。接下來，我打開了“大班”資料集，在其底部添加了三行，並在其中插入了三個我想要預測其相應體重的高度。由於這些行沒有對應的體重 (y) 值，因此我添加的額外高度不會影響我即將對整個表格進行迴歸分析後得到的方程式。

然後，我將身高的三次多項式擬合到體重數據中：最初我以交互方式執行此操作，但我複製了下面的結果腳本（為此，請單擊窗口頂部的紅色三角形並選擇腳本|將腳本保存到腳本窗口），因此，如果您運行它，您應該會看到該模型擬合的結果輸出：