JMPの機能データエクスプローラーを使用して、気象履歴に基づいて収穫量をモデリングおよび予測する（2019-US-EPO-220）レベル：中級
JMPシステムエンジニア、SAS、Jerry Fish
作物の収量は、母なる自然が制御する多くの変数（温度、降雨量など）の影響を受けます。 これらの入力にはそれぞれ年次プロファイルがあるため、春には雨が多い年もあり、夏が乾燥している年などもあります。JMP Functional Data Explorerは、これらの気象パターンを調査し、それらを年間の収穫量と相関させるための理想的なツールです。オハイオ州のトウモロコシと大豆の収穫量（エーカーあたりのブッシェル）を予測するための回帰モデルを開発し、いくつかの年間気象履歴（降雨、降雪、温度、湿度、月の満ち欠けなど）を入力します。 次に、最新の気象パターンに基づいて2019年の収穫量を予測しようとします。
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