在JMP中使用功能数据资源管理器基于天气历史对作物产量进行建模和预测（2019-US-EPO-220）级别：中级
SAS JMP系统工程师Jerry Fish
作物产量受大自然控制的许多变量（温度，降雨等）的影响。 这些投入中的每一项都有年度数据，因此有些年份我们春季有大量降雨，有些年份则是干燥的夏季，等等。JMP Functional Data Explorer是研究这些天气模式并将其与年度农作物产量相关的理想工具。我们开发了一个回归模型，用于预测俄亥俄州的玉米和大豆单产（蒲式耳/英亩），并输入了一些年度天气历史记录（降雨，降雪，温度，湿度，月相等）。 然后，我们将尝试根据最新的天气模式预测2019年的作物单产。
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