Hallo zusammen! Ich frage mich, ob JMP in den Tagen vor dem Regen helfen kann, ein Muster zu erkennen.
Wenn ich jahrelange historische tägliche (sogar stündliche) Umweltdaten habe, die Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Umweltverschmutzung usw. umfassen, kann JMP dann helfen, ein Muster zu erkennen, das zu Regentagen führt? Wenn ja, welche Art von Analyse wäre für eine solche Studie am besten geeignet?Das "sequentielle" Element ist für mich schwierig, da ich ein Muster in der Abfolge der Ereignisse finden möchte, die zum Regentag führen.
Ein idealer Befund kann beispielsweise eine Beziehung zwischen einem stetigen Temperaturanstieg und einem Rückgang der Luftfeuchtigkeit in den 5 Tagen sein, die zu Regentagen führen, wobei ein plötzlicher Temperaturabfall schließlich den Regen auslöst.
Irgendwelche Gedanken wären dankbar! Danke.
Neben dem nachdenklichen Beitrag von @ Thierry_S Ihr Szenario ist auf die Funktionen von JMP Pro Functional Data Explorer / Modeling zugeschnitten. Hier ist ein Link zur JMP Pro-Dokumentation für FDE: JMP Pro Functional Data Explorer
Vielen Dank für die Empfehlung! Ich freue mich darauf, mehr darüber zu erfahren.
Gudetama,
Nur eine Anmerkung, da Sie bereits von früheren Antwortenden eine gute Anleitung erhalten haben, können Sie diese Methoden in einer einfacheren Situation kennenlernen. Die Vorhersage des Wetters ist sehr laut und Sie werden möglicherweise entmutigt, wenn Ihre Modelle nicht sehr gut vorhersagen. Auf jeden Fall viel Spaß bei Ihrer Verfolgung.
