Niveau: Mittelstufe
Jerry Fish, JMP-Systemingenieur, SAS
Der Ernteertrag wird von vielen Variablen beeinflusst, die Mutter Natur steuert (Temperatur, Niederschlag usw.). Jeder dieser Parameter hat ein Jahresprofil. So regnet es in manchen Jahren im Frühjahr reichlich, in anderen sind die Sommer trocken usw. Der JMP Functional Data Explorer ist ein ideales Werkzeug, um diese Wettermuster zu untersuchen und sie mit dem jährlichen Ernteertrag zu korrelieren. Wir entwickeln ein Regressionsmodell zur Vorhersage des Mais- und Sojabohnenertrags (Scheffel pro Acre) in Ohio anhand verschiedener jährlicher Wetterverläufe (Niederschlag, Schneefall, Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Mondphasen usw.). Anschließend versuchen wir, den Ernteertrag 2019 anhand der aktuellen Wettermuster vorherzusagen.
