Я оценил значения температуры для каждого среднего дня месяца, и я sh Я мог бы создать массив прогнозов на основе этих значений. Итак, у меня есть два вектора: один содержит дни, а другой - соответствующие температуры.
day <- c(15, 45, 75, 105, 135, 165, 195, 225, 255, 285, 315, 345)
celsius <- c(1.7 , 5.7, 10.7, 15.1, 17.4, 14.7, 8.7, 1.8, -5.0, -8.7, -8.7, -4.2)
dfram <- data.frame(day, celsius)
forecast <- lm(celsius ~ poly(day, 2, raw=TRUE), data=dfram)
forecast2 <- lm(day ~ celsius + I(day^2), data=dfram)
plot(day, celsius)
lines(lowess(celsius ~ day))
lines(day, predict(forecast2), col=2)
plot(day,celsius,col='deepskyblue4',xlab='celsius',main='weather forecast')
lines(day,celsius,col='firebrick2',lwd=1)
В итоге у меня получился сюжет, который мне кажется заслуживающим доверия, но я не понимаю, что делать дальше, чтобы предсказать одну значение, например, tenperature 1 января (день 1) или 31 декабря (день 365). Теоретически я должен инициализировать это forecast2 с диапазоном значений, например 1: 365, но я не могу найти помощь в этом. Кто-нибудь может дать мне подсказку, пожалуйста? Спасибо.
UPD: Не уверен, что это хет-трик или правильный путь, но я ожидал:
day <- c(15, 45, 75, 105, 135, 165, 195, 225, 255, 285, 315, 345, 380)
celsius <- c(1.7 , 5.7, 10.7, 15.1, 17.4, 14.7, 8.7, 1.8, -5.0, -8.7, -8.7, -4.2, 1.7)
dfram <- data.frame(day, celsius)
a0 = -0.19
a1 = -0.04
a2 = 0.01
forecast <- lm(celsius ~ poly(a2*day^2 + a1*day + a0, 6, raw=FALSE), data=dfram)
weather <- predict(forecast, newdata=data.frame(day=1:380))
plot(weather[1:365],col='deepskyblue4',xlab='celsius',main='weather forecast')
lines(weather[1:365],col='firebrick2',lwd=1)
weather