Performance vs météo Analyse de régression

Question

Je suis assez nouveau pour les statistiques et tring pour obtenir ma tête autour de ce qui est le meilleur moyen et comment analyser les données de performance contre les données météorologiques. Mon hypothèse est que les données de performance sont affectées par les données météorologiques et je veux le prouver.

J'ai essayé de tracer les données de performance quotidiennes & meanemp données sur un nuage de points pour faire une analyse de régression et il semble étrange. Je pense que cela est dû à des valeurs négatives dans les données météorologiques.

Voici toutes les informations météo qui est disponible pour moi:
brouillard, la pluie, la neige, la grêle, le tonnerre, la tornade, meantempm, meantempi, meandewptm, meandewpti, meanpressurem, meanpressurei, meanwindspdm, meanwindspdi , meanwdird, meanvism, meanvisi, humidité, maxtempm, maxtempi, mintempm, mintempi, maxhumidité, minhumidité, maxdewptm, maxdewpti, mindewptm, mindewpti, maxpressurem, maxpressurei, minpressurem, minpressurei, maxwspdm, maxwspdi, minwspdm, minwspdi, maxvism, maxvisi, minvism , minvisi, gdegreedays, heatingdegreedays, coolingdegreedays

Pourriez-vous Vous me conseillez sur quelle est la meilleure façon d'analyser ces données et obtenir un résultat significatif s'il vous plaît?

Merci

Answer 1

Lorsque vous effectuez une régression linéaire sur les données représentées dans votre question, vous devriez obtenir une pente de près de zéro, ce qui signifie qu'il n'y a pas de relation linéaire dans les données. Une approche assez simple consiste donc à faire une régression linéaire de toutes les données disponibles, en recherchant toute pente autre que zéro (positive ou négative). Il existe de meilleures techniques statistiques, mais cela peut être informatif et facilement automatisé.