توقع مؤشر عدم الراحة بدرجات الحرارة

في عملية تحليل البيانات، يمكن استخدام الانحدار غير الخطي لفهم العلاقة بين متغيرين عندما لا يكون العلاقة بينهما خطية. في هذه الحالة، تريد أن تقوم بتطبيق الانحدار غير الخطي على مجموعة البيانات التي تملكها، وذلك باستخدام دالة nls في برمجية R.

أولاً، يجب عليك تحميل البيانات وتخزينها في متغيرات:

RCopy code
Temp <- c(0,5,10,6 ,9,13,15,16,20,21,24,26,29,30,32,34,36,38,40,43,44,45,50,60)
Disc <- c(0.00,0.10,0.25,0.15,0.24,0.26,0.30,0.31,0.40,0.41,0.49,0.50,0.56,0.80,0.90,1.00,1.00,1.00,0.80,0.50,0.40,0.20,0.15,0.00)

ثم، يمكنك استخدام دالة nls لتطبيق الانحدار غير الخطي:

RCopy code
# تحديد الدالة التي ترغب في استخدامها للانحدار غير الخطي
# يجب تعريف دالة تقترن بشكل جيد مع البيانات
# على سبيل المثال، يمكن استخدام دالة مربعية مع تعديلات لتناسب البيانات

model <- nls(Disc ~ a * Temp^2 + b * Temp + c, 
             start = list(a = 0.01, b = 0.01, c = 0.01))

# حيث:
# "Disc" هو المتغير الذي نحاول توقعه (المتغير الاعتمادي)
# "Temp" هو المتغير الذي نحاول تحليله (المتغير المستقل)
# "a", "b", و "c" هي المعاملات التي يجب تحديدها للنموذج

# عرض النتائج
summary(model)

يتم تخمين المعاملات (a، b، c) في النموذج باستخدام البيانات التي قمت بتوفيرها. يمكنك استخدام النموذج المقترح للتنبؤ بقيم Discomfort index لدرجات حرارة غير محددة.

بعد ذلك، يمكنك تحويل النموذج إلى صيغة PMML باستخدام الأدوات المتاحة في R لتنفيذ هذا الأمر. يمكنك العثور على حزم وأدوات لتحويل النماذج إلى صيغ PMML عبر الإنترنت، أو يمكنك البحث في مستودعات الحزم المتاحة في R للعثور على الأدوات المناسبة.

باستخدام النموذج الناتج وصيغة PMML المحولة، يمكنك الآن تنبؤ قيم Discomfort index لأي درجة حرارة ترغب فيها، وذلك باستخدام الدالة الناتجة من عملية التحليل.

بعد تحليل البيانات وإنشاء النموذج الذي يمثل العلاقة غير الخطية بين درجات الحرارة ومؤشر عدم الراحة، يمكنك الآن الاستفادة من هذا النموذج لتوقع قيم مؤشر عدم الراحة لدرجات حرارة لم تكن موجودة في مجموعة البيانات الأصلية.

لاستخدام النموذج للتنبؤ بقيم مؤشر عدم الراحة لدرجة حرارة معينة، يمكنك استخدام الدالة predict في R. على سبيل المثال، إذا أردت التنبؤ بقيم مؤشر عدم الراحة لدرجة حرارة جديدة (مثل 55 درجة مئوية)، يمكنك استخدام النموذج المقترح كما يلي:

RCopy code
# درجة الحرارة الجديدة
new_temp <- 55

# التنبؤ بقيم مؤشر عدم الراحة باستخدام النموذج
predicted_disc <- predict(model, newdata = data.frame(Temp = new_temp))

# عرض القيمة المتوقعة
print(predicted_disc)

ستحصل على قيمة متوقعة لمؤشر عدم الراحة لدرجة حرارة 55 درجة مئوية، بناءً على النموذج الذي تم إنشاؤه من بياناتك.

بعد الحصول على النموذج والتأكد من دقته، يمكنك الآن توظيفه في تطبيقات الواقعية مثل تطبيقات الطقس أو التخطيط الحضري، حيث يمكن استخدام التنبؤات لفهم تأثير درجات الحرارة على الراحة البشرية واتخاذ الإجراءات اللازمة بناءً على ذلك.

باستخدام هذه الطريقة، يمكن للمحللين والمختصين في مجال البيانات استكشاف وفهم العلاقات الغير خطية بين المتغيرات، والتنبؤ بالقيم في الظروف المستقبلية، مما يسهم في اتخاذ القرارات الأفضل والأكثر دقة بناءً على البيانات المتاحة.