我刚收到了生产数据，尿素，钾肥，温度，降雨量，用于生产的面积。现在我想设计一个工具来预测给定参数的生产。 我使用线性回归模型使用SPSS预测方程。但是这个等式给出的输出与实际生产大不相同。 我对产量与降雨量，产量与温度进行了分析。这是一个立方体方程式。 但对于该地区，它是线性方程。 那么我应该去非线性回归来开发预测工具或我该怎么办？ 我很困惑。
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（1）首先，你必须明白，你做出的任何预测都只有其背后观察到的证据的权重;基本上你可以说的是“如果一切都继续工作，这是一个很大的IF，那么我们期望得到XXX公斤/公顷”（或任何单位）。
（2）我猜测数据中存在很多噪音。估算输出预测部分的不确定性。例如，输出预测的标准偏差以及点估计值。
（3）我认为该区域是一个简单的乘数。按面积划分产量并预测单位面积产量。按面积乘以得到总产量。
（4）低阶多项式（不超过3次）可能适用于这个问题，但要注意：生产必须大于或等于零，但多项式可能不是。您还可以尝试某种指数函数或某种局部模型（例如LOESS，kriging，Gaussian过程模型）。
祝你好运，玩得开心。