有条件地预测 R 中各个日期取决于降雨量的每日观察量

问题描述

我有一个这样的数据框，叫做“fulldata”，有超过 12000 次观察：

    Station_id       Date          Prec_daily

       44         2019-04-30        0.5
      172         2019-05-21        0.0
       82         2019-04-30        2.3
       44         2019-05-07        4.7
      250         2019-05-21        0.0
       45         2019-05-02        NA
      890         2019-04-30        0.5
       82         2019-05-14        5.2
      250         2019-05-07        NA

（Station_id = 整数，日期 = POSIXct，Prec_daily = 数字）

Station_id 代表一个国家不同的气象站。变量precipitation_daily 显示给定日期在给定站点的每日降雨量。日期是项目参与者向平台提交自愿性质观察的天数。我的目标是能够做出这样的预测：“当我一天有 1.5 次降水时，那天（全国范围内）估计会有 XX 次观测。”

我怎样才能在 R 中做到这一点？我想我需要一个新的数据框或变量来计算一天中每种降雨量在全国范围内的平均总观测量。

我现在真的很挣扎。到目前为止，我的分析包含上述 df 的直方图和 Prec_daily 变量的平均值。我还设法制作了一个新的数据框，其中计算了每种降雨量的总频率。为此，我使用了以下代码。

    Precclean <- fulldata$Prec_daily[!is.na(fulldata$Prec_daily)]
    hist(Precclean,xlim = c(0,10),ylim = c(0,11000))
    Box()
    mean(Precclean)

    Precfreq <- count(fulldata,vars = "Prec_daily")

但这并不能帮助我确定每个降水水平的估计每日观测量...

非常感谢您提供任何建议！

解决方法

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