Мы могли бы использовать нашу функцию, чтобы предсказать значение зависимой переменной для независимой переменной, которая находится за пределами диапазона наших данных. В этом случае мы выполняем экстраполяцию. Предположим, как и раньше, что данные с x от 0 до 10 используются для построения линии регрессии y=2x + 5.
Почему мы используем экстраполяцию?
Экстраполяция - это процесс нахождения значения вне набора данных. Можно даже сказать, что это помогает предсказывать будущее! … Этот инструмент полезен не только в статистике, но и в науке, бизнесе и в любое время, когда необходимо предсказать значения в будущем за пределами диапазона, который мы измерили.
Где мы можем использовать экстраполяцию?
Экстраполяция используется во многих областях науки, например, в химии и технике, где экстраполяция часто необходима. Например, если вам известны текущие напряжения конкретной системы, вы можете экстраполировать эти данные, чтобы предсказать, как система может реагировать на более высокие напряжения.
Когда можно экстраполировать данные?
10.7.
Экстраполяция за пределы соответствующего диапазона когда значения Y оцениваются за пределами диапазона данных X. Если ненаблюдаемые данные (данные вне диапазона данных X) нелинейны, то оценки Y могут значительно выходить за пределы доверительного интервала расчетных значений Y.
Почему мы используем экстраполяцию и интерполяцию?
Интерполяция используется для прогнозированиязначения, существующие в наборе данных, а экстраполяция используется для прогнозирования значений, выходящих за пределы набора данных, и использует известные значения для прогнозирования неизвестных значений. Часто интерполяция более надежна, чем экстраполяция, но оба типа предсказания могут быть полезны для разных целей.
