Біз функциямызды деректеріміздің ауқымынан тыстәуелсіз айнымалы үшін тәуелді айнымалының мәнін болжау үшін пайдалана аламыз. Бұл жағдайда біз экстраполяция жасаймыз. Бұрынғыдай 0 мен 10 арасындағы x деректері y=2x + 5 регрессия сызығын жасау үшін пайдаланылды делік.
Біз неліктен экстраполяцияны пайдаланамыз?
Экстраполяция деректер жиынынан тыс мәнді табу процесі. Бұл болашақты болжауға көмектеседі деп айтуға болады! … Бұл құрал тек статистикада ғана емес, ғылымда, бизнесте де пайдалы және болашақта біз өлшеген ауқымнан жоғары мәндерді болжау қажет болған кез келген уақытта пайдалы.
Экстраполяцияны қайда қолдануға болады?
Экстраполяция көптеген ғылыми салаларда пайдаланылады, мысалы экстраполяция жиі қажет болатын химия мен техникада. Мысалы, белгілі бір жүйенің ағымдағы кернеулерін білсеңіз, жүйенің жоғары кернеулерге қалай жауап беретінін болжау үшін сол деректерді экстраполяциялауға болады.
Деректерді қашан экстраполяциялауға болады?
10.7.
Тиісті диапазоннан тыс экстраполяция болды, егер Y мәндері X деректерінің ауқымынан жоғары бағаланса. Егер бақыланбаған деректер (X деректерінің ауқымынан тыс деректер) сызықты емес болса, Y бағалаулары болжалды Y мәндерінің сенімділік интервалынан айтарлықтай тыс болуы мүмкін.
Неге экстраполяция мен интерполяцияны пайдаланамыз?
Болжау үшін интерполяция қолданылады деректер жиынында бар мәндер және экстраполяция деректер жиынынан тыс болатын мәндерді болжау үшін пайдаланылады және белгісіз мәндерді болжау үшін белгілі мәндерді пайдаланады. Көбінесе интерполяция экстраполяцияға қарағанда сенімдірек, бірақ болжамның екі түрі де әртүрлі мақсаттар үшін құнды болуы мүмкін.
