შეგვიძლია გამოვიყენოთ ჩვენი ფუნქცია დამოკიდებული ცვლადის მნიშვნელობის პროგნოზირებისთვის დამოუკიდებელი ცვლადისთვის, რომელიც ჩვენი მონაცემების დიაპაზონის მიღმაა. ამ შემთხვევაში ჩვენ ვახორციელებთ ექსტრაპოლაციას. დავუშვათ, როგორც ადრე, x 0-დან 10-მდე მონაცემი გამოიყენება რეგრესიის ხაზის შესაქმნელად y=2x + 5.
რატომ ვიყენებთ ექსტრაპოლაციას?
ექსტრაპოლაცია არის მნიშვნელობის პოვნის პროცესი მონაცემთა ნაკრების მიღმა. შეიძლება ითქვას, რომ ეს მომავლის წინასწარმეტყველებას უწყობს ხელს! … ეს ხელსაწყო არა მხოლოდ სასარგებლოა სტატისტიკაში, არამედ სასარგებლოა მეცნიერებაში, ბიზნესში და ნებისმიერ დროს, როდესაც საჭირო იქნება მომავალში მნიშვნელობების წინასწარმეტყველება ჩვენს მიერ გაზომილი დიაპაზონის მიღმა.
სად შეიძლება გამოვიყენოთ ექსტრაპოლაცია?
ექსტრაპოლაცია გამოიყენება ბევრ სამეცნიერო სფეროში, მაგალითად, ქიმიასა და ინჟინერიაში, სადაც ექსტრაპოლაცია ხშირად საჭიროა. მაგალითად, თუ იცით კონკრეტული სისტემის მიმდინარე ძაბვები, შეგიძლიათ ამ მონაცემების ექსტრაპოლაცია, რათა წინასწარ განსაზღვროთ, როგორ რეაგირებს სისტემა უფრო მაღალ ძაბვაზე.
როდის შეგვიძლია მონაცემთა ექსტრაპოლაცია?
10.7.
ექსტრაპოლაცია შესაბამის დიაპაზონს მიღმა არის როდესაც Y-ის მნიშვნელობები შეფასებულია X მონაცემების დიაპაზონის მიღმა. თუ დაუკვირვებელი მონაცემები (მონაცემები X მონაცემების დიაპაზონს მიღმა) არაწრფივია, მაშინ Y-ის შეფასებები შეიძლება მნიშვნელოვნად მიღმა იყოს სავარაუდო Y მნიშვნელობების სანდო ინტერვალს.
რატომ ვიყენებთ ექსტრაპოლაციას და ინტერპოლაციას?
ინტერპოლაცია გამოიყენება პროგნოზირებისთვისმნიშვნელობები, რომლებიც არსებობს მონაცემთა ნაკრების ფარგლებშიდა ექსტრაპოლაცია გამოიყენება მნიშვნელობების პროგნოზირებისთვის, რომლებიც არ არის მონაცემთა ნაკრების ფარგლებს გარეთ და იყენებენ ცნობილ მნიშვნელობებს უცნობი მნიშვნელობების პროგნოზირებისთვის. ხშირად, ინტერპოლაცია უფრო საიმედოა ვიდრე ექსტრაპოლაცია, მაგრამ ორივე ტიპის პროგნოზი შეიძლება იყოს ღირებული სხვადასხვა მიზნებისთვის.
