Wir könnten unsere Funktion verwenden, um den Wert der abhängigen Variablen für eine unabhängige Variable vorherzusagen, die außerhalb des Bereichs unserer Daten liegt. In diesem Fall führen wir eine Extrapolation durch. Angenommen wie zuvor, dass Daten mit x zwischen 0 und 10 verwendet werden, um eine Regressionslinie y=2x + 5 zu erzeugen.
Warum verwenden wir Extrapolation?
Extrapolation ist der Prozess, einen Wert außerhalb eines Datensatzes zu finden. Man könnte sogar sagen, dass es hilft, die Zukunft vorherzusagen! … Dieses Tool ist nicht nur in der Statistik nützlich, sondern auch in der Wissenschaft, in der Wirtschaft und immer dann, wenn es notwendig ist, zukünftige Werte über den von uns gemessenen Bereich hinaus vorherzusagen.
Wo können wir die Extrapolation verwenden?
Extrapolation wird in vielen wissenschaftlichen Bereichen verwendet, wie in der Chemie und den Ingenieurwissenschaften, wo Extrapolation oft notwendig ist. Wenn Sie beispielsweise die aktuellen Spannungen eines bestimmten Systems kennen, können Sie diese Daten extrapolieren, um vorherzusagen, wie das System auf höhere Spannungen reagieren könnte.
Wann können wir Daten extrapolieren?
10.7.
Extrapolation über den relevanten Bereich hinaus ist wenn Werte von Y über den Bereich der X-Daten hinaus geschätzt werden. Wenn die unbeobachteten Daten (Daten außerhalb des Bereichs der X-Daten) nichtlinear sind, können die Schätzungen von Y deutlich außerhalb des Konfidenzintervalls der geschätzten Y-Werte liegen.
Warum verwenden wir Extrapolation und Interpolation?
Interpolation wird zur Vorhersage verwendetWerte, die innerhalb eines Datensatzesexistieren, und die Extrapolation wird verwendet, um Werte vorherzusagen, die außerhalb eines Datensatzes liegen, und verwendet bekannte Werte, um unbekannte Werte vorherzusagen. Häufig ist die Interpolation zuverlässiger als die Extrapolation, aber beide Arten der Vorhersage können für unterschiedliche Zwecke wertvoll sein.
