Ons kan ons funksie gebruik om die waarde van die afhanklike veranderlike te voorspel vir 'n onafhanklike veranderlike wat buite die omvang van ons data is. In hierdie geval voer ons ekstrapolasie uit. Gestel soos voorheen dat data met x tussen 0 en 10 gebruik word om 'n regressielyn y=2x + 5 te produseer.
Waarom gebruik ons ekstrapolasie?
Ekstrapolasie is die proses om 'n waarde buite 'n datastel te vind. Daar kan selfs gesê word dat dit die toekoms help voorspel! … Hierdie hulpmiddel is nie net nuttig in statistiek nie, maar ook nuttig in wetenskap, besigheid, en enige tyd is daar 'n behoefte om waardes in die toekoms te voorspel buite die omvang wat ons gemeet het.
Waar kan ons ekstrapolasie gebruik?
Ekstrapolasie word in baie wetenskaplike velde gebruik, soos in chemie en ingenieurswese waar ekstrapolasie dikwels nodig is. Byvoorbeeld, as jy die huidige spannings van 'n spesifieke stelsel ken, kan jy daardie data ekstrapoleer om te voorspel hoe die stelsel op hoër spannings kan reageer.
Wanneer kan ons data ekstrapoleer?
10.7.
Ekstrapolasie buite die relevante reeks is wanneer waardes van Y buite die reeks van die X-data geskat word. As die onwaargeneemde data (data buite die reeks van die X-data) nie-lineêr is, kan die skattings van Y aansienlik buite die vertrouensinterval van die geskatte Y-waardes wees.
Waarom gebruik ons ekstrapolasie en interpolasie?
Interpolasie word gebruik om te voorspelwaardes wat binne 'n datastel bestaan, en ekstrapolasie word gebruik om waardes te voorspel wat buite 'n datastel val en bekende waardes te gebruik om onbekende waardes te voorspel. Dikwels is interpolasie meer betroubaar as ekstrapolasie, maar beide tipes voorspelling kan waardevol wees vir verskillende doeleindes.
