Vi kan bruke funksjonen vår til å forutsi verdien av den avhengige variabelen for en uavhengig variabel som er utenfor dataområdet vårt. I dette tilfellet utfører vi ekstrapolering. Anta som før at data med x mellom 0 og 10 brukes til å produsere en regresjonslinje y=2x + 5.
Hvorfor bruker vi ekstrapolering?
Ekstrapolering er prosessen for å finne en verdi utenfor et datasett. Det kan til og med sies at det hjelper å forutsi fremtiden! … Dette verktøyet er ikke bare nyttig i statistikk, men også nyttig innen vitenskap, næringsliv, og når som helst det er behov for å forutsi verdier i fremtiden utenfor området vi har målt.
Hvor kan vi bruke ekstrapolering?
Ekstrapolering brukes i mange vitenskapelige felt, som i kjemi og ingeniørfag der ekstrapolering ofte er nødvendig. Hvis du for eksempel kjenner strømspenningene til et bestemt system, kan du ekstrapolere disse dataene for å forutsi hvordan systemet kan reagere på høyere spenninger.
Når kan vi ekstrapolere data?
10.7.
Ekstrapolering utover det relevante området er når verdiene av Y estimeres utenfor rekkevidden til X-data. Hvis de uobserverte dataene (data utenfor rekkevidden til X-dataene) er ikke-lineære, kan estimatene for Y være betydelig utenfor konfidensintervallet til de estimerte Y-verdiene.
Hvorfor bruker vi ekstrapolering og interpolering?
Interpolasjon brukes til å forutsiverdier som finnes i et datasett, og ekstrapolering brukes til å forutsi verdier som faller utenfor et datasett og bruke kjente verdier for å forutsi ukjente verdier. Ofte er interpolering mer pålitelig enn ekstrapolering, men begge typer prediksjon kan være verdifulle for ulike formål.
