נוכל להשתמש בפונקציה שלנו כדי לחזות את הערך של המשתנה התלוי עבור משתנה בלתי תלוי שנמצא מחוץ לטווח הנתונים שלנו. במקרה זה, אנו מבצעים אקסטרפולציה. נניח כמו קודם שנתונים עם x בין 0 ל-10 משמשים לייצור קו רגרסיה y=2x + 5.
למה אנחנו משתמשים באקסטרפולציה?
אקסטרפולציה היא התהליך של מציאת ערך מחוץ לקבוצת נתונים. אפשר אפילו לומר שזה עוזר לחזות את העתיד! … כלי זה שימושי לא רק בסטטיסטיקה אלא גם שימושי במדע, עסקים, ובכל זמן שיש צורך לחזות ערכים בעתיד מעבר לטווח שמדדנו.
היכן נוכל להשתמש באקסטרפולציה?
אקסטרפולציה משמשת ב-הרבה תחומים מדעיים, כמו בכימיה ובהנדסה שבהן יש צורך לעתים קרובות באקסטרפולציה. לדוגמה, אם אתה יודע את המתחים הנוכחיים של מערכת מסוימת, אתה יכול לבצע אקסטרפולציה של נתונים אלה כדי לחזות כיצד המערכת עשויה להגיב למתחים גבוהים יותר.
מתי נוכל לבצע אקסטרפולציה של נתונים?
10.7.
אקסטרפולציה מעבר לטווח הרלוונטי היא כאשר ערכי Y מוערכים מעבר לטווח של נתוני X. אם הנתונים שלא נצפו (נתונים מחוץ לטווח של נתוני X) אינם ליניאריים, האומדנים של Y יכולים להיות מחוץ לרווח הסמך של ערכי Y המשוערים באופן משמעותי.
למה אנחנו משתמשים באקסטרפולציה ואינטרפולציה?
אינטרפולציה משמשת לניבויערכים שקיימים בתוך מערך נתונים, והאקסטרפולציה משמשת לניבוי ערכים הנופלים מחוץ לקבוצת נתונים ולהשתמש בערכים ידועים כדי לחזות ערכים לא ידועים. לעתים קרובות, אינטרפולציה אמינה יותר מהאקסטרפולציה, אך שני סוגי החיזוי יכולים להיות בעלי ערך למטרות שונות.
