We zouden onze functie kunnen gebruiken om de waarde van de afhankelijke variabele te voorspellen voor een onafhankelijke variabele die buiten het bereik van onze gegevens ligt. In dit geval voeren we extrapolatie uit. Stel dat zoals eerder gegevens met x tussen 0 en 10 worden gebruikt om een regressielijn y=2x + 5. te produceren
Waarom gebruiken we extrapolatie?
Extrapolatie is het proces van het vinden van een waarde buiten een dataset. Je zou zelfs kunnen zeggen dat het de toekomst helpt voorspellen! … Deze tool is niet alleen nuttig in statistieken, maar ook nuttig in de wetenschap, het bedrijfsleven en op elk moment dat het nodig is om in de toekomst waarden te voorspellen die buiten het bereik liggen dat we hebben gemeten.
Waar kunnen we extrapolatie gebruiken?
Extrapolatie wordt gebruikt in veel wetenschappelijke gebieden, zoals in de chemie en techniek waar extrapolatie vaak nodig is. Als u bijvoorbeeld de huidige spanningen van een bepaald systeem kent, kunt u die gegevens extrapoleren om te voorspellen hoe het systeem zou kunnen reageren op hogere spanningen.
Wanneer kunnen we gegevens extrapoleren?
10.7.
Extrapolatie buiten het relevante bereik is wanneer waarden van Y worden geschat buiten het bereik van de X-gegevens. Als de niet-geobserveerde gegevens (gegevens buiten het bereik van de X-gegevens) niet-lineair zijn, kunnen de schattingen van Y aanzienlijk buiten het betrouwbaarheidsinterval van de geschatte Y-waarden liggen.
Waarom gebruiken we extrapolatie en interpolatie?
Interpolatie wordt gebruikt om te voorspellenwaarden die bestaan binnen een dataset, en extrapolatie wordt gebruikt om waarden te voorspellen die buiten een dataset vallen en bekende waarden te gebruiken om onbekende waarden te voorspellen. Vaak is interpolatie betrouwbaarder dan extrapolatie, maar beide soorten voorspellingen kunnen waardevol zijn voor verschillende doeleinden.
