Veri aralığımızın dışında kalan bir bağımsız değişken için bağımlı değişkenin değerini tahmin etmek için işlevimizi kullanabiliriz. Bu durumda, ekstrapolasyon yapıyoruz. Daha önce olduğu gibi, 0 ile 10 arasında x olan verilerin bir regresyon çizgisi y=2x + 5 üretmek için kullanıldığını varsayalım.
Neden ekstrapolasyon kullanıyoruz?
Ekstrapolasyon, bir veri kümesinin dışında bir değer bulma işlemidir. Hatta geleceği tahmin etmeye yardımcı olduğu bile söylenebilir! … Bu araç yalnızca istatistikte değil, aynı zamanda bilimde, iş dünyasında ve gelecekte ölçtüğümüz aralığın ötesinde değerleri tahmin etmeye ihtiyaç duyulduğunda da yararlıdır.
Ekstrapolasyonu nerede kullanabiliriz?
Ekstrapolasyon, çoğu zaman ekstrapolasyonun gerekli olduğu kimya ve mühendislik gibi birçok bilimsel alanda kullanılır. Örneğin, belirli bir sistemin akım voltajlarını biliyorsanız, sistemin daha yüksek voltajlara nasıl tepki vereceğini tahmin etmek için bu verileri tahmin edebilirsiniz.
Verileri ne zaman tahmin edebiliriz?
10.7.
İlgili aralığın ötesindeki ekstrapolasyon, Y değerlerinin X verisi aralığının ötesinde tahmin edildiğinde olur. Gözlenmeyen veriler (X verilerinin aralığı dışındaki veriler) doğrusal değilse, o zaman Y tahminleri, tahmin edilen Y değerlerinin güven aralığının önemli ölçüde dışında olabilir.
Neden ekstrapolasyon ve enterpolasyon kullanıyoruz?
İnterpolasyon tahmin etmek için kullanılırbir veri kümesi içinde var olan değerler ve ekstrapolasyon, bir veri kümesinin dışında kalan değerleri tahmin etmek için kullanılır ve bilinmeyen değerleri tahmin etmek için bilinen değerleri kullanır. Genellikle enterpolasyon, ekstrapolasyondan daha güvenilirdir, ancak her iki tahmin türü de farklı amaçlar için değerli olabilir.
