Что такое экстраполяция? Все, что вам нужно знать

Важность статистики часто недооценивают, но трудно спорить с тем, что она не играет жизненно важной роли в нашей жизни.

Они помогают нам принимать решения и понимать, что происходит вокруг нас. Мы используем их, чтобы рассчитать риск операции или лечения, определить, нужен ли нам сегодня зонтик, и даже решить, какой вкус мороженого купить в продуктовом магазине.

Статистика есть везде, и она необходима, поскольку позволяет нам принимать обоснованные решения относительно нашей жизни.

Экстраполяция — это процесс выведения значений за пределы диапазона существующих данных для составления прогнозов. Экстраполяция — один из основных методов, которые специалисты по данным используют для прогнозирования будущих тенденций и результатов.

При просмотре набора данных вы можете использовать экстраполяцию, чтобы предсказать, что может произойти в будущем. Например, предположим, у вас есть исторические данные о том, как люди голосуют за разные политические партии во время выборов. В этом случае вы можете использовать эту информацию, чтобы предсказать, что произойдет на предстоящих выборах.

Ваша карьера в области аналитики данных уже не за горами!Программа магистратуры по аналитике данныхИзучить программу

Интерполяция — это процесс оценки значения между известными значениями. Экстраполяция — это процесс оценки значения за пределами известных значений.

Например, если вы хотите оценить, сколько денег вы заработаете, когда выйдете на пенсию, вы можете использовать интерполяцию, чтобы получить оценку. Посмотрите, сколько денег вы зарабатываете сейчас, и прибавьте их до выхода на пенсию.

С другой стороны, если вы хотите предсказать, сколько людей будут использовать ваш продукт в 2020 году, может быть полезнее экстраполировать то, что мы знаем сейчас, и спрогнозировать, как это изменится со временем.

Интерполяция может помочь предсказать события, которые, скорее всего, произойдут (например, будущие события), но не обязательно те, которые произойдут гарантированно (например, выигрыш в лотерею).

Экстраполяцию можно использовать для прогнозирования любого события, даже если оно маловероятно или невозможно, при условии, что у нас достаточно данных, чтобы делать такие прогнозы с уверенностью.

Линейный

Линейная экстраполяция — это метод оценки значения переменной на основе ее текущего значения и значений нескольких других переменных. Он дает хорошие результаты, когда прогнозируемое значение близко к имеющимся данным, но может быть более точным, когда оно далеко от имеющихся данных.

Это связано с тем, что линейная экстраполяция предполагает, что при дальнейшем удалении от текущих значений взаимосвязь между двумя переменными не изменится.

Линейную экстраполяцию можно выполнить с помощью линейного уравнения или функции, что позволяет провести касательную линию в конечных точках графика и продлить ее за пределы набора данных.

Полиномиальный

Метод интерполяции Лагранжа используется для нахождения полиномиальной кривой между известными значениями или вблизи конечных точек функции. Он использует систему конечных рядов Ньютона для получения данных. Полученный полином может быть использован для экстраполяции данных.

Конический

Коническое сечение — это кривая, полученная с использованием пяти точек вблизи заданного набора данных. Когда набор данных включает в себя окружность или эллипс, кривая всегда будет изгибаться обратно к себе. Однако, когда набор данных включает в себя параболическую или гиперболическую кривую, она может не изгибаться обратно к себе, как это происходит относительно оси x.

Французская кривая

Экстраполяция французской кривой — это метод, который использует существующий набор данных для прогнозирования значения переменной в точке, не включенной в исходные данные.

Это полезно, когда необходимо экстраполировать данные из небольшого количества точек данных, поскольку не требует никаких предположений о взаимосвязи между переменными.

Геометрическая экстраполяция с прогнозированием ошибок

Геометрическая экстраполяция — это метод оценки значения переменной в определенный момент времени в будущем на основе того, как значения переменной менялись с течением времени. Обычно он используется, когда оцениваемая переменная имеет известную связь с другой переменной, и часто применяется к ценам акций.

Ваша карьера в области аналитики данных уже не за горами!Программа магистратуры по аналитике данныхИзучить программу

Статистика экстраполяции используется для прогнозирования будущего поведения на основе прошлых данных. Она может использоваться для прогнозирования количества клиентов, которых вы можете ожидать в определенное время или в определенном месте, или того, сколько денег вы заработаете за определенный период. Она используется во многих областях, таких как маркетинг, финансы и спорт.

Статистика экстраполяции использует математические формулы, которые вычисляют вероятность того, что определенное событие произойдет на основе других событий, которые произошли ранее. Эти события называются «входными переменными». Затем математическая формула используется для прогнозирования того, что произойдет дальше или что произойдет после того, как входная переменная немного изменится.

Эти статистические данные могут оказаться полезными при принятии важных решений, касающихся таких вопросов, как маркетинговые кампании, цели продаж или составление бюджета на закупку оборудования.

Формула экстраполяции

В случае линейной разведки экстраполяция точки, которая должна быть рассчитана с использованием двух конечных точек (x1, y1) и (x2, y2) в линейном графике, когда задано значение x, то формула, которую можно использовать, выглядит следующим образом:

Формула экстраполяции для линейного графика:

Экстраполяция — это взятие известной величины и ее проецирование в будущее. Это можно сделать при анализе исторических данных или при составлении прогнозов на основе текущих событий.

Например, если вы хотите узнать, сколько денег будет потрачено на рождественские подарки в этом году, вы можете использовать прошлые данные и экстраполировать их на будущее. Вы также можете использовать текущие данные, например, сколько людей покупают подарки онлайн, и экстраполировать их на будущее (например, предсказать, что больше людей будут делать покупки онлайн в следующем году).

Экстраполяция имеет два основных применения: прогнозирование и анализ тенденций. Прогнозирование подразумевает предсказание будущих результатов на основе прошлой информации и тенденций. Анализ тенденций заключается в выявлении тенденций данных с течением времени и использовании этих тенденций для прогнозирования будущих результатов.

Зарегистрируйтесь в Программе профессиональной сертификации по аналитике данных, чтобы освоить более десятка инструментов и навыков анализа данных, а также получить доступ к мастер-классам преподавателей Университета Пердью и экспертов IBM, эксклюзивным хакатонам и сессиям Ask Me Anything от IBM.

Заключение

Если вы хотите продвинуться по карьерной лестнице, эта программа для вас.

Программа сертификации по аналитике данных разработана для того, чтобы научить вас использовать аналитику данных и предиктивное моделирование для решения реальных проблем в вашей организации. Вы узнаете, как решать проблемы с командой экспертов, нацеленных на ваш успех, и получите поддержку от лидеров отрасли, таких как IBM.

Программа включает мастер-классы, проектное обучение и практический опыт, которые подготовят вас к карьере в области анализа данных.

Часто задаваемые вопросы

1. Что означает экстраполяция?

Экстраполяция — это процесс составления прогнозов на основе текущих или прошлых данных.

Это способ использования существующей информации для составления обоснованного предположения о том, что может произойти в будущем.

2. Что такое экстраполяция с примером?

Экстраполяция — это метод, который использует рассуждения для прогнозирования будущих событий путем экстраполяции прошлых событий. Например, если вы отслеживаете количество чашек кофе, которые вы выпиваете в неделю, и оно неуклонно растет с течением времени, вы можете использовать экстраполяцию, чтобы предсказать, что вы выпьете еще больше на следующей неделе.

3. Что такое экстраполяция в статистике?

Экстраполяция — это статистический метод, который предсказывает будущие тенденции на основе существующих данных. На основе прошлых данных он может предсказывать будущие продажи, прибыль или другие финансовые показатели.

4. Что такое экстраполяция на графике?

Экстраполяция — это график, который выходит за пределы собранных данных. Например, если вы смотрите на график цен на акции с течением времени, и одна точка на графике показывает, что акции выросли на 50 долларов, когда они стоили 5000 долларов каждая, то экстраполяция будет означать предположение, что если вы продадите свои акции сейчас по 500 долларов за штуку (что выше любой точки на вашем графике), вы заработаете 50 долларов.

5. Как по-другому называется экстраполяция?

Экстраполяция — это еще одно слово, обозначающее предсказание.

Он описывает процесс предположения о том, что может произойти в будущем, на основе прошлых событий и других факторов.

6 Почему мы используем экстраполяцию?

Экстраполяция — это основанный на тенденциях подход к прогнозированию того, что произойдет в будущем, на основе того, что произошло в прошлом.