Nous pourrions utiliser notre fonction pour prédire la valeur de la variable dépendante pour une variable indépendante qui est en dehors de la plage de nos données. Dans ce cas, nous effectuons une extrapolation. Supposons comme avant que les données avec x entre 0 et 10 soient utilisées pour produire une droite de régression y=2x + 5.
Pourquoi utilisons-nous l'extrapolation ?
L'extrapolation est le processus de recherche d'une valeur en dehors d'un ensemble de données. On pourrait même dire qu'il aide à prédire l'avenir ! … Cet outil n'est pas seulement utile dans les statistiques, mais également dans les sciences, les affaires et chaque fois qu'il est nécessaire de prédire des valeurs futures au-delà de la plage que nous avons mesurée.
Où pouvons-nous utiliser l'extrapolation ?
L'extrapolation est utilisée dans de nombreux domaines scientifiques, comme la chimie et l'ingénierie où l'extrapolation est souvent nécessaire. Par exemple, si vous connaissez les tensions actuelles d'un système particulier, vous pouvez extrapoler ces données pour prédire comment le système pourrait réagir à des tensions plus élevées.
Quand pouvons-nous extrapoler des données ?
10.7.
L'extrapolation au-delà de la plage pertinente est lorsque les valeurs de Y sont estimées au-delà de la plage des données X. Si les données non observées (données en dehors de la plage des données X) ne sont pas linéaires, les estimations de Y peuvent être significativement en dehors de l'intervalle de confiance des valeurs Y estimées.
Pourquoi utilisons-nous l'extrapolation et l'interpolation ?
L'interpolation est utilisée pour prédirevaleurs qui existent dans un ensemble de données, et l'extrapolation est utilisée pour prédire les valeurs qui ne font pas partie d'un ensemble de données et utilise des valeurs connues pour prédire les valeurs inconnues. Souvent, l'interpolation est plus fiable que l'extrapolation, mais les deux types de prédiction peuvent être utiles à des fins différentes.
