Hier ist der Unterschied:<\/span><\/p>\n Unter Interpolation<\/strong> versteht man die Vorhersage von Werten, die in<\/em> einen Bereich von Datenpunkten fallen.<\/span><\/p>\n Unter Extrapolation<\/strong> versteht man die Vorhersage von Werten, die au\u00dferhalb<\/em> eines Bereichs von Datenpunkten liegen.<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel verdeutlicht den Unterschied zwischen den beiden Begriffen.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Datensatz:<\/span> <\/p>\n Wir k\u00f6nnen uns entscheiden, ein einfaches lineares Regressionsmodell<\/a> an diese Punkte anzupassen:<\/span> <\/p>\n Anschlie\u00dfend k\u00f6nnten wir das angepasste Regressionsmodell verwenden, um Punktwerte sowohl innerhalb<\/em> als auch au\u00dferhalb<\/em> des Datenpunktbereichs vorherzusagen.<\/span><\/p>\n Wenn wir das angepasste Regressionsmodell verwenden, um die Punktwerte innerhalb des vorhandenen Datenpunktbereichs vorherzusagen, spricht man von Interpolation.<\/strong><\/span><\/p>\n Wenn wir umgekehrt das angepasste Regressionsmodell verwenden, um Punktwerte au\u00dferhalb des vorhandenen Bereichs vorherzusagen, spricht man von Extrapolation<\/strong> :<\/span> <\/p>\n Wenn wir extrapolieren, gehen wir davon aus, dass das gleiche Muster, das innerhalb des aktuellen Datenpunktbereichs existiert, auch au\u00dferhalb des Bereichs existiert.<\/span><\/p>\n Dies kann jedoch eine gef\u00e4hrliche Annahme sein, da es m\u00f6glich ist, dass das Muster au\u00dferhalb des aktuellen Datenpunktbereichs sehr unterschiedlich ist:<\/span> <\/p>\n Aus diesem Grund kann es gef\u00e4hrlich sein, mithilfe der Extrapolation Datenpunktwerte vorherzusagen, die au\u00dferhalb des zur Erstellung des Regressionsmodells verwendeten Wertebereichs liegen.<\/span><\/p>\n In der Praxis ist es oft sinnvoll, Punktwerte mithilfe der Extrapolation vorherzusagen, die leicht au\u00dferhalb des Bereichs vorhandener Werte liegen. Je weiter man sich jedoch vom Bereich entfernt, desto wahrscheinlicher ist es, dass der Unterschied zwischen dem vorhergesagten Wert und dem tats\u00e4chlichen Wert besteht Wert ist wichtig. .<\/span><\/p>\n Oft ist fachspezifisches Fachwissen erforderlich, um festzustellen, ob eine Extrapolation eine sinnvolle Idee ist oder nicht.<\/span><\/p>\n Angenommen, die Marketingabteilung eines Unternehmens wendet ein einfaches lineares Regressionsmodell an, wobei die Werbeausgaben als Pr\u00e4diktorvariable und der Gesamtumsatz als Antwortvariable verwendet werden.<\/span><\/p>\n In diesem Szenario kann man davon ausgehen, dass ein stetiger Anstieg der Werbeausgaben zu einem vorhersehbaren Anstieg des Gesamtumsatzes f\u00fchrt:<\/span> <\/p>\n In diesem Szenario k\u00f6nnen wir ziemlich sicher sein, dass wir Werte extrapolieren k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Stellen Sie sich jedoch ein Szenario vor, in dem ein Biologe den Gesamtd\u00fcnger verwenden m\u00f6chte, um das Pflanzenwachstum vorherzusagen.<\/span><\/p>\n Sie entscheidet sich m\u00f6glicherweise daf\u00fcr, ein einfaches lineares Regressionsmodell an die Datenpunkte anzupassen, aber da es eine Obergrenze f\u00fcr die Pflanzenh\u00f6he gibt, ist es wahrscheinlich nicht sinnvoll, die Punktwerte durch Extrapolation vorherzusagen. au\u00dferhalb des Wertebereichs. Zur Anpassung des Modells verwendete Werte:<\/span> <\/p>\n In diesem Szenario haben wir m\u00f6glicherweise viel weniger Vertrauen in unsere F\u00e4higkeit, Werte zu extrapolieren.<\/span><\/p>\n Das Fazit<\/strong> : Extrapolation mag in manchen Bereichen sinnvoller sein als in anderen, aber es besteht immer die potenzielle Gefahr, dass das Modell, das in dem zur Anpassung des Modells verwendeten Wertebereich existiert, au\u00dferhalb des Strandes nicht existiert.<\/span><\/p>\n So f\u00fchren Sie eine lineare Interpolation in Excel durch<\/a> Zwei Begriffe, die Studierende in der Statistik h\u00e4ufig verwechseln, sind Interpolation und Extrapolation . Hier ist der Unterschied: Unter Interpolation versteht man die Vorhersage von Werten, die in einen Bereich von Datenpunkten fallen. Unter Extrapolation versteht man die Vorhersage von Werten, die au\u00dferhalb eines Bereichs von Datenpunkten liegen. Das folgende Beispiel verdeutlicht den Unterschied zwischen […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Beispiel: Interpolation und Extrapolation<\/strong><\/span><\/h3>\n
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<\/p>\n Die potenzielle Gefahr einer Extrapolation<\/strong><\/span><\/h3>\n
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<\/p>\n Wann sollte die Extrapolation verwendet werden?<\/strong><\/span><\/h3>\n
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<\/p>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So treffen Sie Vorhersagen mit linearer Regression<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"