Oto r\u00f3\u017cnica:<\/span><\/p>\n Interpolacja<\/strong> odnosi si\u0119 do przewidywania warto\u015bci mieszcz\u0105cych si\u0119 w<\/em> zakresie punkt\u00f3w danych.<\/span><\/p>\n Ekstrapolacja<\/strong> odnosi si\u0119 do przewidywania warto\u015bci wykraczaj\u0105cych poza<\/em> zakres punkt\u00f3w danych.<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy przyk\u0142ad ilustruje r\u00f3\u017cnic\u0119 mi\u0119dzy tymi dwoma terminami.<\/span><\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce mamy nast\u0119puj\u0105cy zbi\u00f3r danych:<\/span> <\/p>\n Mo\u017cemy zdecydowa\u0107 si\u0119 na dopasowanie prostego modelu regresji liniowej<\/a> do tych punkt\u00f3w:<\/span> <\/p>\n Mogliby\u015bmy nast\u0119pnie u\u017cy\u0107 dopasowanego modelu regresji do przewidywania warto\u015bci punktowych zar\u00f3wno wewn\u0105trz<\/em> , jak i na zewn\u0105trz<\/em> zakresu punkt\u00f3w danych.<\/span><\/p>\n Kiedy u\u017cywamy dopasowanego modelu regresji do przewidywania warto\u015bci punktowych w istniej\u0105cym zakresie punkt\u00f3w danych, nazywa si\u0119 to interpolacj\u0105.<\/strong><\/span><\/p>\n I odwrotnie, gdy u\u017cywamy dopasowanego modelu regresji do przewidywania warto\u015bci punktowych poza istniej\u0105cym zakresem, nazywa si\u0119 to ekstrapolacj\u0105<\/strong> :<\/span> <\/p>\n Dokonuj\u0105c ekstrapolacji, zak\u0142adamy, \u017ce ten sam wzorzec, kt\u00f3ry istnieje w bie\u017c\u0105cym zakresie punkt\u00f3w danych, istnieje r\u00f3wnie\u017c poza tym zakresem.<\/span><\/p>\n Mo\u017ce to by\u0107 jednak niebezpieczne za\u0142o\u017cenie, poniewa\u017c mo\u017cliwe jest, \u017ce wzorzec istniej\u0105cy poza bie\u017c\u0105cym zakresem punkt\u00f3w danych jest bardzo r\u00f3\u017cny:<\/span> <\/p>\n Z tego powodu stosowanie ekstrapolacji do przewidywania warto\u015bci punkt\u00f3w danych, kt\u00f3re wykraczaj\u0105 poza zakres warto\u015bci u\u017cytych do utworzenia modelu regresji, mo\u017ce by\u0107 niebezpieczne.<\/span><\/p>\n W praktyce cz\u0119sto ma sens zastosowanie ekstrapolacji do przewidywania warto\u015bci punktowych, kt\u00f3re nieznacznie wykraczaj\u0105 poza zakres istniej\u0105cych warto\u015bci, jednak im dalej od tego zakresu si\u0119 oddalamy, tym wi\u0119ksze jest prawdopodobie\u0144stwo, \u017ce r\u00f3\u017cnica pomi\u0119dzy warto\u015bci\u0105 przewidywan\u0105 a rzeczywist\u0105 warto\u015b\u0107 jest wa\u017cna. .<\/span><\/p>\n Cz\u0119sto potrzeba specjalistycznej wiedzy specjalistycznej w danej dziedzinie, aby okre\u015bli\u0107, czy ekstrapolacja jest rozs\u0105dnym pomys\u0142em, czy nie.<\/span><\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy na przyk\u0142ad, \u017ce dzia\u0142 marketingu firmy stosuje prosty model regresji liniowej, wykorzystuj\u0105c wydatki na reklam\u0119 jako zmienn\u0105 predykcyjn\u0105 i ca\u0142kowite przychody jako zmienn\u0105 odpowiedzi.<\/span><\/p>\n W tym scenariuszu rozs\u0105dne mo\u017ce by\u0107 za\u0142o\u017cenie, \u017ce sta\u0142y wzrost wydatk\u00f3w na reklam\u0119 spowoduje przewidywalny wzrost ca\u0142kowitych przychod\u00f3w:<\/span> <\/p>\n W tym scenariuszu mo\u017cemy by\u0107 ca\u0142kiem pewni naszej zdolno\u015bci do ekstrapolacji warto\u015bci.<\/span><\/p>\n Rozwa\u017cmy jednak scenariusz, w kt\u00f3rym biolog chce zastosowa\u0107 naw\u00f3z ca\u0142kowity do przewidywania wzrostu ro\u015blin.<\/span><\/p>\n Mo\u017ce zdecydowa\u0107 si\u0119 na dopasowanie prostego modelu regresji liniowej do punkt\u00f3w danych, ale poniewa\u017c istnieje g\u00f3rna granica wysoko\u015bci ro\u015bliny, prawdopodobnie nie ma sensu stosowanie ekstrapolacji do przewidywania warto\u015bci punkt\u00f3w. poza zakresem warto\u015bci. warto\u015bci u\u017cyte do dopasowania modelu:<\/span> <\/p>\n W tym scenariuszu mo\u017cemy mie\u0107 znacznie mniejsz\u0105 pewno\u015b\u0107 co do naszej zdolno\u015bci do ekstrapolacji warto\u015bci.<\/span><\/p>\n Wniosek na wynos<\/strong> : Ekstrapolacja mo\u017ce mie\u0107 wi\u0119kszy sens w niekt\u00f3rych obszarach ni\u017c w innych, ale zawsze istnieje potencjalne niebezpiecze\u0144stwo, \u017ce model, kt\u00f3ry istnieje w zakresie warto\u015bci zastosowanych do dopasowania modelu, nie istnieje poza pla\u017c\u0105.<\/span><\/p>\n Jak wykona\u0107 interpolacj\u0119 liniow\u0105 w programie Excel<\/a> Dwa terminy, kt\u00f3re uczniowie cz\u0119sto myl\u0105 w statystyce, to interpolacja i ekstrapolacja . Oto r\u00f3\u017cnica: Interpolacja odnosi si\u0119 do przewidywania warto\u015bci mieszcz\u0105cych si\u0119 w zakresie punkt\u00f3w danych. Ekstrapolacja odnosi si\u0119 do przewidywania warto\u015bci wykraczaj\u0105cych poza zakres punkt\u00f3w danych. Poni\u017cszy przyk\u0142ad ilustruje r\u00f3\u017cnic\u0119 mi\u0119dzy tymi dwoma terminami. Przyk\u0142ad: interpolacja i ekstrapolacja Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce mamy nast\u0119puj\u0105cy zbi\u00f3r […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-2211","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"\n Przyk\u0142ad: interpolacja i ekstrapolacja<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/interp1.png\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/interp2.png\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/interp3.png\")
<\/p>\n Potencjalne niebezpiecze\u0144stwo ekstrapolacji<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"niebezpiecze\u0144stwo](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/interp4.png\")
<\/p>\n Kiedy stosowa\u0107 ekstrapolacj\u0119<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/interp5.png\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/interp6.png\")
<\/p>\n Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h3>\n
Jak dokonywa\u0107 prognoz za pomoc\u0105 regresji liniowej<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"