Пример экстраполяции в доу

Обновлено: 05.07.2024

Калькулятор линейной экстраполяции позволяет вычислить значение линейной функции если абсцисса (Х) искомой точки лежит за пределами отрезка интерполяции [X₁, X₂].

Формула линейной экстраполяции

расчет линейной экстраполяции по двум точкам

Send mail и мы будем знать, что движемся в правильном направлении.

Спасибо, что не прошели мимо!

I. Порядок действий при расчете линейной экстраполяции онлайн калькулятором:

Для проведения экстраполяции требуется ввести значения координат 2 точек ([X₁, Y₁]; [X₂, Y₂]) и абсциссу (Х) той точки, значение которой необходимо вычислить.
График справа позволяет визуализировать полученный линейной экстраполяцией результат.

интерполяция — способ нахождения промежуточных значений величины по имеющемуся дискретному набору известных значений. линейная интерполяция — нахождение промежуточного значения функции по двум точкам (условно проведя прямую между ними). квадратичная интерполяция — нахождение промежуточного значения функции по трем точкам (интерполирующая функция многочлен второго порядка - парабола). экстраполяция — способ нахождения значений функции по уже известным нескольким ее значениям.

Но существуют и такие, значение которых без объяснений не понять.

Рассмотрим сегодня, что такое экстраполяция, где применяется термин, и уместно ли его использовать в разговорной речи.

Экстраполяция – что это

Как всегда, начнем с перевода для того, чтобы хоть немного понять, о чем идет речь. В переводе с латинского (да здравствует языковый донор!):

Говоря простыми словами, экстраполировать – значит, распространять выводы, сделанные в отдельной части чего-либо, на всю остальную часть.

выявлять тенденцию;
обобщать данные и делать выводы.

Стоит учитывать, что на основе экстраполяции можно сделать предварительные выводы, но их нельзя считать доказанными. Но, тем не менее, экстраполяция – это наиболее достоверный метод прогнозирования.

Обратным к методу экстраполяции является интерполяция. Это вычислительный метод, согласно которому по определенной закономерности можно найти неизвестные промежуточные величины.

Рассмотрим метод интерполяции на простом примере. Допустим, заработная плата Иванова составляла:

2017 год = 12 тыс.руб.;
2018 г. = 14 тыс.руб.;
2020 г. = 18 тыс.руб.

Нужно выяснить, какая зарплата была у Иванова в 2019 году. Применяя метод интерполяции, вычисляем, что заработок Иванова составлял 16 тыс. рублей.

Стратегии экстраполяции

Существуют 3 стратегии, на основании которых может быть выполнена экстраполяция:

на основе имеющейся тенденции (индукционная экстраполяция);
на основе аналогового моделирования (т.е. применения методов аналогии явлений и процессов);
на основе распространения выборочных данных на всю генеральную совокупность.

Чтобы было понятней, приведу пример: о необходимости внесения изменений в Конституцию РФ был проведен опрос граждан нашей страны. Очевидно, что опрашивалось не все население, а только некоторая его часть (т.е. выборка). Полученная информация была экстраполирована на всех граждан государства (т.е. на генеральную совокупность).

Термин применяется в сферах, где используются принципы экстраполяции, т.е. делается прогноз на будущее, исходя из анализа прошлого и настоящего.

Экстраполяция в математике

Изначально термин использовался только в математике. Вот как умными словами об этом говорится в Википедии:

Для справки: аппроксимация – это замена одних объектов другими, более простыми, но максимально похожими.

В экономике

Развитие экономики – процесс, подчиняющийся определенным закономерностям. Хоть нам иногда и кажется, что данным процессом правит случай, но это далеко не так.

Для того, чтобы спрогнозировать ход экономического развития, ученые следят за тенденциями всего, что происходит в экономике, выводят закономерность. Это и есть применение метода экстраполяции.

Самым важным и наглядным показателем состояния экономики является ВВП(валовый внутренний продукт ). Анализируя его численные показатели за прошлые годы, можно сделать вывод о тенденции его изменения в ближайшем будущем.

Стоит сделать оговорку: метод экстраполяции можно применять, если в государстве и в мире не произошло каких-либо форс-мажорных обстоятельств, например, как бушующая сегодня на планете пандемия. Очевидно, что при таких обстоятельствах спрогнозировать развитие экономики крайне затруднительно.

Экстраполяция в статистике

Применение метода экстраполяции в статистике – самый наглядный. Возьмем статистические показатели уровня жизни населения в нашей стране.

Как их получают? Ведь невозможно опросить каждого жителя государства, выяснить, сколько он получает, на что расходует деньги, что покупает из продуктов, сколько тратит на ЖКХ, на обучение детей и т.д.

Для расчета показателей уровня жизни определяют выборку населения дифференцированно по среднедушевым доходам. Затем среди домохозяйств, попавших в выборку, проводят ежемесячные опросы, сводят полученные сведения в единую базу данных по каждому субъекту РФ. После этого выполняют математические расчеты. Делают это как в усредненных показателях, так и дифференцированно по группам населения.

Как уже говорилось, расчеты выполняются по выборке домохозяйств, но экстраполируются полученные данные на все население страны.

В маркетинге

Напомню, маркетинг – это деятельность, направленная на увеличение продаж, и, следовательно – на рост прибыли.

Экстраполяция является одним из методов прогнозирования в маркетинге. А прогнозирование в этой сфере является важнейшим инструментом, позволяющим максимально быстро реагировать на изменения рынка.

Экстраполяция в маркетинге эффективна только для краткосрочного прогнозирования (не более 2 лет). Это связано с тем, что рынок – динамичная структура, находящаяся в зависимости от влияния сотен внешних факторов. Каждый меняющийся фактор увеличивает погрешность прогнозирования.

Приведу простейший пример экстраполяции в маркетинге: допустим, нужно узнать, сколько бутылок питьевой воды нужно привезти в магазин на следующую неделю, при условии, что в первую неделю месяца было продано 200 бутылок, во вторую – 220, в третью – 180. Используем экстраполяцию, рассчитываем среднее арифметическое: (200 + 220 + 180) /3 = 200 (бутылок) нужно на четвертую неделю месяца.

Читайте наш блог, это позволит расширить кругозор!

Автор статьи: Елена Копейкина

Эта статья относится к рубрикам:

Комментарии и отзывы (2)

Такой принцип нередко используется в повседневной жизни. Однако, экстраполяция может приводить к ошибочным умозаключениям и выводам, ведь не учитываются многие переменные и погрешности.

Экстраполяция, в каком-то смысле, — это стереотипное мышление, с тем же рядом чисел, это может быть совпадением и никакой логики там нет, но мы решим, что логика есть и сделаем ошибочный прогноз.

Процесс, в котором вы оцениваете значение заданных данных за пределами их диапазона, называется методом экстраполяции.

Где применяется термин

Использование в реальной жизни

Вы до некоторой степени экстраполируете свою повседневную жизнь. Например, можете рассчитывать на ежемесячную зарплату и предполагать, что получите её на основе известных данных (того факта, что вам платили ежемесячно и вовремя за последний год). Но что, если ваша компания обанкротится? Или рынок рушится? Или банк по ошибке замораживает ваш банковский счёт? В этом конкретном случае экстраполяция имеет достаточную степень уверенности (вы, вероятно, получите свою заработную плату), но это не всегда так.

Использование в статистике

В статистике этот термин может означать несколько вещей, но все они связаны с предположениями (экстраполяция — это далеко не точная наука!):

Расширение статистического метода, предполагающее, что будут использоваться аналогичные методы.
Проекция, расширение или распространение вашего известного опыта в область, которую вы не знаете или которую ещё не испытывали.
Использование уравнений для подгонки данных к кривой. Затем вы используете это уравнение, чтобы строить предположения. Это известно как аппроксимация кривой или регрессия, которая может стать довольно сложной с использованием таких инструментов, как коэффициент корреляции.

Другое практическое использование

Также термин используется во многих областях науки, например, в химии и технике, где он часто бывает необходим. К примеру, если вам известны текущие напряжения конкретной системы, вы можете экстраполировать эти значения, чтобы предсказать, как система может реагировать на более высокие напряжения.

Способы экстраполяции

Линейный

Если хотите предсказать значение, которое не слишком далеко от существующих данных, линейная экстраполяция поможет вам для любой линейной функции. Когда вам предоставлен график, вы используете этот метод, чтобы провести касательную линию в последней точке и расширить эту линию за её пределы.

Конический

Этот тип помогает создать конический разрез с последними пятью конечными точками данных. Когда у вас есть пара или гипербола, кривая конического сечения расположена относительно оси х и не изгибается, но в случае эллипса или круга она изгибается сама по себе.

Полиномиальный

Можете создать полиномиальную кривую, используя все предоставленные вам точки данных. Этот метод применяется с использованием системы конечных рядов Ньютона или интерполяции Лагранжа. С помощью связанных точек вы можете найти необходимые данные.

Кто и когда придумал термин

Существуют случаи, когда требуется узнать результаты вычисления функции за пределами известной области. Особенно актуален данный вопрос для процедуры прогнозирования. В Экселе есть несколько способов, с помощью которых можно совершить данную операцию. Давайте рассмотрим их на конкретных примерах.

Использование экстраполяции

В отличие от интерполяции, задачей которой является нахождения значения функции между двумя известными аргументами, экстраполяция подразумевает поиск решения за пределами известной области. Именно поэтому данный метод столь востребован для прогнозирования.

В Экселе можно применять экстраполяцию, как для табличных значений, так и для графиков.

Способ 1: экстраполяция для табличных данных

Прежде всего, применим метод экстраполяции к содержимому табличного диапазона. Для примера возьмем таблицу, в которой имеется ряд аргументов (X) от 5 до 50 и ряд соответствующих им значений функции (f(x)). Нам нужно найти значение функции для аргумента 55, который находится за пределом указанного массива данных. Для этих целей используем функцию ПРЕДСКАЗ.

Способ 2: экстраполяция для графика

Выполнить процедуру экстраполяции для графика можно путем построения линии тренда.

Итак, мы рассмотрели простейшие примеры экстраполяции для таблиц и для графиков. В первом случае используется функция ПРЕДСКАЗ, а во втором – линия тренда. Но на основе этих примеров можно решать и гораздо более сложные задачи прогнозирования.

Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.

Отблагодарите автора, поделитесь статьей в социальных сетях.

Опишите, что у вас не получилось. Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.

Читайте также: