Экстраполяция простыми словами — это способ сделать предположения о будущем или о некоторой гипотетической ситуации на основе данных, которые вам уже известны. Вы в основном делаете своё «лучшее предположение». Например, предположим, что ваша заработная плата увеличивается в среднем на две тысячи рублей в год. Можете экстраполировать и сказать, что через 10 лет ваша заработная плата должна быть примерно на двадцать тысяч рублей выше, чем сегодня.
Процесс, в котором вы оцениваете значение заданных данных за пределами их диапазона, называется методом экстраполяции.
Содержание страницы
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
Термин также носит название экстраполяцией Ричардсона или же методом Ромберга. Однако данные названия не совсем корректны, так как задолго до появления этих учёных уже были подобные численные способы решения аналогичных задач. По этой причине экстраполяция Ричардсона не считается первой. Похожий способ применялся в расчётах Гюйгенса ещё в 1654 году. Само понятие «экстраполяция» впервые ввёл Кларесон в 1959 году.
