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L'extrapolation consiste à faire des prévisions statistiques en utilisant des tendances historiques qui sont projetées pendant une période spécifiée dans le futur. Il est uniquement utilisé pour les prévisions de séries chronologiques. Pour les données de panneaux transversales ou mixtes (séries chronologiques avec des données transversales), la régression multivariée est plus appropriée.
- Quel est un exemple d'extrapole?
- Qu'est-ce que l'extrapolation explique?
- Qu'est-ce que le modèle d'extrapolation?
- Quelle est la différence entre l'extrapolation et la prédiction?
Quel est un exemple d'extrapole?
L'extrapole de verbe peut signifier «prédire les résultats futurs en fonction des faits connus."Par exemple, en regardant votre rapport actuel pour les mathématiques et comment vous faites en classe maintenant, vous pouvez extrapoler que vous gagnerez probablement un B solide pour l'année.
Qu'est-ce que l'extrapolation explique?
L'extrapolation est une technique statistique visant à déduire l'inconnu du connu. Il tente de prédire les données futures en s'appuyant sur des données historiques, telles que l'estimation de la taille d'une population quelques années à l'avenir sur la base de la taille actuelle de la population et de son taux de croissance.
Qu'est-ce que le modèle d'extrapolation?
Un modèle d'extrapolation estime les valeurs métriques en fonction d'autres mesures. Grâce à une analyse de corrélation initiale des données existantes, l'extrapolation estime la valeur d'une métrique particulière lorsque la valeur d'une autre métrique change.
Quelle est la différence entre l'extrapolation et la prédiction?
Prédire les valeurs Y pour les valeurs x entre les valeurs X observées dans l'ensemble de données est appelée interpolation. Prédire les valeurs Y pour les valeurs x au-delà des valeurs X observées dans l'ensemble de données est appelée extrapolation ou prévisions.
