Extrapolatsioon

Ekstrapolatsioon on matemaatika ja andmeteaduse meetod, mille abil hinnatakse või prognoositakse väärtust väljapool olemasolevat andmekogumit või ajaperioodi, tuginedes olemasolevale trendile või mudelile. See eeldab, et kirjeldav suund jätkub ka edaspidi ja seetõttu on ekstrapolatsiooni tulemused seotud suure ebakindlusega võrreldes interpolatsiooniga, mis kasutab andmepunkte vaid nende vahel.

Peamised ekstrapolatsiooni tüübid on lineaarne, polünoomiline ja eksponentsiaalne; mõnel juhul kasutatakse logistilist või muude vormide mudeleid. Valik sõltub andmete iseloomust ja eeldustest, näiteks kas trend on konstantne või kasvav.

Meetodid hõlmavad sobitamist olemasoleva andmestiku põhjal mudelile ning selle jätkamist soovitud ulatuses; sageli arvestatakse usaldusvahemikke ja kontrollitakse mudeli sobivust. Tähtis on hinnata eelduste kehtivust ja arvestada andmete variatiivsust, sest ekstrapolatsioonis suureneb viga kaugemal andmekogumist.

Kasutusvaldkonnad hõlmavad majandusprognoose, kliimamuutuste ja keskkonnamodelleerimist, inseneritööd, finantsanalüüsi ning ajalooliste trendide prognoose. Piirangud: valed eeldused või muutuvad tegurid võivad prognoosi oluliselt moonutada. Seetõttu on soovitatav kasutada mitmeid mudeleid, hinnata erinevaid stsenaariume ning esitada usaldusvahemik.

Näide: viimase viie aasta müük (miljonites) 10, 12, 14, 16, 18. Lineaarne ekstrapolatsioon eeldab, et kasv jääb samaks ja järgmise aasta prognoos on umbes 20 miljonit; tegelik tulemus võib erineda.