extrapolatsiooni

Extrapolatsioon on matemaatika ja statistika valdkonnas kasutatav meetod, mille abil tehakse ennustusi väljapoole olemasolevate andmete kogumi piiride. Sõna pärineb ladina keelsest sõnast extrapolatio ning viitab silla või prognoosi loomisele juhtudest, mis pole vaatluste alas.

Põhiline ide: extrapolatsioon põhineb eeldusel, et olemasoleva andmestiku trend, suund või struktuur püsib ka tulevikus või teises kontekstis. Selle tulemusena tuleb järeldus teha “kõrvutades” teadaolevaga ja eraldades tähelepanu eeskätt trendi jätkumisele, mitte juhuslike kõrvalekallete hindamisele.

Tavalised meetodid hõlmavad lineaarset extrapolatsiooni, kus lineaarne tendents jätkatakse uutele väärtustele; polünoom- või splaindirabandus, mis võimaldab keerulisemaid kõveraid kanda; ning ajasari mudelseerimise tehnikad (nt ARIMA, exponentially weighted kumulatsioon), mis võivad teatud tingimustel extrapolatsiooni vormida. Lisaks kasutavad praktikud masinõppe ja statistiliste mudelitega kombineeritud lähenemisi, et parandada prognooside stabiilsust ja usaldusväärsust.

Põhilised hoiatavad piirangud: extrapolatsioon on kõige suurem risk, kui eeldatakse trendi jätkumist kauglainetes või kui andmed ei näita stabiilset käitumist. Eelduste muutudes võib prognoos olla stuupiline. Seetõttu on oluline mõõta ebakindlust, kasutada alternatevorme ja kontrollida ennustusi ajalooliste või väliste andmete abil.

Kasutusalad hõlmavad loodusteadusi, kliimamudelid, majanduse ennustamist ja insenerilahenduste planeerimist, kus varasem andmestik annab aluse tulevaste olukordade hinnanguks.