Extrapolation ist eine statistische Technik, die in der Datenwissenschaft verwendet wird, um Werte von Datenpunkten außerhalb des Bereichs der bekannten Werte im Datensatz zu schätzen.
Extrapolation ist eine kostengünstige und effektive Methode, mit der Sie zukünftige Werte und Trends in Daten vorhersagen und Einblicke in das Verhalten komplexer Umgebungen gewinnen können. Extrapolation ist besonders hilfreich für Zeitreihen und georäumliche Analysen , da diese Technik die Auswirkungen zeitlicher und räumlicher Faktoren auf die Daten berücksichtigen kann.
Mithilfe von Extrapolationstechniken können Sie unbeobachtete Werte berechnen, indem Sie eine bekannte Wertefolge im Datensatz erweitern .
Gängige Extrapolationsmethoden
Es gibt verschiedene Arten der Extrapolation zur Vorhersage und Auswertung von Datentrends. Die folgenden beiden sind die am häufigsten verwendeten Extrapolationsmethoden.
- Lineare Extrapolation : Dies ist die einfachste Form der Extrapolation, bei der eine lineare Gleichung zur Vorhersage zukünftiger Ergebnisse verwendet wird. Diese Methode eignet sich am besten für Vorhersagen, die nahe an den gegebenen Daten liegen. Wir ziehen einfach eine Tangente vom letzten Punkt, um ihn über die bekannten Werte hinaus zu verlängern.
- Polynom-Extrapolation : Diese Methode verwendet eine Polynomgleichung, um Vorhersagen über zukünftige Werte zu treffen. Wir verwenden die Polynom-Extrapolation, wenn die Datenpunkte einen nichtlinearen Trend aufweisen. Dies ist komplexer als die lineare Extrapolation und wir können damit genauere Vorhersagen treffen.
Wie funktioniert Extrapolation?
Die Extrapolation ist grundsätzlich eine in der Zeitreihenanalyse gängige Prognosemethode. Im folgenden Beispiel wird die lineare Extrapolation zur Umsatzprognose verwendet.
Betrachten wir als Beispiel den Umsatz eines Unternehmens in den Jahren 2020 und 2021 und extrapolieren wir dann den Umsatz im Jahr 2022.
Um den Wert für das Jahr 2022 mittels Extrapolation zu ermitteln, müssen wir anhand der gegebenen Verkaufszahlen der letzten beiden Jahre zunächst die Steigung berechnen.
m = (y2 – y1) / (x2 – x1)
Danach wenden wir eine Liniengleichung an.
(y = y1 + m · (x – x1))
Den extrapolierten Wert für 2022 können wir dann ermitteln, indem wir die Werte in die obigen Gleichungen einsetzen. Wir kommen zu dem Schluss, dass der Umsatz 15.086 US-Dollar betragen wird.
Was sind die Vorteile der Extrapolation?
Extrapolation ist ein leistungsstarkes Tool, das uns hilft, datenbasierte Vorhersagen zu treffen und Trends zu verstehen. Hier sind einige Gründe, warum wir Extrapolationsmethoden verwenden.
- Wenn wir befürchten, dass die Expertenprognosen verzerrt sind, wir jedoch nicht viel über die Situation wissen, ist eine Extrapolation möglicherweise die beste Lösung.
- Die Extrapolation ist kostengünstig und unkompliziert, was bedeutet, dass Sie die Modellierung so oft ausführen können, wie Sie möchten, um mehrere Vorhersagen zu erhalten.
- Wenn Sie mehrere Szenarien betrachten, die ein wichtiges Element der Prognose darstellen, wie etwa Konjunkturtrends und politische Veränderungen, kann eine Extrapolation den Prozess erleichtern.
- Durch Extrapolations können potenzielle Risiken oder zukünftige Chancen erkannt werden.
- Durch Extrapolations können Sie Muster in Daten erkennen und fundierte Entscheidungen treffen neural network.
Welche Risiken birgt die Extrapolations?
Obwohl der Prozess der Extrapolations einfach und unkompliziert ist, hängen seine Genauigkeit und Zuverlässigkeit von den im Datensatz vorhandenen Trends ab. Eine sorgfältige Betrachtung des Datensatzes und der darin enthaltenen Werte kann Ihnen daher dabei helfen, größere Fehler bei der Prognose zukünftiger Trends zu vermeiden. Es ist außerdem wichtig, bei der Extrapolations verschiedene Methoden zu verwenden, um Fehler zu reduzieren und sicherzustellen, dass die Extrapolations auf einem vollständigen und genauen Verständnis der Daten basiert.
