2024 लेखक: Elizabeth Oswald | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-13 00:07
हम अपने फ़ंक्शन का उपयोग एक स्वतंत्र चर के लिए आश्रित चर के मूल्य की भविष्यवाणी करने के लिए कर सकते हैं जो हमारे डेटा की सीमा से बाहर है। इस मामले में, हम एक्सट्रपलेशन कर रहे हैं। मान लीजिए कि पहले की तरह 0 और 10 के बीच x वाले डेटा का उपयोग प्रतिगमन रेखा y=2x + 5. उत्पन्न करने के लिए किया जाता है।
हम एक्सट्रपलेशन का उपयोग क्यों करते हैं?
एक्सट्रपलेशन डेटा सेट के बाहर एक मान खोजने की प्रक्रिया है। यह भी कहा जा सकता है कि यह भविष्य की भविष्यवाणी करने में मदद करता है! … यह उपकरण न केवल आंकड़ों में उपयोगी है बल्कि विज्ञान, व्यवसाय में भी उपयोगी है, और किसी भी समय हमारे द्वारा मापी गई सीमा से परे भविष्य में मूल्यों की भविष्यवाणी करने की आवश्यकता होती है।
हम एक्सट्रपलेशन का उपयोग कहां कर सकते हैं?
एक्सट्रपलेशन का उपयोग कई वैज्ञानिक क्षेत्रों में किया जाता है, जैसे रसायन विज्ञान और इंजीनियरिंग में जहां एक्सट्रपलेशन अक्सर आवश्यक होता है। उदाहरण के लिए, यदि आप किसी विशेष सिस्टम के वर्तमान वोल्टेज को जानते हैं, तो आप उस डेटा को यह अनुमान लगाने के लिए एक्सट्रपलेशन कर सकते हैं कि सिस्टम उच्च वोल्टेज पर कैसे प्रतिक्रिया दे सकता है।
हम डेटा का एक्सट्रपलेशन कब कर सकते हैं?
10.7.
प्रासंगिक सीमा से परे एक्सट्रपलेशन है जब Y के मानों का अनुमान X डेटा की सीमा से परे लगाया जाता है। यदि अवलोकन न किया गया डेटा (एक्स डेटा की सीमा के बाहर डेटा) गैर-रेखीय है तो वाई के अनुमान अनुमानित वाई मानों के विश्वास अंतराल के बाहर महत्वपूर्ण रूप से हो सकते हैं।
हम एक्सट्रपलेशन और इंटरपोलेशन का उपयोग क्यों करते हैं?
प्रक्षेपण का उपयोग भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता हैडेटा सेटके भीतर मौजूद मान, और एक्सट्रपलेशन का उपयोग उन मानों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है जो डेटा सेट के बाहर आते हैं और अज्ञात मानों की भविष्यवाणी करने के लिए ज्ञात मानों का उपयोग करते हैं। अक्सर, एक्सट्रपलेशन की तुलना में प्रक्षेप अधिक विश्वसनीय होता है, लेकिन दोनों प्रकार की भविष्यवाणी अलग-अलग उद्देश्यों के लिए मूल्यवान हो सकती है।
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इंटरपोलेशन का उपयोग डेटा सेट के भीतर मौजूद मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है, और एक्सट्रपलेशन का उपयोग उन मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है जो डेटा सेट के बाहर आते हैं और अज्ञात मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए ज्ञात मूल्यों का उपयोग करते हैं।.
