外推

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外推英文extrapolation)係指用一個統計模型嚟預計數值上同建構個模型嘅數據相差大嘅個案。

概論[編輯]

睇埋:廣義化

想像個研究者分析出一個統計模型,又證實咗個模型適合度同功效有返咁上下高。噉佢就可以攞個模型做將來預測。

將來預測可以分做兩大類-插值(interpolation)同外推:通常個樣本啲數據都唔能夠代表嗮 嘅所有可能數值,例如係對體重同食量之間嘅關係嘅研究噉,個樣本好可能會缺少一啲體重超過 500 嘅人,而因為個統計模型係靠住一個缺少呢啲極端數值嘅樣本估計出嚟嘅,所以「呢個迴歸模型仲能唔能夠為呢啲具有極端數值嘅個體做準確嘅預測」係一個問題。插值係指做預測嗰陣個 IV 同 DV 嘅值喺樣本範圍之內,而外推顧名思義係指所預測嘅 IV 同 DV 數值遠遠喺樣本範圍之外[1][2]

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  1. Extrapolation Methods. Theory and Practice by C. Brezinski and M. Redivo Zaglia, North-Holland, 1991.
  2. Rouaud, Mathieu (2013). Probability, Statistics and Estimation. p. 60.