আমরা আমাদের ফাংশন ব্যবহার করতে পারি একটি স্বাধীন ভেরিয়েবলের জন্য নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের মান ভবিষ্যদ্বাণী করতে যা আমাদের ডেটার পরিসরের বাইরে। এই ক্ষেত্রে, আমরা এক্সট্রাপোলেশন সঞ্চালন করছি. ধরুন আগের মতই x এর সাথে 0 এবং 10 এর মধ্যে ডেটা ব্যবহার করা হয় একটি রিগ্রেশন লাইন y=2x + 5 তৈরি করতে।
আমরা এক্সট্রাপোলেশন ব্যবহার করি কেন?
এক্সট্রাপোলেশন হল একটি ডেটা সেটের বাইরে একটি মান খোঁজার প্রক্রিয়া। এটা এমনকি বলা যেতে পারে যে এটি ভবিষ্যতের পূর্বাভাস দিতে সাহায্য করে! … এই টুলটি শুধুমাত্র পরিসংখ্যানেই কার্যকরী নয় বরং বিজ্ঞান, ব্যবসায় এবং যে কোনো সময়ে আমাদের পরিমাপ করা পরিসীমার বাইরে ভবিষ্যতে মানগুলির ভবিষ্যদ্বাণী করার প্রয়োজন হয়৷
আমরা এক্সট্রাপোলেশন কোথায় ব্যবহার করতে পারি?
এক্সট্রাপোলেশন ব্যবহার করা হয় অনেক বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্রে, যেমন রসায়ন এবং প্রকৌশলে যেখানে এক্সট্রাপোলেশন প্রায়ই প্রয়োজন হয়। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি একটি নির্দিষ্ট সিস্টেমের বর্তমান ভোল্টেজগুলি জানেন তবে সিস্টেমটি কীভাবে উচ্চ ভোল্টেজগুলিতে প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে তা অনুমান করতে আপনি সেই ডেটা এক্সট্রাপোলেট করতে পারেন৷
আমরা কখন ডেটা এক্সট্রাপোলেট করতে পারি?
10.7.
প্রাসঙ্গিক পরিসরের বাইরে এক্সট্রাপোলেশন হল যখন Y এর মানগুলি X ডেটার পরিসরের বাইরে অনুমান করা হয়। যদি পর্যবেক্ষণ না করা ডেটা (X ডেটার সীমার বাইরের ডেটা) অরৈখিক হয় তবে Y-এর অনুমানগুলি আনুমানিক Y মানের আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের বাইরে উল্লেখযোগ্যভাবে হতে পারে৷
কেন আমরা এক্সট্রাপোলেশন এবং ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করি?
আন্দাজ করতে ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করা হয়একটি ডেটা সেটের মধ্যে বিদ্যমান মানগুলি, এবং এক্সট্রাপোলেশন ব্যবহার করা হয় মানগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করতে যেগুলি ডেটা সেটের বাইরে পড়ে এবং অজানা মানগুলির পূর্বাভাস দিতে পরিচিত মানগুলি ব্যবহার করে৷ প্রায়শই, ইন্টারপোলেশন এক্সট্রাপোলেশনের চেয়ে বেশি নির্ভরযোগ্য, তবে উভয় ধরণের ভবিষ্যদ্বাণীই বিভিন্ন উদ্দেশ্যে মূল্যবান হতে পারে।
