Калькулятор Линейной Интерполяции

Экстраполяция данных с использованием предыдущих данных называется интерполяцией. Например, на фондовом рынке вы можете заявить, что цена выросла на 10% за последний год, поэтому вы экстраполируете, что акции вырастут на 10% и в следующем году. На самом деле это может быть не так, но это пример интерполяции на основе предыдущих данных.

Интерполяция — это процесс, позволяющий экстраполировать данные из ряда точек. Его можно использовать для создания кривой или карты или для оценки значения недостающих данных. Интерполяция полезна для различных целей, включая демографические исследования, бизнес-прогнозирование и научный анализ. В этом сообщении блога мы обсудим некоторые распространенные типы интерполяции и то, как они работают. Так что читайте дальше, чтобы узнать больше!

Линейную интерполяцию легко понять на примере. Представьте, что вы печете и хотите узнать, сколько печенья вы получите на определенное количество муки. В первый раз вы использовали 400 граммов муки, и у вас получилось 20 печенек. Во второй раз вы использовали 200 граммов муки и получили 10 печенья. На третий раз у вас есть 250 граммов муки, но вы хотите узнать заранее, сколько печенья вы можете получить. Если соотношение между количеством муки и количеством печенья линейное, вы можете узнать результат с помощью линейной интерполяции!

Если вы пытаетесь найти значение, которого нет в тестируемой области, это называется линейной экстраполяцией. В данном случае это может быть один килограмм муки.

Если вы хотите найти «y», формула линейной интерполяции будет следующей:

y = (x - x₁) * (y₂ - y₁) / (x₂ - x₁) + y₁

В этом уравнении:

(x₁, y₁) = coordinates of the first data point

(x₂, y₂) = coordinates of the first data point

(x, y) = coordinates of the result point

Уравнение линейной экстраполяции идентично формуле линейной интерполяции. Единственное, что нужно иметь в виду, это то, что при использовании линейной экстраполяции очень часто результаты не подтверждаются экспериментальными данными. Вот почему вы должны быть уверены, что отношения между вашими точками данных являются линейными, прежде чем использовать линейную экстраполяцию.

Мы можем использовать наш пример cookie для значений в калькуляторе. Итак, мы выясняем, сколько печенья можно испечь из 150 граммов муки?

x₁ = 400

y₁ = 20

x₂ = 200

y₂ = 10

x = 250

Введите эти значения в калькулятор. Вы должны увидеть результат:

y = 12.5

Калькулятор линейной интерполяции также рассчитает наклон линейного уравнения.

Вы можете использовать этот калькулятор линейной интерполяции также для линейной экстраполяции! Просто введите все значения, как в противном случае, и вы получите результат линейной экстраполяции.