Что такое экстраполяция и интерполяция
Экстраполяция и интерполяция. Подводные камни расчетов
10 МАРТА 2021 Г
Проектные работы
Экстраполяция. Интерполяция.
Экстраполяция и интерполяция прописаны как варианты основного расчета проектных работ в «Методических указаниях по применению справочников базовых цен на проектные работы в строительстве» 2009 года. Подробнее о формулах расчета в видео ниже.
Рассмотрим наиболее распространённые сложные случаи расчета, которые не относятся к типовым.
Экстраполяция
1. Объем меньше, предусмотренного расценкой из СБЦ, более чем в 2 раза
(Х заданный меньше Х минимального, более чем в 2 раза)
Очень долго единственным вариантом расчета для таких случаев был расчет по трудоемкости. Этот вариант очень неудобен, поскольку документов с нормативной трудоемкостью нет.
В порядке исключения и только в ситуации, когда Х заданный меньше Х минимального более, чем в 2 раза, допускалось считать по разъяснения ЦЕНТРИНВЕСТпроекта с применением понижающего расчетного коэффициента.
Формула в этом случае выглядит так:
Минимальное значение понижающего коэффициента устанавливалось для бюджетных заказчиков Муниципалитетом, для внебюджетных приказом по организации.
С 2021 года планируется утвердить расчет с понижающим коэффициентом для значений меньше минимального более, чем в два раза и расчет по экстраполяции для значений больше максимальных без ограничений.
Планируется также зафиксировать минимальное значение понижающего коэффициента на уровне 0,1.
2. Объем больше, предусмотренного расценкой из СБЦ, более чем в 2 раза.
В декабре 2019г. ЦЕНТРИНВЕСТпроект ответил на этот вопрос. Мы можем пойти четырьмя путями
3.В расценке есть только А, в наименовании указано «до…» или «свыше… до…»
Расчет сделан на основе Разъяснения ОАО «ЦЕНТРИНВЕСТ проект» за август 2011года.
В случае, когда реальный объем отличается от предусмотренного расценкой у нас есть 2 варианта расчета.
(An + (An-Aпред) / (Хn-Хпред) * (Хзад-Xn) * 0.6) * Ктек при Х>Хn
Примерно половина из более 50 нетиповых расчетов, связаны с расчетами по экстраполяции или интерполяции.
В программе «АДЕПТ: ПРОЕКТ» применение нужной формулы происходит автоматически при проставлении переменной/объема, что избавляет пользователя от ошибок в расчетах, а также от необходимости держать в уме большое количество разъяснений для различных ситуаций.
Все типовые расчеты и ситуации их применения подробно расписаны Методических указаниях 2009. В программе АДЕПТ: ПРОЕКТ эти Методические указания находится в разделе Текстовые документы, подраздел Документы, регламентирующие порядок применения СЦ, СБЦ.
Интерполяция и экстраполяция
1) определение длины базисного периода, закономерность которого распространяют на будущее;
2) определение длины будущего периода, на который распространяют обнаруженную закономерность.
Существуют следующие способы экстраполяции данных:
1) если для измерения основной тенденции производилось аналитическое выравнивание ряда динамики, то для экстраполяции используется уравнение тренда, в которое подставляются значения t в будущие периоды. Так как в базисном периоде уровень колеблется около тренда, то колебания вероятны и в будущем. Следовательно, фактический уровень в будущем не обязательно точно совпадает с экстраполированным по тренду;
2) экстраполяция на будущее средней абсолютной или относительной скорости изменения уровня. Этот метод основан на предположении о равномерном изменении уровня:
а) если в базисном периоде цепные показатели динамики не имели резких колебаний, экстраполяцию осуществляют с помощью следующих формул:
или 
; t- срок прогноза; б) если цепные показатели динамики в базисном периоде сильно колебались и ежегодный прирост (или темпы роста и прироста) вычислялись на базе средних уровней, рассчитанных за равные периоды, то для экстраполяции используют следующие формулы: 
При интерполяции предполагают, что выявленная тенденция и ее характер, существенно не изменялись в том промежутке времени, уровень которого неизвестен. Существуют следующие способы интерполяции данных:
1) на основе среднего абсолютного прироста, среднего темпа роста. Формулы для интерполяции имеют следующий вид:
;
— длина промежутка времени между годом, для которого делается интерполяция, и базисным годом;
2) если, кроме конечного и базисного уровней, известны также некоторые промежуточные уровни, интерполяцию можно осуществить на основе уравнения тренда.
Интерполяция– способ определения неизвестных промежуточных значений динамического ряда.
Интерполяция заключается по существу в приближенном отражении сложившейся закономерности внутри определенного отрезка времени – в отличие от экстраполяции, которая требует выхода за пределы этого отрезка времени.
Экстраполяция– метод определения количественных характеристик для совокупностей и явлений, не подвергшихся наблюдению, путем распространения на них результатов, полученных из наблюдения над аналогичными совокупностями за прошедшее время, на будущее и т. д.
Средний уровень ряда динамики характеризует типичную величину абсолютных уровней.
Сущность и методы экстраполяции
Сложное слово «экстраполяция» составлено из двух простых. Первое на латыни звучит extra и означает «вне», «за», «снаружи». Второе на той же латыни звучит polire и означает «изменять», «выправлять», «приглаживать». В целом экстраполяция может быть определена как значение вне двух заданных точек. Она считается оценкой того, что извлечено из известных фактов, которые расширяют данные в неизвестной области, чтобы прийти к предполагаемому результату. Эта концепция также может быть отнесена к предсказанию образа будущего, предполагающего истинность настоящих и прошлых тенденций.
Метод экстраполяции предполагает, что данные или наблюдения в будущем будут по-прежнему похожи. Таким образом, будущие результаты могут быть предсказаны. Ее можно рассматривать как математическую гипотезу. При экстраполяции используются данные и факты определенной ситуации и приводятся прогнозы о том, что может произойти в конечном итоге.
История процесса экстраполяции
Этот метод часто называют экстраполяцией Ричардсона или методом Ромберга. Но это не совсем правильно, поскольку на протяжении веков уже существовали похожие численные методы решения подобных задач. Поэтому знаменитая h2 Ричардсона (экстраполяция для численного решения) не является первой. Подобный метод был применим в вычислениях Гюйгенса еще в 1654 году. Сам термин «экстраполяция» был впервые введен Томасом Д. Кларесоном в 1959 году в книге о науке и художественной литературе.
Метод существует в статистических данных. Если какие-то значения периодически убираются, ответ приближается к следующей точке данных. Примером методом экстраполяции является прогноз погоды, в котором рассматривается предыстория данных и экстраполируется прогнозируемая модель будущего. Еще более простой пример, если есть информация о воскресеньях, понедельниках и вторниках, можно экстраполировать среду или четверг.
Недостатки использования экстраполяции:
Ускорение последовательности
Методы экстраполяции заключается в создании касательной линии в конце известных данных и расширении ее за пределы этой области. Подобно интерполяции, экстраполяция использует множество методов, требующих предварительного знания процесса, который создает существующие точки данных. Метод включает в себя экстраполяцию линейную и полиномиальную, экстраполяцию коники и французской кривой.
Как правило, качество конкретного метода ограничено предположениями о функции. В численном анализе экстраполяция Ричардсона представляет собой метод ускорения последовательности, используемый для улучшения скорости ее сходимости. Он назван в честь Льюиса Фрая Ричардсона. Он представил технику расчета в начале XX века, полезность которой для практических вычислений вряд ли можно переоценить.
Линейный метод
Метод линейной экстраполяции полезен, когда задана линейная функция. Это делается путем рисования касательной линии в конечной точке заданного графика и расширения ее за пределы. Этот метод экстраполяции в прогнозировании дает хорошие результаты, когда точка, которая должна быть предсказана, не слишком далека от данных. Линейная интерполяция полезна при поиске значения между заданными точками. Его можно рассматривать как «заполнение пробелов» таблицы данных.
Стратегия линейной интерполяции заключается в использовании прямой линии для соединения известных точек значений по обе стороны от неизвестной. Линейная интерполяция неточна для нелинейных параметров. Если точки в наборе данных меняются на большую величину, линейная интерполяция может дать неправильную оценку.
Линейная экстраполяция может помочь оценить значения, которые выше или ниже значений в наборе данных. Стратегия ее заключается в использовании подмножества данных вместо всего набора. Для этого типа значений полезно применять в прогнозировании метод экстраполяции, используя последние две или три точки, чтобы оценить значение, превышающее диапазон данных.
Полиномиальная и коническая экстраполяции
Известно, что три точки дают уникальный многочлен. Полиномиальная кривая может быть продолжена после окончания таких данных. Она обычно выполняется методом Ньютона с конечной разностью или с использованием интерполяционной формулы Лагранжа. Полином высшего порядка должен быть экстраполирован с должным вниманием, потому что при полиномиальной экстраполяции есть справедливые шансы на ошибку. Если это произойдет, оценка ошибки будет экспоненциально возрастать вместе со степенью полинома.
В математике минимальная полиномиальная экстраполяция представляет собой преобразование последовательности, используемое для ускорения сходимости. Хотя метод Айткена является самым известным, он часто терпит неудачу, особенно для векторных последовательностей. При этом выполняется итерация, которая строит матрицу. Ее столбцы являются отличиями.
К примеру, методом экстраполяции для конического разреза может быть произведен с помощью 5 точек, указанных ближе к концу данных. В случае, если коническая секция представляет собой круг или эллипс, то она будет образовывать петли назад и воссоединиться с собой. Парабола или гипербола никогда не пересекутся. Но они могут быть изогнуты назад относительно оси X. Экстраполяция конуса может быть выполнена на бумаге с конической секцией или с помощью компьютера.
Математический метод оценки
В этом методе экстраполяции прогнозируется значение за базовый период. Действия, описанные ниже, автоматически выполняются системой и не видны пользователю. Описание предназначено для уточнения алгоритма, который выводит ожидаемые значения из количества, хранящегося в системе, и прогнозирует результат измерения счетчика.
Экстраполяция при использовании определения количества процедуры выполняется с помощью функции: Yt = f (yi, t, aj).
В качестве основы для экстраполяции добавляются округленные данные типичного базового периода, хранящегося в результатах считывания. Система определяет вес Yt данных временного ряда в t (время прогнозируемого периода) для получения правильного решения методом экстраполяции. Где в точке отсчета взяты yi – уровень ряда и aj – параметр уравнения тренда.
Прогнозирование функциональных возможностей
Метод фиксации статистической кривой применим к прогнозированию функциональных возможностей. Статистические процедуры соответствуют прошлым данным одной или нескольких математических функций, таких как линейные, логарифмические, Фурье или экспоненциальные. Наилучшие выбираются статистическим тестом. Тогда этот прогноз экстраполируется из этой математической связи методом математической экстраполяции. Одним из самых простых способов получения приблизительных оценок будущих (или прошлых) условий является экстраполяция данных, которые изменяются со временем.
Например, если нужно провести грубую оценку будущих уровней загрязняющих веществ в питьевых водах на 20 лет вперед, можно экстраполировать эту тенденцию с последних 20 лет. То же наблюдается, если нужно оценить распространенность курения или рак легких в фоновом режиме в будущем. Прогноз можно составить путем расчета тенденции за последние годы. Экстраполяции этого типа можно сделать с использованием менее сложных методов. Во многих случаях (особенно в областях маркетинга и управления бизнесом) традиционно используется метод экстраполяции, например путем просмотра последних данных и интуитивной оценки того, что подразумевается в будущем.
Методы, основанные на правилах, также могут быть использованы путем применения набора предопределенных принципов или ожиданий на основе предварительного понимания системы и учета последних данных для интерпретации будущих событий.
При любом методе в экстраполяции важна осторожность из-за наличия многочисленных неопределенностей. Любая процедура экстраполяции основана на предположении, что в прошлых данных и знаниях имеется достоверная информация. Следовательно, будущее обусловлено теми же факторами, которые действовали ранее.
Ошибки прогнозирования
Ошибочность экстраполяции (точнее, ошибочность неоправданной экстраполяции) возникает, когда явление, ответственное за ряд тривиальных локальных эффектов, считывается в качестве великих глобальных явлений. Еще одна причина ошибки заключается в том, что иногда обобщенные правила выводятся на основе слишком немногочисленных фактов. Так, теория Дарвина об эволюции является фантастическим примером применения метода экстраполяции, в которой механизмы случайных изменений и естественного отбора объявляются для учета развития таких сложных структур, как зрение млекопитающих или иммунная система живых организмов.
При попытке интерпретации результатов исследований ученый должен избегать экстраполяции вне диапазона данных и осознавать лежащие в основе предположения, чтобы избежать принятия недействительных выводов. В общем, экстраполяция является законным научным инструментом. Есть два аспекта, которые помогают различать действительную и ошибочную экстраполяцию. Вероятность ошибочной экстраполяции выше, когда для ее построения были получены точки на недостаточных данных.
Статистические инструменты Excel
Чтобы найти корреляцию между годами и результатами (например, в бизнесе), можно воспользоваться Excel.
Для этих задач используют статистические инструменты для моделирования методом экстраполяции, встроенные во все версии Excel, начиная с 97. Порядок действия:
Применение скользящих средних
Эти два метода экстраполяции предполагают широкое использование данных по продажам для прогнозирования будущего. Скользящее среднее значение принимает серию данных и «сглаживает» флуктуации в них. Цель состоит в том, чтобы извлекать экстремумы данных из периода в период. Скользящие средние часто вычисляются ежеквартально или еженедельно. Для прогнозирования будущих значений экстраполяция предполагает использование трендов, установленных историческими данными. Основное предположение экстраполяции заключается в том, что образец будет продолжаться и в будущем, если фактические данные не указывают на иное. Чтобы подробнее разобраться в этих методах, можно рассмотреть диаграмму, показывающую продажи гаджетов для крупного бизнеса с 2012 по 2015 годы.
Этот метод экстраполяции расчета показывает фактическую цифру продаж. Как можно увидеть, общая сумма продаж колеблется от года к году, хотя можно догадаться (глядя на данные), что общая тенденция для роста продаж имеется. Черная линия показывает скользящую среднюю. Это рассчитывается путем добавления последних лет продаж (например, Q1 + Q2 + Q3 + Q4), а затем деления на четыре.
Этот метод сглаживает годовые изменения и дает хорошее представление об общей тенденции в годовых продажах. Скользящее среднее помогает указать тенденцию роста, выраженную в процентных значениях. Именно это экстраполяция будет использовать сначала, чтобы предсказать путь будущих продаж. Это можно сделать математически, используя электронную таблицу. В качестве альтернативы экстраполированный тренд можно просто нарисовать на диаграмме в качестве приблизительной оценки.
Корреляция трендов
Всегда одна технология является предшественником другой. Это случается, когда достижения, достигнутые в технологии прекурсоров, могут быть приняты технологией последователей. Когда такие отношения существуют, знание изменений в технологии предшественников может быть использовано для прогнозирования хода технологии последователей в будущем. Кроме того, экстраполяция предшественника позволяет прогнозировать продолжение следования за пределами времени запаздывания.
В этом случае используют метод экстраполяции трендов, в котором сравниваются, например, тенденции скорости боевых и транспортных самолетов. Другим примером прогноза корреляции трендов является прогнозирование размера и мощности будущих компьютеров, основанное на достижениях в области микроэлектронной технологии. Иногда технология последователей зависит от нескольких технологий прекурсоров, а не от одного предшественника.
Фиксированные комбинации предшественников могут влиять на изменение в последовательности, но чаще комбинации не фиксируются, а входы предшественников различаются как по комбинации, так и по силе. Например, увеличение скорости воздушных судов может происходить за счет улучшения двигателей, материалов, элементов управления, топлива, аэродинамики и различных комбинаций этих факторов.
Пример прогноза корреляции, полученной методом экстраполяции трендов: общие пассажирские мили, общие географические мили и средняя посадочная мощность. Экстраполяция статистически определенных тенденций позволяет объективно подходить к прогнозированию. Однако этот подход имеет серьезные ограничения и ловушки. Любые ошибки или неправильный выбор, сделанный при определении исторических данных, будут отражены в прогнозе, что снижает его ценность.
Приложения, атрибуты и лимиты
Метод экстраполяции относится к сфере прогнозирования. Он предполагает, что шаблоны, которые существовали в прошлом, будут продолжаться и в будущем, а также то, что эти шаблоны являются регулярными и могут быть измерены. Другими словами, прошлое является хорошим индикатором будущего. Приложения полезны для разработки базовых данных.
Временные стандартные статистические процедуры не приводят к аккуратным подборам тенденций, которые прогнозист может экстраполировать с комфортом, выполняя прогноз методом экстраполяции. В таких случаях прогнозист может «скорректировать» статистические результаты, применяя суждение. Также он может полностью игнорировать статистику и экстраполировать тренд целиком на основе суждения.
Прогнозы, генерируемые таким образом, менее точны, чем статистические, но не обязательно неудовлетворительные. Одним из примеров такой экстраполяции качественного тренда является прогнозирование сложности воздушного судна. Попытки количественной оценки этой тенденции не были успешными. Но процент подвижных или регулируемых частей самолета был экстраполирован с частотой, с которой такие элементы были введены в прошлом. Эти прогнозы были достаточно точными.
Специфические технические изменения не могут быть предсказаны таким образом, но степень изменения может. Это дает полезные материалы для планирования, указывая тенденцию прошлого поведения.
Что значит экстраполировать и что такое экстраполяция
Экстраполировать можно и количественные, и качественные характеристики, переносить закономерности с одного явления на другие. Без экстраполяции зачастую невозможно осмысление нового, творчество и прогнозирование.
Экстраполяция не может служить доказательством, но позволяет строить гипотезы. Пользоваться экстраполяцией нужно с осторожностью, чтобы делать лишь обоснованные предположения. Тому, что злоупотреблять экстраполяцией не стоит, посвящен старый анекдот об ученых:
Математик, физик и социолог приехали в Австралию и увидели на поле двух черных овец.
Социолог: «Можно сделать заключение, что в этой стране все овцы черные».
Физик: «Нет, можно сказать только, что в Австралии обитают минимум две черные овцы».
Математик: «Нет. Правильно сказать, что в Австралии есть как минимум две овцы, и как минимум с одной стороны они черные».
Примеры экстраполяции
На бытовом уровне люди часто пользуются экстраполяцией, когда судят о неизвестных вещах, опираясь на прошлый опыт. Например:
«За час мы прошли половину пути, получается, что еще через час доберемся до цели»;
«В прошлом этот коллега меня не подводил, значит, он надежный человек»;
«Японцы, с которыми мне довелось общаться, были воспитанными людьми, и я думаю, что все японцы воспитанные».
Примеры употребления слова «экстраполировать»
Если экстраполировать в прошлое современный прирост населения (порядка 2% в год), то окажется, что всего около тысячи лет назад на Земле должно было жить два человека!
В.Ф. Турчин. Феномен науки. Кибернетический подход к эволюции (1970)
Что было раньше, на ранней стадии расширения Вселенной? Легче всего экстраполировать назад фотоны.
А.Д. Сахаров. Воспоминания (1983-1989)
Образ все более быстрого и безудержного роста, если его наивно экстраполировать в будущее, приводит к тревожным прогнозам и даже апокалипсическим сценариям для глобального будущего человечества.
С.П. Капица. Общая теория роста человечества (1999)
Таким путем можно выявить биологическую роль генных продуктов у червя, а затем эти данные экстраполировать на другие организмы, в первую очередь на человека.
Л.Л. Киселев. Геном человека и биология XXI века // «Вестник РАН» (2000)
Экстраполяция подобной тенденции позволяет предсказать падение темпов экономического роста, его остановку, но не крах.
Е.Т. Гайдар. Гибель империи (2006)
Что такое экстраполяция и что значить экстраполировать
Здравствуйте, уважаемые читатели блога KtoNaNovenkogo.ru.
Бывают слова непонятные, но их смысл легко угадываем, например, слово «мотивация».
Но существуют и такие, значение которых без объяснений не понять.
Рассмотрим сегодня, что такое экстраполяция, где применяется термин, и уместно ли его использовать в разговорной речи.
Экстраполяция – что это
Как всегда, начнем с перевода для того, чтобы хоть немного понять, о чем идет речь. В переводе с латинского (да здравствует языковый донор!):
Итак, получаем «изменять за пределами чего-либо».
Говоря простыми словами, экстраполировать – значит, распространять выводы, сделанные в отдельной части чего-либо, на всю остальную часть.
Например: «Я прошла половину пути за час, значит, я приду в точку назначения еще через час», «Сегодня мы сшили 100 защитных масок, значит, завтра мы сошьем такое же количество масок».
Синонимы к слову «экстраполяция»:
Стоит учитывать, что на основе экстраполяции можно сделать предварительные выводы, но их нельзя считать доказанными. Но, тем не менее, экстраполяция – это наиболее достоверный метод прогнозирования.
Обратным к методу экстраполяции является интерполяция. Это вычислительный метод, согласно которому по определенной закономерности можно найти неизвестные промежуточные величины.
Рассмотрим метод интерполяции на простом примере. Допустим, заработная плата Иванова составляла:
Нужно выяснить, какая зарплата была у Иванова в 2019 году. Применяя метод интерполяции, вычисляем, что заработок Иванова составлял 16 тыс. рублей.
Стратегии экстраполяции
Существуют 3 стратегии, на основании которых может быть выполнена экстраполяция:
Чтобы было понятней, приведу пример: о необходимости внесения изменений в Конституцию РФ был проведен опрос граждан нашей страны. Очевидно, что опрашивалось не все население, а только некоторая его часть (т.е. выборка). Полученная информация была экстраполирована на всех граждан государства (т.е. на генеральную совокупность).
Где применяется термин «экстраполяция»
Как правило, в обычной разговорной речи данный термин не используется. Согласитесь, звучит довольно «коряво»: «Экстраполируя расходы за прошлый месяц, я выделю из зарплаты на домашнее хозяйство в этом месяце ту же сумму».
Термин применяется в сферах, где используются принципы экстраполяции, т.е. делается прогноз на будущее, исходя из анализа прошлого и настоящего.
Экстраполяция в математике
Изначально термин использовался только в математике. Вот как умными словами об этом говорится в Википедии:
Для справки: аппроксимация – это замена одних объектов другими, более простыми, но максимально похожими.
В экономике
Развитие экономики – процесс, подчиняющийся определенным закономерностям. Хоть нам иногда и кажется, что данным процессом правит случай, но это далеко не так.
Для того, чтобы спрогнозировать ход экономического развития, ученые следят за тенденциями всего, что происходит в экономике, выводят закономерность. Это и есть применение метода экстраполяции.
Самым важным и наглядным показателем состояния экономики является ВВП(валовый внутренний продукт ). Анализируя его численные показатели за прошлые годы, можно сделать вывод о тенденции его изменения в ближайшем будущем.
Стоит сделать оговорку: метод экстраполяции можно применять, если в государстве и в мире не произошло каких-либо форс-мажорных обстоятельств, например, как бушующая сегодня на планете пандемия. Очевидно, что при таких обстоятельствах спрогнозировать развитие экономики крайне затруднительно.
Экстраполяция в статистике
Применение метода экстраполяции в статистике – самый наглядный. Возьмем статистические показатели уровня жизни населения в нашей стране.
Как их получают? Ведь невозможно опросить каждого жителя государства, выяснить, сколько он получает, на что расходует деньги, что покупает из продуктов, сколько тратит на ЖКХ, на обучение детей и т.д.
Для расчета показателей уровня жизни определяют выборку населения дифференцированно по среднедушевым доходам. Затем среди домохозяйств, попавших в выборку, проводят ежемесячные опросы, сводят полученные сведения в единую базу данных по каждому субъекту РФ. После этого выполняют математические расчеты. Делают это как в усредненных показателях, так и дифференцированно по группам населения.
Как уже говорилось, расчеты выполняются по выборке домохозяйств, но экстраполируются полученные данные на все население страны.
В маркетинге
Напомню, маркетинг – это деятельность, направленная на увеличение продаж, и, следовательно – на рост прибыли.
Экстраполяция является одним из методов прогнозирования в маркетинге. А прогнозирование в этой сфере является важнейшим инструментом, позволяющим максимально быстро реагировать на изменения рынка.
Экстраполяция в маркетинге эффективна только для краткосрочного прогнозирования (не более 2 лет). Это связано с тем, что рынок – динамичная структура, находящаяся в зависимости от влияния сотен внешних факторов. Каждый меняющийся фактор увеличивает погрешность прогнозирования.
Приведу простейший пример экстраполяции в маркетинге: допустим, нужно узнать, сколько бутылок питьевой воды нужно привезти в магазин на следующую неделю, при условии, что в первую неделю месяца было продано 200 бутылок, во вторую – 220, в третью – 180. Используем экстраполяцию, рассчитываем среднее арифметическое: (200 + 220 + 180) /3 = 200 (бутылок) нужно на четвертую неделю месяца.
Читайте наш блог, это позволит расширить кругозор!
Автор статьи: Елена Копейкина
Удачи вам! До скорых встреч на страницах блога KtoNaNovenkogo.ru
Эта статья относится к рубрикам:
Комментарии и отзывы (2)
Такой принцип нередко используется в повседневной жизни. Однако, экстраполяция может приводить к ошибочным умозаключениям и выводам, ведь не учитываются многие переменные и погрешности.
Экстраполяция, в каком-то смысле, — это стереотипное мышление, с тем же рядом чисел, это может быть совпадением и никакой логики там нет, но мы решим, что логика есть и сделаем ошибочный прогноз.