ПСИХОЛОГИЯ

Что такое экстраполяция в психологии

Экстраполяция в высшей нервной деятельности

В организме в течение жизни формируется огромное количество различных сенсорных и оперантных условных рефлексов, образующихся в результате действия многочисленных конкретных раздражителей и их комплексов. Вместе с тем число их все же весьма мало по сравнению с огромным разнообразием тех стимулов, которые в процессе жизни воздействуют на организм и требуют экстренных соответствующих обстановке ответных реакций.

Адекватное реагирование организма на возникающие новые раздражения «с места», т. е. без предварительной выработки данного конкретного условного рефлекса, обеспечивается способностью нервной системы к экстраполяции. Она обусловлена способностью нервной системы в новых, в том числе ранее не встречавшихся, условиях правильно реагировать на основании предшествующего наследственного или индивидуально приобретенного опыта и эффективно решать возникающие задачи.

Экстраполяция наблюдается как при условнорефлекторной, так и при безусловнорефлекторной деятельности, причем в некоторых случаях даже за счет функций низших отделов центральной нервной системы.

В безусловнорефлекторной деятельности экстраполяция четко проявляется в следующем опыте. Обезглавленная (спинальная) лягушка лапкой рефлекторно снимает с кожи спины бумажку, смоченную кислотой. Этот рефлекс всегда осуществляется движением задней лапки той же стороны. Если ее привязать, то для снятия бумажки используется новый рефлекс — в виде движения задней лапки противоположной стороны. При привязывании обеих задних лапок возникают рефлекторные попытки снять раздражающий агент передними лапками.

Экстраполяция достигает особенно высоких форм при наличии значительного фонда условных рефлексов и связана как с сенсорной, так и с оперантной стороной высшей нервной деятельности.

Одним из проявлений экстраполяции в сенсорных компонентах условных рефлексов можно считать обобщение близких по характеру раздражителей. Если, например, на тон в 1000 гц вырабатывается условный рефлекс, то соответствующая реакция, как известно, возникает и при звучании более высоких и низких тонов. Чтобы отдифференцировать от них тон в 1000 гц, требуется специальное угашение действия более высоких или низких тонов.

В результате образования различного рода оперантных условных рефлексов не только человек, но и животные могут правильно реагировать на создавшиеся новые конкретные условия. Например, собака, заметив на охоте бегущего в определенном направлении зверя, экстраполирует скорость и направление передвижения, чтобы бежать к месту встречи по кратчайшему расстоянию. Вследствие этого она направляется не к тому месту, где был замечен зверь, а к месту предстоящего пересечения путей (рис. 64).

Своих наивысших форм экстраполяция достигает у человека. Она постоянно проявляется и при умственной, и при мышечной работе, в частности при спортивной деятельности.

Нарушение нормального баланса нервных процессов при неврозах, перетренированности и др. может вызвать срыв высшей нервной деятельности и фазовые состояния. При преобладании процессов возбуждения нарушаются все условно — рефлекторные реакции, связанные с торможением: дифференцировки, запаздывание и др. При преобладании процессов торможения исчезают многие из ранее выработанных условных рефлексов. Особенно легко срыв высшей нервной деятельности происходит у лиц с сильным неуравновешенным и у лиц со слабым типом нервной системы.

Для восстановления нормального состояния нервных процессов применяется ряд средств, важнейшими из которых являются отдых, облегчение условий работы, перемена обстановки, обеспечение нормального сна и питания, фармакологические средства.

Заключение

Высшая нервная деятельность – деятельность центральной нервной системы животных и человека, обеспечивающая нормальные сложные отношения целостного организма к внешнему миру, в отличие от деятельности центральной нервной системы, которая регулирует соотношения частей организма между собой. Термин – ВНД – равнозначен, по Павлову, понятию «психическая деятельность». Все формы психической активности, в том числе, мышление, сознание, эмоции, обучение есть элементы ВНД.

Благодаря первой сигнальной системе достигается конкретно – чувственное отражение внешнего мира и состояния самого организма, то есть ощущения, восприятия, представления. Физиологической основой ощущений у животных является возбуждение рецепторов, проведение нервных импульсов к нервным центрам и возбуждение этих последних. В отличие от ощущений восприятия есть отражение предмета в целом как совокупности его свойств. Это связано с синтетико – аналитической деятельностью коры больших полушарий. При восприятии различных свойств предметов и явлений происходит одновременное возбуждение многих участков коры, что влечет образование между ними временной связи. Это знаменует собой качественно новую форму отражения внешнего мира, потому что временная связь – это важнейшее физиологическое и вместе с тем психическое явление (ассоциация). В процессе дальнейших восприятий происходит дифференцирование — различение — отдельных свойств предметов. Более совершенной формой конкретно – чувственного отражения действительности являются представления –образные отражения предметов или явлений в характеризующей их пространственно –временной связи. Возникновение представления –результат анализ и синтеза следов в коре больших полушарий от ранее полученных сигналов. В основе представлений лежат ассоциации и цепи ассоциаций , т.е. более сложные временные связи. Основным отличием психики человека от примитивной психики животных является его способность мыслить посредством абстрактных (отвлеченных) понятий , выражаемых словами, подуманными, произнесенными или написанными. Развитие второй сигнальной системы сделало возможным абстактно –обобщенное отражение внешнего мира. Эта форма отражения дает человеку по сравнению с животными огромные преимущества в познании и использовании явлений природы. Вторая сигнальная система — материальная основа абстрактно – обобщенного отражения человеком действительности – делает человека, по выражению И.П.Павлова « хозяином действительности».

Долгое время полагали, что в основе сознания лежит деятельность высшего отдела ЦНС – коры больших полушарий мозга, в то время как подсознательные реакции — это реакции, осуществляемые низшими уровнями ЦНС: спинным мозгом и стволовыми отделами головного мозга. Однако мозг работает как единое целое, не разделяясь на этажи. Кора больших полушарий. Как доказано современной физиологией, может принимать участие во всех рефлекторных реакциях.

Представление о якобы ведущей роли бессознательных инстинктивных влечений в психической жизни человека было высказано в начале 20-го века австрийским психиатром Фрейдом. Ошибка его заключается в крайнем преувеличении роли инстинктов, в недооценке значения мышления, вырабатываемого общественным воспитанием человека, в неправильном противопоставлении сознания и подсознания, также социального и биологического. Павловская концепция о взаимосвязи первой и второй сигнальных систем опровергает эти представления. Действительно, сознание представляет собой функцию человеческого мозга. Сущность сознания заключается в отражении действительности и направленном регулировании взаимоотношения личности с окружающим миром..Развитие сознания стало возможным благодаря применению и совершенствованию орудий труда в процессе общей деятельности людей. Материальной формой выражения сознания является язык. Сознание – не врожденная функция мозга. Врожденной является возможность возникновения сознания, детерминированная определенной структурой нервной системы. Эта возможность переходит в действительность (т.е. формируется сознание) только в условиях общественной жизни. Мозг человека получает информацию в виде сигналов , чаще всего в форме слов. Каждый сигнал является носителем информации и, воздействуя на соответствующие рецепторы, вызывает появление материальных нервных процессов – физиологических явлений, отражающих восприятие , передачу, переработку и хранение информации в головном мозге. Содержание самой информации , помимо характера сигнала, определяется и всем прошлым опытом субъекта, историей его жизни, трудовой деятельности, взаимоотношениями с другими людьми, т.е. сознанием. Следовательно, сознание – это продукт мозга и одновременно продукт общественной жизни человека, его жизненного опыта, который запечатлевается посредством условных рефлексов. Условный рефлекс – это тот «кирпичик», из совокупности которых формируется сложная конструкция сознания.

Одним из проявлений высшей нервной деятельности являются эмоции. Они представляют собой реакции организма на воздействие внешних и внутренних раздражителей, имеющих ярко выраженную субъективную окраску и охватывающие все виды чувствительности. Эмоции вовлекают в усиленную деятельность лишь те органы и системы, которые обеспечивают лучшее взаимодействие организма с внешней средой. Одновременно угнетаются реакции и функции организма, которые в данный момент не являются жизненно необходимыми. В частности, тормозятся функции, связанные с процессами накопления, ассимиляции энергии, возрастают процессы диссимиляции, давая организму необходимые энергетические ресурсы. При эмоциях изменяется субъективное состояние человека.

Учение Павлова о Высшей нервной деятельности развивается его учениками и последователями как в нашей стране, так и за рубежом. Центральное явление в ВНД — условные рефлексы — актуальные и популярные объекты исследований в мировой нейрофизиологии и экспериментальной психологии. ВНД изучают не только при помощи многообразных модификаций классической павловской методики, но и с использованием новейших макро- и микроэлектрофизиологических и цитохимических методик. Это даёт возможность исследовать поверхностные и глубинные структуры мозга, вскрыть закономерности функции отдельных нервных клеток, молекулярные основы их деятельности.

Достижения имеются также на традиционных путях изучения ВНД : выявлены новые разновидности условных рефлексов (интероцептивные, переключающие, бинарные и т.п.), новые фазы становления условного рефлекса (фаза начальной локализации) и кортикального торможения (фаза превентивного торможения), уточнены механизмы возникновения и локализации внутреннего торможения, расширены сведения по филогенетической и онтогенетической эволюции ВНД, о роли экологической адекватности сигналов в этой деятельности и т.п.

Важное значение имеют исследования целостных поведенческих реакций, проводимые в условиях свободного передвижения подопытных животных или традиционных камеральных экспериментов. При этом выявлены и изучаются новые формы сложноинтегрированных условных рефлексов (цепные, ситуационные, перекрёстные, экстраполяционные, порядковые и т.п.). Установлены основные стадии образования условных рефлексов в первые месяцы жизни ребёнка, а также факты мощной стимуляции развития речи у детей посредством тренировки их двигательной активности.

Учение о В. н. д. имеет огромное теоретическое и практическое значение. Оно расширяет естественнонаучную основу диалектического материализма, подтверждает правильность общеизвестной теории отражения. Учение о ВНД — одно из величайших достижений современного естествознания: оно положило начало новой эпохе в развитии физиологии; имеет большое значение для медицины, так как полученные в эксперименте результаты послужили отправным пунктом физиологического анализа и патогенетического лечения (например, сном) некоторых заболеваний центральной нервной системы человека; для психологии, педагогики, кибернетики, бионики, научной организации труда и многих других отраслей практической деятельности человека.

Источник

Экстраполяция

Энциклопедический словарь по психологии и педагогике . 2013 .

Смотреть что такое «Экстраполяция» в других словарях:

экстраполяция — экстраполяция … Орфографический словарь-справочник

ЭКСТРАПОЛЯЦИЯ — (от экстра. и лат. polio приглаживаю изменяю). 1) распространение выводов, полученных из наблюдения над одной частью явления, на другую часть его2)] В статистике распространение установленных в прошлом тенденций на будущий период… … Большой Энциклопедический словарь

ЭКСТРАПОЛЯЦИЯ — [ Словарь иностранных слов русского языка

Экстраполяция — (от экстра. и лат. polio приглаживаю, изменяю) 1) распространение выводов, полученных из наблюдения над одной частью явления, на другую часть его; 2) в статистике распространение установленных в прошлом тенденций на будущий период… … Политология. Словарь.

ЭКСТРАПОЛЯЦИЯ — ЭКСТРАПОЛЯЦИЯ, в математике приближенный метод нахождения неизвестных значений величины на основе уже известных. Экстраполяция часто применяется в экономических расчетах; статистические данные, которые накапливаются, например, за год,… … Научно-технический энциклопедический словарь

Экстраполяция — метод научного прогнозирования, состоящий в распространении выводов, получаемых из наблюдения над одной частью явления на другую его часть. По английски: Extrapolation Синонимы: Экстраполирование См. также: Преобразования данных Прогнозирование… … Финансовый словарь

ЭКСТРАПОЛЯЦИЯ — определение будущих, ожидаемых значений экономических величин, показателей на основе имеющихся данных об их изменении в прошлые периоды; перенесение прошлого на будущее, исходя из выявленных в прошлом тенденций изменения. Математически… … Экономический словарь

экстраполяция — и. ж. exptrapolation. спец. Распространение выводов, полученных из наблюдений над одной частью явления, на другую часть его. БАС 1. Об образе их <динозавров> так мало известно, что вокруг любой гипотезы, основанной на экстраполяции,… … Исторический словарь галлицизмов русского языка

ЭКСТРАПОЛЯЦИЯ — (лат. extra сверх, вне и polio выправляю, изменяю) логико методологическая процедура распространения (переноса) выводов, сделанных относительно какой либо части объектов или явлений на всю совокупность (множество) данных объектов или явлений, а… … Новейший философский словарь

ЭКСТРАПОЛЯЦИЯ — ЭКСТРАПОЛЯЦИЯ, экстраполяции, мн. нет, жен. (от лат. extra вне и второй части слова интерполяция, из polio ровняю, выправляю) (мат., стат.). Вычисление по нескольким членам какого нибудь статистического ряда таких его значений, которые находятся… … Толковый словарь Ушакова

ЭКСТРАПОЛЯЦИЯ — у животных (от экстра. и лат. polio выправляю, изменяю), способность правильно предугадать ход к. л. события на основе ознакомления с предыдущими этапами развития данного события; один из способов опережающего отражения действительности.… … Биологический энциклопедический словарь

Источник

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.

Методы экстраполяции могут пониматься как расширение данных или процессов, предполагающих, что аналогичный процесс будет применяться и за их пределами. Экстраполяция — важная концепция, используемая не только в математике, но и в других областях, таких как социология, психология, прогнозирование. Например, водитель обычно экстраполирует дорожные условия за пределами своего видения. Экстраполяция может быть отнесена к способу, в котором значения данных рассматриваются как точки x1, x2 . xn, а затем значение приближается к пределу заданного диапазона точек.

  1. Простой метод прогнозирования.
  2. Не так много данных требуется.
  3. Быстрая и дешевая аналитика.

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:

  1. Ненадежность, если имеются значительные колебания в исторических данных.
  2. Предположение, что прошлая тенденция будет продолжаться и в будущем, вряд ли возможно во многих конкурентных бизнес-средах.
  3. Игнорирует качественные факторы, например изменения вкусов и моды.

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.

Практические применения экстраполяции Ричардсона включают интеграцию Ромберга, которая применяет ее к правилу трапеции и алгоритму Булирша — Стоера для решения обыкновенных дифференциальных уравнений.

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:

  1. Ввести известные значения, например общие продажи за 2016-2017 годы, если нужно определить их за 2018 и 2020 годы.
  2. Установить утилиту Analysis, функцию, требующую использования надстройки.
  3. Чтобы установить ее, извлечь из меню «Инструменты», «Дополнения».
  4. Проверить окно утилиты анализа и подтвердить с помощью «ОК».
  5. Измерить корреляции между двумя сериями.
  6. Экстраполяция, которую нужно сделать, имеет смысл только в том случае, если между двумя наборами чисел (годы и продажи) складывается четкая тенденция (корреляция) по методу экстраполяции тенденций.
  7. Чтобы измерить эту корреляцию, используют меню «Инструменты», «Утилиты анализа».
  8. В списке «Инструменты анализа» выбирают «Анализ корреляции» и нажимают «ОК».
  9. В поле Input Range вводят анализируемый диапазон, например A6: B18, Excel добавит символ «$».
  10. В области «Параметры вывода» проверяют выходной диапазон и вводят в соседнее поле.
  11. Подтверждают с помощью OK.
  12. Excel создает массив из двух строк по двум столбцам. Находят расчетное значение (например, 0.981). Поскольку это значение близко к 1, это означает, что существует сильная корреляция между годами и цифрами продаж. Если пользователь получит значение, близкое к нулю, это будет означать, что тенденция не возникает. В этом случае экстраполяция не имеет смысла.
  13. Запускается оценка будущих значений.
  14. Выбирают необходимый диапазон и нажимают кнопку «Мастер диаграмм».
  15. Выбирают диаграмму (например, облака точек) и нажимают «Готово».

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.

Атрибуты и лимиты — это простые и дешевые инструменты вычислений, как и сложные теоретические модели.

  1. Данные процесса — графика и наблюдения.
  2. Ключ — наличие хорошей базы данных и понимание структуры внутри нее.
  3. Техника — наилучшая подгонка, соотношение и так далее.

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.

Источник

Показать больше

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Закрыть
Adblock
detector