Лінійна інтерполяція не є корисним для прогнозування, оскільки він лише пропонує значення даних у вже відомому діапазоні (типовому в часі). Наприклад, якщо ви знали значення даних за 1980, 1990, 2000 та 2010 роки, інтерполяція може бути використаний для визначення ймовірних значень між 1980 і 2010 роками (ось що означає інтерполяція).
Лінійна екстраполяція як правило, не є корисним у здійсненні прогнозів, тому що дуже мало функцій, заснованих на часі, є лінійними за характером, і навіть у "найближчих" прогнозах графіки значень, таких як ціни на фондовому ринку, не є плавними.
Функція f (x) = 10,000-1,500x може бути використана для прогнозування кількості термітів в області x днів після обробки області. Скільки термітів передбачено в області після 5 днів?
2500 Ось тому, що ми хочемо знати число через 5 днів, а x - кількість днів, ми повинні знайти значення f (5) Нехай x = 5 f (5) = 10000-1500 (5) = 10000 -7500 = 2500
Які інструменти використовуються для прогнозування погоди?
Доступно неймовірне різноманіття інструментів і ресурсів. (Перейдіть за цим посиланням для збільшення зображення.)
Чому важливо мати можливість проводити точне прогнозування погоди?
Важливо проводити точне прогнозування погоди, оскільки це може врятувати життя, краще підготуючи людей до майбутньої події. Крім того, люди можуть бути належним чином одягнені в погоду. Наприклад, тут, в Техасі і в усьому іншому місці торнадо, з використанням допплерівських радарів, вертольотів і наземних споттерів / аматорського радіо є надзвичайно важливим. Це дає нам додатковий час, щоб дістатися до притулку і захистити себе і свої сім'ї. Це справедливо для інших частин світу, які мають різні види стихійних лих. Іншим важливим аспектом точного прогнозування погоди є збір даних для досліджень. Середні температури або