K čemu slouží modelování: interpolace

Jedním z běžných využití modelování je interpolace – tedy určení hodnoty „uvnitř" nebo „mezi" naměřenými datovými body. V tomto cvičení odhadneš hodnotu závislé proměnné distances pro zadanou hodnotu nezávislé proměnné times, která leží „mezi" dvěma měřeními z výletu autem. Vzdálenosti odpovídají ujetým úsekům za daný uplynulý čas.

context figure

Toto cvičení je součástí kurzu

Úvod do lineárního modelování v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Prohlédni si předpřipravená datová pole times a distances a načtený graf.
Na základě hrubého odhadu odhadni distance_traveled – tedy vzdálenost od výchozí pozice – v čase elapse_time = 2.5 hodiny.
Výsledek přiřaď do proměnné distance_traveled.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Compute the total change in distance and change in time
total_distance = ____[-1] - ____[0]
total_time = ____[-1] - ____[0]

# Estimate the slope of the data from the ratio of the changes
average_speed = total_distance / total_time

# Predict the distance traveled for a time not measured
elapse_time = 2.5
distance_traveled = average_speed * elapse_time
print("The distance traveled is {}".format(distance_traveled))

Upravit a spustit kód