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Gründe fürs Modellieren: Extrapolation

Ein weiterer häufiger Einsatz von Modellen ist die Extrapolation, um Datenwerte „außerhalb“ bzw. „jenseits“ des Bereichs (Min- und Max-Werte von time) der gemessenen Daten zu schätzen. In dieser Übung haben wir Strecken für Zeiten von 0 bis 5 Stunden gemessen, möchten aber abschätzen, wie weit wir in 8 Stunden kommen. Mit demselben Datensatz wie in der vorherigen Übung haben wir ein lineares Modell vorbereitet: distance = model(time). Verwende dieses model(), um eine Vorhersage für die zurückgelegte Strecke bei einer Zeit zu treffen, die deutlich größer ist als die anderen Messzeiten.

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Diese Übung ist Teil des Kurses

Einführung in lineares Modellieren mit Python

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Anleitung zur Übung

  • Verwende distance = model(time), um über die Messdaten hinaus auf time=8 Stunden zu extrapolieren.
  • Gib die vorhergesagte distance aus und prüfe dann, ob sie kleiner oder gleich 400 ist.
  • Wenn dein Auto mit vollem Tank höchstens 400 Meilen schafft und die Heimfahrt 8 Stunden dauert: Kommst du ohne Nachzutanken an? Du solltest answer=True setzen, wenn du es schaffst, oder answer=False, wenn dir der Sprit ausgeht.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Select a time not measured.
time = 8

# Use the model to compute a predicted distance for that time.
distance = model(____)

# Inspect the value of the predicted distance traveled.
print(distance)

# Determine if you will make it without refueling.
answer = (____ <= 400)
print(answer)
Code bearbeiten und ausführen