ÎncepețiÎncepe gratuit

Scopuri ale modelării: Interpolarea

Una dintre utilizările frecvente ale modelării este interpolarea – determinarea unei valori „din interior" sau „între" punctele de date măsurate. În acest exercițiu, vei face o predicție pentru valoarea variabilei dependente distances corespunzătoare unei valori a variabilei independente times care se află „între" două măsurători dintr-o călătorie cu mașina, unde distanțele reprezintă distanțele parcurse pentru timpii scurși respectivi.

context figure

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în modelarea liniară în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Inspectează array-urile predefinite times și distances, precum și graficul preîncărcat.
  • Pe baza inspecției vizuale, estimează distance_traveled față de poziția de start la momentul elapse_time = 2.5 ore.
  • Atribuie răspunsul tău variabilei distance_traveled.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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))
Editează și rulează codul