Некоторые риски при экстраполяции данных:

• Неточное предположение о тренде. 2 Экстраполяция основана на том, что лежащий в основе тренд продолжится за пределами известных точек данных. 2 Это не всегда так, что может привести к неточным прогнозам. 2
• Влияние выбросов или ошибок в данных. 2 Они могут повлиять на точность результатов экстраполяции. 2
• Неадекватные результаты на данных, которые модель никогда не видела. 3 Важно контролировать результаты, полученные на данных, которые модель никогда не видела, так как они могут быть неадекватными. 3

Чтобы учесть потенциальные ошибки или ограничения при экстраполяции, можно использовать несколько моделей и сравнивать результаты, или включить допустимую погрешность в экстраполяцию. 2 Также важно тщательно оценить данные и учесть любые потенциальные погрешности или аномалии, которые могут повлиять на точность экстраполяции. 2