Какие существуют способы снижения погрешности при экстраполяции данных?

Некоторые способы снижения погрешности при экстраполяции данных:

• Корректировка экстраполируемой части общей кривой развития (тренда). monographies.ru Это можно делать с учётом реального опыта развития отрасли-аналога или объекта, который опережает в своём развитии прогнозируемый объект. monographies.ru
• Фильтрация выборки. vspu2019.ipu.ru Её проводят перед экстраполяцией, чтобы снизить искажения, которые возникают из-за погрешностей дискретизации. vspu2019.ipu.ru
• Использование метода наименьших квадратов. cyberleninka.ru Этот метод позволяет сгладить нерегулярные составляющие погрешности путём подбора параметров математической модели. cyberleninka.ru
• Выбор подходящего метода выборки. mindthegraph.com Чтобы полученные данные точно отражали исследуемую совокупность, используют, например, технику случайной выборки. mindthegraph.com
• Расчёт размера выборки. mindthegraph.com Объём выборки должен обеспечивать достаточную мощность для проверки статистически значимых гипотез. mindthegraph.com Чем больше размер выборки, тем лучше представлено население. mindthegraph.com
• Анализ тенденций. mindthegraph.com Ищут альтернативные источники данных и анализируют любые наблюдаемые тенденции в них, которые могут быть невыбранными. mindthegraph.com
• Проверка на предвзятость. mindthegraph.com Отслеживают случаи предвзятости, чтобы выявить систематическое исключение или чрезмерное включение конкретных точек данных. mindthegraph.com