Какие существуют способы снижения погрешности при экстраполяции данных?

Некоторые способы снижения погрешности при экстраполяции данных:

• Корректировка экстраполируемой части общей кривой развития (тренда). 1 Это можно делать с учётом реального опыта развития отрасли-аналога или объекта, который опережает в своём развитии прогнозируемый объект. 1
• Фильтрация выборки. 3 Её проводят перед экстраполяцией, чтобы снизить искажения, которые возникают из-за погрешностей дискретизации. 3
• Использование метода наименьших квадратов. 2 Этот метод позволяет сгладить нерегулярные составляющие погрешности путём подбора параметров математической модели. 2
• Выбор подходящего метода выборки. 5 Чтобы полученные данные точно отражали исследуемую совокупность, используют, например, технику случайной выборки. 5
• Расчёт размера выборки. 5 Объём выборки должен обеспечивать достаточную мощность для проверки статистически значимых гипотез. 5 Чем больше размер выборки, тем лучше представлено население. 5
• Анализ тенденций. 5 Ищут альтернативные источники данных и анализируют любые наблюдаемые тенденции в них, которые могут быть невыбранными. 5
• Проверка на предвзятость. 5 Отслеживают случаи предвзятости, чтобы выявить систематическое исключение или чрезмерное включение конкретных точек данных. 5