Polinomial interpolasi sering digunakan untuk memahami adanya pola antar setiap data point. Tentunya, data point itu kita peroleh pada saat observasi atau eksperimental, terkhususnya bergantung waktu. Pola antar point ini bisa bersifat regressi linear atau berinterpolasi antara satu sama lain. Untuk memahami konsep ini, maka kita ketahui terlebih dahulu konsep polynomial terlebih dahulu.
Dalam konteks matematika klasik, makna linear fit berarti derajat pertama polynomial, yang berarti adanya hubungan antara x dan y secara linear. Secara sederhana jika X meningkat, maka ya juga ikut meningkat. Tentuya, untuk mengetahui adanya hubungan antara kedua variable tersebut, kita dapat melihat berdasarkan trend, yang ditandai oleh adanya “slope” rerata. Pada konteks ini, slope, meskipun bukan merupakan sebuah penanda prediksi yang baik, namun berharga untuk:
- Memahami konteks trend secara menyeluruh, secara definitif memiliki maksud seperti meningkat atau menurun, atau bahkan stabil
- Slope memberikan estimasi secara cepat atau prediksi cepat terhadap interval data tertentu
- Model sederhana dari beberapa jenis interpretasi fisis, semisal dalam sistem pegas, bahwa hubungan linear terhadap deformasi (walaupun kecil) dapat diketahui
Silahkan akses materialnya sebagai berikut:
- PDF Pembelajaran
- Video Pembelajaran
Tags
Teaching Materials