Линейната регресия е от вида j = a + b x l, където j е дължината на скока на жабата във футове, а  l е броят на краката на жабата. Регресията се получава чрез функциите INTERCEPT() и SLOPE(), които дават съответно отреза a и наклона b в клетки B8 и B9. При изчисленията се получават a = 0 и b = 3, което дава уравнението j = 3 x l. Т.е. при скок на жаба с нула крака се получава, че дължината на скока е 0 фута - виж таблицата (sheet) "original experiments" на гореспоменатия файл. Това е и самата истина - резултатът от петия експеримент на биолога-новак.

Но нека си представим, че жабата е скачала с четири крака, не 12 фута, а 13, с три - не 9, а 10 фута и т.н. - данните са дадени в виж таблицата (sheet) "other data" на гореспоменатия файл. Тогава уравнението j = a + b x l ще е j = 1 + 3 x l и за скока на жаба без крака (l = 0) се получава, че дължината на скока е 1 фут.

Е, това е пълна глупост и този пример единствено илюстрира неприложимостта на линейната екстраполация в редица случаи. Всъщност, ето един прекрасен текст от Марк Твен за линейната екстраполация.

Автор: Пламен Пенчев, Ph.D.