आवृत्ति एक घटना है जिसे किसी निश्चित अवधि में दोहराया जाता है। दूसरी तरफ जो जमा हुआ है, वह योग है, अलग-अलग तत्वों का समूह या बैठक।
एक तालिका के बजाय गणितीय समीकरण के उपयोग के लिए धन्यवाद, अंतर और एक्सट्रपलेट मूल्यों को भी आसान करना है। इंटरपोलेशन को संख्यात्मक विश्लेषण के भीतर समझा जाता है, इस प्रक्रिया के लिए जो असतत बिंदुओं के एक सेट से अंकों की एक श्रृंखला के रूप में देता है। दूसरी ओर, एक्सट्रपलेशन के संबंध में, यह अनुमान है कि अवलोकन की सीमा से अधिक है, अर्थात, यह प्रक्षेप से अधिक अनिश्चित है और विफलता का एक उच्च जोखिम वहन करता है।यह इंगित करना महत्वपूर्ण है कि जब एक संचित आवृत्ति वितरण त्रुटियों को एक्सट्रपलेशन करते हुए उत्पन्न हो सकता है जैसे कि अवलोकन सीमा से अधिक हो जाने के बाद संभावना वितरण का पालन नहीं करना। इस ढांचे में हमारे पास एक ही प्रक्रिया को पूरा करने के लिए अलग-अलग तरीके हैं, जैसे कि सामान्य वितरण, घातीय, गमबेल और परेतो ।
एक अन्य विकल्प डेटा के बीच असंतोष का परिचय है, जो कि अत्यधिक लाभकारी हो सकता है यदि चरम मान और वितरण की पूंछ माध्य द्रव्यमान से दूर जाती है। इस पद्धति के अनुप्रयोगों में से एक बारिश के विश्लेषण में है जब धाराओं के प्रभाव के अनुसार जलवायु में परिवर्तन होता है।
यह सब कहने के बाद, यह स्पष्ट है कि संचित आवृत्तियों के वितरण के आधार पर एक भविष्यवाणी करने से त्रुटि का एक निश्चित मार्जिन होता है जो हमेशा स्वीकार्य नहीं होता है। बेकार परिणामों को कम करने के लिए उन मामलों से बचने की सिफारिश की जाती है जिनमें डेटा रेंज की शर्तों की तुलना बहुत अलग है।