Linear predictive analysis
रैखिक भविष्यसूचक विश्लेषण प्रथम-क्रम बहिर्वेशन का एक सरल रूप हैः यदि यह इस दर से बदल रहा है तो यह संभवतः कम से कम अल्पावधि में लगभग उसी दर से बदलता रहेगा। यह ग्राफ के लिए एक स्पर्शरेखा फिट करने और रेखा का विस्तार करने के बराबर है। इसका एक उपयोग रैखिक भविष्यसूचक कोडिंग में होता है जिसका उपयोग एक श्रृंखला को लगभग कूटबद्ध करने के लिए आवश्यक डेटा की मात्रा को कम करने की विधि के रूप में किया जा सकता है। मान लीजिए कि आवाज का प्रतिनिधित्व करने वाले मूल्यों की एक श्रृंखला को संग्रहीत या प्रसारित करना वांछित है। प्रत्येक नमूना बिंदु पर मूल्य प्रेषित किया जा सकता है (यदि 256 मान संभव हैं तो प्रत्येक बिंदु के लिए 8 बिट डेटा की आवश्यकता होती है, यदि 65536 स्तरों की सटीकता वांछित है तो प्रति नमूना 16 बिट की आवश्यकता होती है)। यदि यह ज्ञात हो कि मान शायद ही कभी क्रमिक नमूनों के बीच +/- 15 से अधिक मान बदलता है (-15 से + 15 शून्य की गिनती करते हुए 31 चरण हैं) तो हम परिवर्तन को 5 बिट्स में कूटबद्ध कर सकते हैं। जब तक परिवर्तन क्रमिक चरणों में +/- 15 मानों से कम है, तब तक मान वांछित अनुक्रम को ठीक से पुनः उत्पन्न करेगा। जब परिवर्तन की दर +/- 15 से अधिक हो जाती है तो पुनर्निर्मित मान अस्थायी रूप से वांछित मूल्य से भिन्न होंगे; बशर्ते कि सीमा से अधिक तेजी से परिवर्तन दुर्लभ हों, बेहतर कोडिंग घनत्व प्राप्त करने के लिए सन्निकटन का उपयोग करना स्वीकार्य हो सकता है। रैखिक भविष्यवाणी संदर्भ इंटरपोलेशन एसिम्प्टोटिक विश्लेषण भी देखें