Interpolarea este folosită pentru a prezice valorile care există într-un set de date, iar extrapolarea este utilizată pentru a prezice valorile care nu fac parte dintr-un set de date și pentru a folosi valori cunoscute pentru a prezice valori necunoscute. Adesea, interpolarea este mai fiabilă decât extrapolarea, dar ambele tipuri de predicție pot fi valoroase în scopuri diferite.
Care este scopul extrapolării?
Extrapolarea este o estimare a unei valori bazată pe extinderea unei secvențe cunoscute de valori sau fapte dincolo de zona care este cu siguranță cunoscută. Într-un sens general, a extrapola înseamnă a deduce ceva care nu este declarat în mod explicit din informațiile existente.
De ce folosim interpolarea?
Pe scurt, interpolarea este un proces de determinare a valorilor necunoscute care se află între punctele de date cunoscute. Este folosit mai ales pentru a prezice valorile necunoscute pentru orice puncte de date legate geografic, cum ar fi nivelul de zgomot, precipitații, altitudine și așa mai departe.
De ce este interpolarea mai precisă?
Dintre cele două metode, este de preferat interpolarea. Acest lucru se datorează faptului că avem o probabilitate mai mare de a obține o estimare validă. Când folosim extrapolarea, presupunem că tendința noastră observată continuă pentru valorile lui x în afara intervalului pe care l-am folosit pentru a ne forma modelul.
Care este cea mai precisă metodă de interpolare?
Interpolarea funcției de bază radială este un grup divers de datemetode de interpolare. În ceea ce privește capacitatea de a vă potrivi datele și de a produce o suprafață netedă, metoda Multiquadric este considerată de mulți ca fiind cea mai bună. Toate metodele funcției de bază radială sunt interpolatoare exacte, așa că încearcă să vă onoreze datele.
