Interpolāciju izmanto, lai prognozētu vērtības, kas pastāv datu kopā, un ekstrapolāciju izmanto, lai prognozētu vērtības, kas neietilpst datu kopā, un izmantotu zināmās vērtības, lai prognozētu nezināmas vērtības.. Bieži vien interpolācija ir ticamāka nekā ekstrapolācija, taču abi prognozēšanas veidi var būt vērtīgi dažādiem mērķiem.
Kāds ir ekstrapolācijas mērķis?
Ekstrapolācija ir vērtības aprēķins, kura pamatā ir zināmas vērtību vai faktu secības paplašināšana ārpus apgabala, kas noteikti ir zināms. Vispārīgā nozīmē ekstrapolēt nozīmē secināt kaut ko, kas nav skaidri norādīts no esošās informācijas.
Kāpēc mēs izmantojam interpolāciju?
Īsi sakot, interpolācija ir nezināmo vērtību noteikšanas process, kas atrodas starp zināmajiem datu punktiem. To galvenokārt izmanto, lai prognozētu nezināmas vērtības jebkuriem ģeogrāfiskiem datu punktiem, piemēram, trokšņa līmenim, nokrišņiem, augstumam un tā tālāk.
Kāpēc interpolācija ir precīzāka?
No abām metodēm priekšroka dodama interpolācijai. Tas ir tāpēc, ka mums ir lielāka iespēja iegūt derīgu aprēķinu. Izmantojot ekstrapolāciju, mēs pieņemam, ka mūsu novērotā tendence turpinās arī x vērtībām ārpus diapazona, ko izmantojām sava modeļa veidošanai.
Kāda ir visprecīzākā interpolācijas metode?
Radiālā pamata funkciju interpolācija ir daudzveidīga datu grupainterpolācijas metodes. Attiecībā uz spēju pielāgot jūsu datus un radīt gludu virsmu, Multiquadric metodi daudzi uzskata par labāko. Visas radiālās bāzes funkcijas metodes ir precīzi interpolatori, tāpēc tās mēģina ievērot jūsu datus.
