Interpoleerimist kasutatakse andmekogumis olemasolevate väärtuste ennustamiseks ja ekstrapolatsiooni kasutatakse väärtuste ennustamiseks, mis jäävad andmekogumist välja, ja kasutatakse teadaolevaid väärtusi tundmatute väärtuste ennustamiseks.. Sageli on interpoleerimine usaldusväärsem kui ekstrapoleerimine, kuid mõlemat tüüpi ennustused võivad olla väärtuslikud erinevatel eesmärkidel.
Mis on ekstrapoleerimise eesmärk?
Ekstrapoleerimine on väärtuse hinnang, mis põhineb teadaoleva väärtuste või faktide jada laiendamisel kindlasti teadaolevast piirkonnast. Üldises mõttes tähendab ekstrapoleerimine olemasoleva teabe põhjal midagi sellist, mida pole selgesõnaliselt öeldud.
Miks me kasutame interpoleerimist?
Lühid alt öeldes on interpoleerimine tuntud andmepunktide vahel asuvate tundmatute väärtuste määramise protsess. Seda kasutatakse enamasti geograafiliste andmepunktide (nt müratase, sademete hulk, kõrgus ja nii edasi) tundmatute väärtuste ennustamiseks.
Miks on interpolatsioon täpsem?
Kahest meetodist eelistatakse interpoleerimist. Seda seetõttu, et meil on suurem tõenäosus saada kehtiva hinnangu. Kui kasutame ekstrapolatsiooni, siis eeldame, et meie täheldatud trend jätkub ka x väärtuste puhul väljaspool mudeli koostamiseks kasutatud vahemikku.
Mis on kõige täpsem interpolatsioonimeetod?
Radial Basis Funktsioonide interpolatsioon on mitmekesine andmerühminterpolatsiooni meetodid. Andmete mahutamise ja sileda pinna tootmise osas peavad paljud Multikvadrilist meetodit parimaks. Kõik Radial Basis Functioni meetodid on täpsed interpolaatorid, nii et nad püüavad teie andmeid austada.
