Interpolacija se uporablja za napovedovanje vrednosti, ki obstajajo v naboru podatkov, ekstrapolacija pa se uporablja za napovedovanje vrednosti, ki so zunaj nabora podatkov, in uporablja znane vrednosti za napovedovanje neznanih vrednosti. Pogosto je interpolacija bolj zanesljiva kot ekstrapolacija, vendar sta obe vrsti napovedi lahko dragoceni za različne namene.
Kaj je namen ekstrapolacije?
Extrapolacija je ocena vrednosti, ki temelji na razširitvi znanega zaporedja vrednosti ali dejstev preko območja, ki je zagotovo znano. V splošnem smislu ekstrapolirati pomeni sklepati o nečem, kar ni izrecno navedeno iz obstoječih informacij.
Zakaj uporabljamo interpolacijo?
Na kratko, interpolacija je proces določanja neznanih vrednosti, ki ležijo med znanimi podatkovnimi točkami. Večinoma se uporablja za napovedovanje neznanih vrednosti za vse geografsko povezane podatkovne točke, kot so raven hrupa, padavine, nadmorska višina itd.
Zakaj je interpolacija natančnejša?
Od obeh metod je prednostna interpolacija. To je zato, ker imamo večjo verjetnost, da bomo pridobili veljavno oceno. Ko uporabljamo ekstrapolacijo, predpostavljamo, da se naš opaženi trend nadaljuje za vrednosti x zunaj območja, ki smo ga uporabili za oblikovanje našega modela.
Katera je najbolj natančna metoda interpolacije?
Interpolacija radialne osnovne funkcije je raznolika skupina podatkovinterpolacijske metode. Glede na sposobnost prilagajanja vašim podatkom in ustvarjanje gladke površine, Multiquadric metoda mnogi menijo, da je najboljša. Vse metode funkcije radialne osnove so natančni interpolatorji, zato poskušajo spoštovati vaše podatke.
