Interpoliacija naudojama nuspėti duomenų rinkinyje esančias reikšmes, o ekstrapoliacija naudojama norint numatyti reikšmes, kurios nepatenka į duomenų rinkinį, ir naudojant žinomas reikšmes nuspėti nežinomas reikšmes.. Dažnai interpoliacija yra patikimesnė nei ekstrapoliacija, tačiau abiejų tipų prognozės gali būti naudingos skirtingais tikslais.
Koks ekstrapoliacijos tikslas?
Ekstrapoliacija yra vertės įvertinimas, pagrįstas žinomos reikšmių sekos ar faktų išplėtimu už srities, kuri tikrai žinoma. Bendrąja prasme ekstrapoliuoti reiškia daryti išvadą, kas nėra aiškiai nurodyta iš esamos informacijos.
Kodėl naudojame interpoliaciją?
Trumpai tariant, interpoliacija yra nežinomų reikšmių, esančių tarp žinomų duomenų taškų, nustatymo procesas. Jis dažniausiai naudojamas bet kokių geografinių duomenų taškų, pvz., triukšmo lygio, kritulių, aukščio ir pan., nežinomoms reikšmėms numatyti.
Kodėl interpoliacija yra tikslesnė?
Iš dviejų metodų pirmenybė teikiama interpoliacijai. Taip yra todėl, kad mes turime didesnę tikimybę gauti tinkamą įvertinimą. Kai naudojame ekstrapoliaciją, darome prielaidą, kad mūsų stebima tendencija tęsiasi esant x reikšmėms už diapazono, kurį naudojome kurdami modelį.
Koks tiksliausias interpoliacijos metodas?
Radial Basis Function interpoliacija yra įvairi duomenų grupėinterpoliacijos metodai. Kalbant apie galimybę sutalpinti duomenis ir sukurti lygų paviršių, Multiquadric metodas daugelio laikomas geriausiu. Visi Radial Basis Function metodai yra tikslūs interpoliatoriai, todėl jie bando atsižvelgti į jūsų duomenis.
