Интерполацията се използва за прогнозиране на стойности, които съществуват в набор от данни, а екстраполацията се използва за прогнозиране на стойности, които попадат извън набор от данни и използва известни стойности за прогнозиране на неизвестни стойности. Често интерполацията е по-надеждна от екстраполацията, но и двата вида прогнози могат да бъдат ценни за различни цели.
Каква е целта на екстраполацията?
Екстраполацията е оценка на стойност, базирана на разширяване на известна последователност от стойности или факти извън областта, която със сигурност е известна. В общ смисъл да се екстраполира означава да се заключи нещо, което не е изрично посочено от съществуващата информация.
Защо използваме интерполация?
Накратко, интерполацията е процес на определяне на неизвестните стойности, които се намират между известните точки от данни. Използва се най-вече за прогнозиране на неизвестните стойности за всякакви географски свързани точки от данни, като ниво на шум, валежи, надморска височина и т.н.
Защо интерполацията е по-точна?
От двата метода се предпочита интерполацията. Това е така, защото имаме по-голяма вероятност да получим валидна оценка. Когато използваме екстраполация, ние приемаме, че нашата наблюдавана тенденция продължава за стойности на x извън диапазона, който използвахме за формиране на нашия модел.
Кой е най-точният метод на интерполация?
Радиална базова функция интерполация е разнообразна група данниинтерполационни методи. По отношение на способността да паснете на вашите данни и да създадете гладка повърхност, Многоквадричният метод се счита от мнозина за най-добрия. Всички методи на Radial Basis Function са точни интерполатори, така че те се опитват да зачитат вашите данни.
