Интерполяция используется для прогнозирования значений, существующих в наборе данных, а экстраполяция используется для прогнозирования значений, выходящих за пределы набора данных, и использует известные значения для прогнозирования неизвестных значений. Часто интерполяция более надежна, чем экстраполяция, но оба типа предсказания могут быть полезны для разных целей.
Какова цель экстраполяции?
Экстраполяция - это оценка значения, основанная на расширении известной последовательности значений или фактов за пределы области, которая точно известна. В общем смысле экстраполировать - значит сделать вывод о чем-то, что прямо не указано на основе существующей информации.
Почему мы используем интерполяцию?
Короче говоря, интерполяция - это процесс определения неизвестных значений, лежащих между известными точками данных. Он в основном используется для прогнозирования неизвестных значений для любых географически связанных точек данных, таких как уровень шума, осадки, высота над уровнем моря и т. д..
Почему интерполяция точнее?
Из двух методов интерполяция предпочтительнее. Это потому, что у нас больше шансов получить правильную оценку. Когда мы используем экстраполяцию, мы делаем предположение, что наблюдаемая нами тенденция сохраняется для значений x за пределами диапазона, который мы использовали для построения нашей модели.
Какой метод интерполяции самый точный?
Интерполяция радиальной базисной функции представляет собой разнообразную группу данныхметоды интерполяции. С точки зрения возможности подогнать ваши данные и создать гладкую поверхность, Многоквадральный метод многими считается лучшим. Все методы радиальной базисной функции являются точными интерполяторами, поэтому они пытаются учитывать ваши данные.
