Interpolacja służy do przewidywania wartości istniejących w zbiorze danych, a ekstrapolacja jest używana do przewidywania wartości, które wykraczają poza zbiór danych i używania znanych wartości do przewidywania nieznanych wartości. Często interpolacja jest bardziej niezawodna niż ekstrapolacja, ale oba typy predykcji mogą być przydatne do różnych celów.
Jaki jest cel ekstrapolacji?
Ekstrapolacja to oszacowanie wartości oparte na rozszerzeniu znanej sekwencji wartości lub faktów poza obszar, który jest z pewnością znany. W ogólnym sensie ekstrapolacja to wywnioskowanie czegoś, co nie jest wyraźnie określone na podstawie istniejących informacji.
Dlaczego używamy interpolacji?
W skrócie, interpolacja to proces określania nieznanych wartości, które leżą pomiędzy znanymi punktami danych. Jest używany głównie do przewidywania nieznanych wartości dla dowolnych punktów danych związanych z geografią, takich jak poziom hałasu, opady, wysokość itp.
Dlaczego interpolacja jest dokładniejsza?
Z tych dwóch metod preferowana jest interpolacja. Dzieje się tak, ponieważ mamy większe prawdopodobieństwo uzyskania prawidłowego oszacowania. Stosując ekstrapolację, zakładamy, że nasz obserwowany trend utrzymuje się dla wartości x poza zakresem, którego użyliśmy do stworzenia naszego modelu.
Jaka jest najdokładniejsza metoda interpolacji?
Interpolacja funkcji o podstawie promieniowej to zróżnicowana grupa danychmetody interpolacji. Pod względem możliwości dopasowania danych i uzyskania gładkiej powierzchni, metoda Multiquadric jest uważana przez wielu za najlepszą. Wszystkie metody Radial Basis Function są dokładnymi interpolatorami, więc próbują honorować twoje dane.
