Interpolasjon brukes til å forutsi verdier som finnes i et datasett, og ekstrapolering brukes til å forutsi verdier som faller utenfor et datasett og bruke kjente verdier for å forutsi ukjente verdier. Ofte er interpolering mer pålitelig enn ekstrapolering, men begge typer prediksjon kan være verdifulle for ulike formål.
Hva er hensikten med ekstrapolering?
Ekstrapolering er et estimat av en verdi basert på å utvide en kjent sekvens av verdier eller fakta utover området som sikkert er kjent. I en generell forstand er å ekstrapolere å utlede noe som ikke er eksplisitt utt alt fra eksisterende informasjon.
Hvorfor bruker vi interpolasjon?
Kort sagt, interpolasjon er en prosess for å bestemme de ukjente verdiene som ligger mellom de kjente datapunktene. Den brukes mest til å forutsi de ukjente verdiene for alle geografisk relaterte datapunkter som støynivå, nedbør, høyde og så videre.
Hvorfor er interpolering mer nøyaktig?
Av de to metodene foretrekkes interpolering. Dette er fordi vi har større sannsynlighet for å få et gyldig anslag. Når vi bruker ekstrapolering, antar vi at vår observerte trend fortsetter for verdier av x utenfor området vi brukte for å danne modellen vår.
Hva er den mest nøyaktige interpolasjonsmetoden?
Radial Basis Funksjonsinterpolering er en mangfoldig gruppe datainterpolasjonsmetoder. Når det gjelder muligheten til å passe til dataene dine og produsere en jevn overflate, er Multiquadric-metoden av mange ansett for å være den beste. Alle Radial Basis Function-metodene er eksakte interpolatorer, så de prøver å respektere dataene dine.
