Interpolaatiota käytetään tietojoukon sisällä olevien arvojen ennustamiseen, ja ekstrapolaatiota käytetään ennustamaan arvot, jotka jäävät tietojoukon ulkopuolelle, ja käyttämällä tunnettuja arvoja ennustamaan tuntemattomia arvoja.. Usein interpolointi on luotettavampaa kuin ekstrapolointi, mutta molemmat ennustetyypit voivat olla arvokkaita eri tarkoituksiin.
Mikä on ekstrapoloinnin tarkoitus?
Ekstrapolaatio on arvon estimointi, joka perustuu tunnetun arvojen tai faktojen sarjan laajentamiseen varmasti tunnetun alueen ulkopuolelle. Yleisesti ottaen ekstrapolointi on olemassa olevan tiedon perusteella päättämistä jostakin, jota ei ole nimenomaisesti ilmaistu.
Miksi käytämme interpolointia?
Lyhyesti sanottuna interpolointi on prosessi, jossa määritetään tuntemattomia arvoja, jotka sijaitsevat tunnettujen datapisteiden välillä. Sitä käytetään useimmiten ennustamaan tuntemattomia arvoja kaikille maantieteellisille datapisteille, kuten melutasolle, sademäärälle, korkeudelle ja niin edelleen.
Miksi interpolointi on tarkempaa?
Kahdesta menetelmästä interpolointi on parempi. Tämä johtuu siitä, että meillä on suurempi todennäköisyys saada kelvollinen arvio. Kun käytämme ekstrapolaatiota, teemme oletuksen, että havaittu trendi jatkuu x:n arvoilla sen alueen ulkopuolella, jota käytimme mallin muodostamisessa.
Mikä on tarkin interpolointimenetelmä?
Säteittäinen funktiointerpolointi on monipuolinen tietoryhmäinterpolointimenetelmiä. Mitä tulee mahdollisuuteen sovittaa tietosi ja tuottaa sileä pinta, Multiquadric-menetelmä on monien mielestä paras. Kaikki Radial Basis Function -menetelmät ovat tarkkoja interpolaattoreita, joten ne yrittävät kunnioittaa tietojasi.
