Az interpoláció az adatkészleten belüli értékek előrejelzésére szolgál, az extrapoláció pedig az adatkészleten kívül eső értékek előrejelzésére, az ismert értékek pedig az ismeretlen értékek előrejelzésére. Az interpoláció gyakran megbízhatóbb, mint az extrapoláció, de mindkét típusú előrejelzés értékes lehet különböző célokra.
Mi az extrapoláció célja?
Az extrapoláció egy érték becslése, amely egy ismert értékek vagy tények sorozatának kiterjesztése a bizonyosan ismert területre. Általános értelemben az extrapoláció azt jelenti, hogy a meglévő információkból olyan dolgokra következtetnek, amelyek nincsenek kifejezetten kijelentve.
Miért használunk interpolációt?
Röviden, az interpoláció az ismert adatpontok között lévő ismeretlen értékek meghatározásának folyamata. Leginkább az ismeretlen értékek előrejelzésére szolgál bármely földrajzi vonatkozású adatponthoz, például zajszinthez, csapadékhoz, magassághoz stb.
Miért pontosabb az interpoláció?
A két módszer közül az interpolációt részesítjük előnyben. Ez azért van, mert nagyobb valószínűséggel kapunk érvényes becslést. Ha extrapolációt használunk, akkor azt a feltételezést tesszük, hogy megfigyelt trendünk folytatódik a modellünk kialakításához használt tartományon kívül eső x értékek esetében is.
Mi a legpontosabb interpolációs módszer?
Radiális alapú függvényinterpoláció az adatok sokféle csoportjainterpolációs módszerek. Az adatok illesztése és sima felület előállítása szempontjából a Multiquadric módszert sokan tartják a legjobbnak. A Radial Basis Function metódusok mindegyike pontos interpolátor, így megpróbálják tiszteletben tartani az Ön adatait.
