Interpolace se používá k předpovídání hodnot, které existují v rámci souboru dat a extrapolace se používá k předpovídání hodnot, které spadají mimo soubor dat, a k předpovídání neznámých hodnot se používají známé hodnoty. Interpolace je často spolehlivější než extrapolace, ale oba typy předpovědí mohou být cenné pro různé účely.
Jaký je účel extrapolace?
Extrapolace je odhad hodnoty založený na rozšíření známé posloupnosti hodnot nebo faktů za oblast, která je jistě známá. V obecném smyslu znamená extrapolace odvodit něco, co není výslovně uvedeno z existujících informací.
Proč používáme interpolaci?
Stručně řečeno, interpolace je proces určování neznámých hodnot, které leží mezi známými datovými body. Většinou se používá k předpovídání neznámých hodnot pro jakékoli geograficky související datové body, jako je hladina hluku, srážky, nadmořská výška atd.
Proč je interpolace přesnější?
Z těchto dvou metod je preferována interpolace. Je to proto, že máme větší pravděpodobnost získání platného odhadu. Když použijeme extrapolaci, vycházíme z předpokladu, že náš pozorovaný trend pokračuje pro hodnoty x mimo rozsah, který jsme použili k vytvoření našeho modelu.
Jaká je nejpřesnější metoda interpolace?
Radial Basis Function interpolace je různorodá skupina datinterpolační metody. Pokud jde o schopnost přizpůsobit se vašim datům a vytvořit hladký povrch, Multikvadrická metoda je mnohými považována za nejlepší. Všechny metody Radial Basis Function jsou přesné interpolátory, takže se snaží respektovat vaše data.
