Interpolacija se koristi za predviđanje vrijednosti koje postoje unutar skupa podataka, a ekstrapolacija se koristi za predviđanje vrijednosti koje su izvan skupa podataka i koriste poznate vrijednosti za predviđanje nepoznatih vrijednosti. Često je interpolacija pouzdanija od ekstrapolacije, ali obje vrste predviđanja mogu biti vrijedne u različite svrhe.
Koja je svrha ekstrapolacije?
Ekstrapolacija je procjena vrijednosti koja se temelji na proširenju poznatog niza vrijednosti ili činjenica izvan područja koje je sigurno poznato. U općem smislu, ekstrapolirati znači zaključiti nešto što nije eksplicitno navedeno iz postojećih informacija.
Zašto koristimo interpolaciju?
Ukratko, interpolacija je proces određivanja nepoznatih vrijednosti koje se nalaze između poznatih točaka podataka. Uglavnom se koristi za predviđanje nepoznatih vrijednosti za bilo koje zemljopisno povezane podatkovne točke kao što su razina buke, oborina, nadmorska visina i tako dalje.
Zašto je interpolacija točnija?
Od dvije metode, poželjna je interpolacija. To je zato što imamo veću vjerojatnost dobivanja valjane procjene. Kada koristimo ekstrapolaciju, pretpostavljamo da se naš promatrani trend nastavlja za vrijednosti x izvan raspona koji smo koristili za formiranje našeg modela.
Koja je najtočnija metoda interpolacije?
Radijalna bazna funkcija interpolacije je raznolika skupina podatakametode interpolacije. Što se tiče mogućnosti uklapanja podataka i izrade glatke površine, Multiquadric metoda mnogi smatraju najboljom. Sve metode radijalne bazične funkcije su točni interpolatori, tako da pokušavaju uvažiti vaše podatke.
