L'interpolazione viene utilizzata per prevedere i valori che esistono all'interno di un set di dati e l'estrapolazione viene utilizzata per prevedere i valori che non rientrano in un set di dati e utilizzare i valori noti per prevedere i valori sconosciuti. Spesso l'interpolazione è più affidabile dell'estrapolazione, ma entrambi i tipi di previsione possono essere utili per scopi diversi.
Qual è lo scopo dell'estrapolazione?
L'estrapolazione è una stima di un valore basata sull'estensione di una sequenza nota di valori o fatti oltre l'area che è certamente nota. In senso generale, estrapolare significa dedurre qualcosa che non è esplicitamente affermato da informazioni esistenti.
Perché usiamo l'interpolazione?
In breve, l'interpolazione è un processo per determinare i valori sconosciuti che si trovano tra i punti dati noti. Viene utilizzato principalmente per prevedere i valori sconosciuti per qualsiasi punto di dati geografico correlato come livello di rumore, precipitazioni, altitudine e così via.
Perché l'interpolazione è più accurata?
Tra i due metodi, è preferita l'interpolazione. Questo perché abbiamo una maggiore probabilità di ottenere un preventivo valido. Quando utilizziamo l'estrapolazione, assumiamo che la nostra tendenza osservata continui per valori di x al di fuori dell'intervallo che abbiamo utilizzato per formare il nostro modello.
Qual è il metodo di interpolazione più accurato?
Radial Basis Function L'interpolazione è un gruppo eterogeneo di datimetodi di interpolazione. In termini di capacità di adattare i dati e produrre una superficie liscia, il metodo Multiquadric è considerato da molti il migliore. Tutti i metodi Radial Basis Function sono interpolatori esatti, quindi tentano di rispettare i tuoi dati.
