אינטרפולציה משמשת לניבוי ערכים שקיימים בתוך מערך נתונים, ואחסטרפולציה משמשת לניבוי ערכים שנפלים מחוץ לקבוצת נתונים ולהשתמש בערכים ידועים כדי לחזות ערכים לא ידועים. לעתים קרובות, אינטרפולציה אמינה יותר מהאקסטרפולציה, אך שני סוגי החיזוי יכולים להיות בעלי ערך למטרות שונות.
מהי מטרת האקסטרפולציה?
אקסטרפולציה היא אומדן של ערך המבוסס על הרחבת רצף ידוע של ערכים או עובדות מעבר לאזור שבוודאי ידוע. במובן כללי, אקסטרפולציה היא להסיק משהו שלא נאמר במפורש ממידע קיים.
למה אנחנו משתמשים באינטרפולציה?
בקיצור, אינטרפולציה היא תהליך של קביעת הערכים הלא ידועים שנמצאים בין נקודות הנתונים הידועות. הוא משמש בעיקר כדי לחזות את הערכים הלא ידועים עבור כל נקודות נתונים הקשורות לגיאוגרפיה כגון רמת רעש, גשם, גובה וכן הלאה.
למה האינטרפולציה מדויקת יותר?
מבין שתי השיטות, אינטרפולציה מועדפת. הסיבה לכך היא ש-יש לנו סבירות גבוהה יותר לקבל אומדן תקף. כאשר אנו משתמשים באקסטרפולציה, אנו מניחים שהמגמה הנצפית שלנו נמשכת עבור ערכים של x מחוץ לטווח שבו השתמשנו כדי ליצור את המודל שלנו.
מהי שיטת האינטרפולציה המדויקת ביותר?
אינטרפולציה של פונקציית בסיס רדיאלית היא קבוצה מגוונת של נתוניםשיטות אינטרפולציה. מבחינת היכולת להתאים לנתונים שלך ולייצר משטח חלק, the Multiquadric נחשבת בעיני רבים לטובה ביותר. כל שיטות פונקציית הבסיס הרדיאלי הן אינטרפולטורים מדויקים, ולכן הן מנסות לכבד את הנתונים שלך.
