Interpolation wird verwendet, um Werte vorherzusagen, die innerhalb eines Datensatzes existieren, und Extrapolation wird verwendet, um Werte vorherzusagen, die außerhalb eines Datensatzes liegen und bekannte Werte verwenden, um unbekannte Werte vorherzusagen. Häufig ist die Interpolation zuverlässiger als die Extrapolation, aber beide Arten der Vorhersage können für unterschiedliche Zwecke wertvoll sein.
Wozu dient die Hochrechnung?
Extrapolation ist eine Wertschätzung, die auf der Erweiterung einer bekannten Folge von Werten oder Tatsachen über den sicher bekannten Bereich hinaus beruht. Im Allgemeinen bedeutet Extrapolieren, aus vorhandenen Informationen auf etwas zu schließen, das nicht ausdrücklich angegeben ist.
Warum verwenden wir Interpolation?
Kurz gesagt, Interpolation ist ein Prozess zur Bestimmung der unbekannten Werte, die zwischen den bekannten Datenpunkten liegen. Es wird hauptsächlich verwendet, um die unbekannten Werte für geografische Datenpunkte wie Geräuschpegel, Niederschlag, Höhe usw. vorherzusagen.
Warum ist die Interpolation genauer?
Von den beiden Methoden wird die Interpolation bevorzugt. Dies liegt daran, dass wir eine größere Wahrscheinlichkeit haben, eine gültige Schätzung zu erh alten. Wenn wir die Extrapolation verwenden, gehen wir davon aus, dass sich unser beobachteter Trend für x-Werte außerhalb des Bereichs fortsetzt, den wir zur Bildung unseres Modells verwendet haben.
Was ist die genaueste Interpolationsmethode?
Radiale Basisfunktionsinterpolation ist eine vielfältige Gruppe von DatenInterpolationsmethoden. In Bezug auf die Fähigkeit, Ihre Daten anzupassen und eine glatte Oberfläche zu erzeugen, wird die Multiquadric-Methode von vielen als die beste angesehen. Alle Methoden der radialen Basisfunktion sind exakte Interpolatoren und versuchen daher, Ihre Daten zu berücksichtigen.
