ინტერპოლაცია გამოიყენება მონაცემთა ნაკრების ფარგლებში არსებული მნიშვნელობების პროგნოზირებისთვის, ხოლო ექსტრაპოლაცია გამოიყენება მნიშვნელობების პროგნოზირებისთვის, რომლებიც ხვდება მონაცემთა ნაკრების გარეთ და გამოიყენება ცნობილი მნიშვნელობები უცნობი მნიშვნელობების პროგნოზირებისთვის.. ხშირად, ინტერპოლაცია უფრო საიმედოა ვიდრე ექსტრაპოლაცია, მაგრამ ორივე ტიპის პროგნოზი შეიძლება იყოს ღირებული სხვადასხვა მიზნებისთვის.
რა არის ექსტრაპოლაციის მიზანი?
ექსტრაპოლაცია არის მნიშვნელობის შეფასება, რომელიც დაფუძნებულია მნიშვნელობების ან ფაქტების ცნობილი თანმიმდევრობის გაფართოებაზე იმ ფართობის მიღმა, რომელიც ნამდვილად ცნობილია. ზოგადი გაგებით, ექსტრაპოლაცია ნიშნავს რაღაცის დასკვნას, რაც აშკარად არ არის ნათქვამი არსებული ინფორმაციით.
რატომ ვიყენებთ ინტერპოლაციას?
მოკლედ, ინტერპოლაცია არის პროცესი უცნობი მნიშვნელობების დასადგენად, რომლებიც დევს მონაცემთა ცნობილ წერტილებს შორის. იგი ძირითადად გამოიყენება უცნობი მნიშვნელობების წინასწარმეტყველებისთვის ნებისმიერი გეოგრაფიული მონაცემების წერტილებისთვის, როგორიცაა ხმაურის დონე, ნალექი, სიმაღლე და ასე შემდეგ.
რატომ არის ინტერპოლაცია უფრო ზუსტი?
ორი მეთოდიდან უპირატესობა ენიჭება ინტერპოლაციას. ეს იმიტომ, რომ ჩვენ გვაქვს უფრო მეტი ალბათობა, მივიღოთ სწორი შეფასება. როდესაც ჩვენ ვიყენებთ ექსტრაპოლაციას, ჩვენ ვაკეთებთ ვარაუდს, რომ ჩვენი დაკვირვების ტენდენცია გრძელდება x-ის მნიშვნელობებისთვის იმ დიაპაზონის მიღმა, რომელიც გამოვიყენეთ ჩვენი მოდელის შესაქმნელად.
რა არის ყველაზე ზუსტი ინტერპოლაციის მეთოდი?
რადიალური საფუძვლის ფუნქციის ინტერპოლაცია არის მონაცემთა მრავალფეროვანი ჯგუფიინტერპოლაციის მეთოდები. თქვენი მონაცემების მორგებისა და გლუვი ზედაპირის წარმოების შესაძლებლობის თვალსაზრისით, მულტიკვადრიკული მეთოდი ბევრის აზრით საუკეთესოდ ითვლება. რადიალური საფუძვლის ფუნქციის ყველა მეთოდი ზუსტი ინტერპოლატორებია, ამიტომ ისინი ცდილობენ დაიცვან თქვენი მონაცემები.
