Interpolation օգտագործվում է կանխատեսել արժեքները, որոնք գոյություն ունեն տվյալների հավաքածուում, իսկ էքստրապոլացիան օգտագործվում է կանխատեսելու այն արժեքները, որոնք դուրս են տվյալների հավաքածուից և օգտագործում են հայտնի արժեքներ՝ անհայտ արժեքները կանխատեսելու համար:. Հաճախ ինտերպոլացիան ավելի հուսալի է, քան էքստրապոլացիան, սակայն կանխատեսման երկու տեսակներն էլ կարող են արժեքավոր լինել տարբեր նպատակների համար:
Ո՞րն է էքստրապոլյացիայի նպատակը:
Էքստրապոլացիան արժեքի գնահատում է, որը հիմնված է արժեքների կամ փաստերի հայտնի հաջորդականության ընդլայնման վրա, որն անկասկած հայտնի է: Ընդհանուր իմաստով, էքստրապոլացիա անելը նշանակում է եզրակացնել մի բան, որը բացահայտորեն նշված չէ գոյություն ունեցող տեղեկություններից:
Ինչու ենք մենք օգտագործում ինտերպոլացիա?
Կարճ ասած, ինտերպոլացիան անհայտ արժեքների որոշման գործընթաց է, որոնք գտնվում են հայտնի տվյալների կետերի միջև: Այն հիմնականում օգտագործվում է անհայտ արժեքները կանխատեսելու համար ցանկացած աշխարհագրական տվյալների կետերի համար, ինչպիսիք են աղմուկի մակարդակը, տեղումները, բարձրությունը և այլն:
Ինչու է ինտերպոլացիան ավելի ճշգրիտ:
Երկու մեթոդներից նախընտրելի է ինտերպոլացիան: Դա պայմանավորված է նրանով, որ մենք ավելի մեծ հավանականություն ունենք ստանալ վավերական գնահատական: Երբ մենք օգտագործում ենք էքստրապոլացիա, մենք ենթադրում ենք, որ մեր դիտարկվող միտումը շարունակվում է x-ի արժեքների համար, որոնք դուրս են մեր մոդելը ձևավորելու համար:
Ո՞րն է ինտերպոլացիայի առավել ճշգրիտ մեթոդը:
Ճառագայթային հիմքի ֆունկցիայի ինտերպոլյացիան տվյալների բազմազան խումբ էինտերպոլացիայի մեթոդներ. Ձեր տվյալները տեղավորելու և հարթ մակերես ստեղծելու ունակության առումով Մուլտիքառակուսի մեթոդը շատերը համարում են լավագույնը: Ճառագայթային հիմքի ֆունկցիայի բոլոր մեթոդները ճշգրիտ ինտերպոլատորներ են, ուստի նրանք փորձում են հարգել ձեր տվյալները:
