Интерполяция деректер жиынында бар мәндерді болжау үшін пайдаланылады, ал экстраполяция деректер жиынынан тыс болатын мәндерді болжау үшін пайдаланылады және белгісіз мәндерді болжау үшін белгілі мәндерді пайдаланады. Көбінесе интерполяция экстраполяцияға қарағанда сенімдірек, бірақ болжамның екі түрі де әртүрлі мақсаттар үшін құнды болуы мүмкін.
Экстраполяцияның мақсаты қандай?
Экстраполяция мәннің белгілі тізбегін немесе фактілердің белгілі тізбегін белгілі аумақтан тыс кеңейтуге негізделген мәнін бағалау. Жалпы мағынада экстраполяция жасау - бұл бар ақпараттан анық айтылмаған нәрсені шығару.
Интерполяцияны не үшін пайдаланамыз?
Қысқаша айтқанда, интерполяция белгілі деректер нүктелерінің арасында жатқан белгісіз мәндерді анықтау процесі. Ол негізінен шу деңгейі, жауын-шашын, биіктік және т.б. сияқты географиялық байланысты деректер нүктелері үшін белгісіз мәндерді болжау үшін пайдаланылады.
Интерполяция неге дәлірек?
Екі әдістің ішінде интерполяцияға артықшылық беріледі. Себебі бізде жарамды бағалау алу ықтималдығы жоғары. Экстраполяцияны пайдаланған кезде, біз үлгіні қалыптастыру үшін пайдаланған диапазоннан тыс x мәндері үшін бақыланатын тренд жалғасады деп болжаймыз.
Ең дәл интерполяция әдісі қандай?
Радиалды негіз функциясының интерполяциясы деректердің әртүрлі тобы болып табыладыинтерполяция әдістері. Деректерді сыйғызу және тегіс бетті жасау мүмкіндігі тұрғысынан мультипвадрикалық әдіс көпшілігі ең жақсы деп санайды. Радиалды негіз функциясының барлық әдістері дәл интерполяторлар болып табылады, сондықтан олар деректеріңізді құрметтеуге тырысады.
