Interpolatie wordt gebruikt om waarden te voorspellen die binnen een dataset bestaan, en extrapolatie wordt gebruikt om waarden te voorspellen die buiten een dataset vallen en bekende waarden te gebruiken om onbekende waarden te voorspellen. Vaak is interpolatie betrouwbaarder dan extrapolatie, maar beide soorten voorspellingen kunnen waardevol zijn voor verschillende doeleinden.
Wat is het doel van extrapolatie?
Extrapolatie is een schatting van een waarde gebaseerd op het uitbreiden van een bekende reeks waarden of feiten buiten het gebied dat zeker bekend is. In algemene zin is extrapoleren het afleiden van iets dat niet expliciet wordt vermeld uit bestaande informatie.
Waarom gebruiken we interpolatie?
Kortom, interpolatie is een proces om de onbekende waarden te bepalen die tussen de bekende gegevenspunten liggen. Het wordt meestal gebruikt om de onbekende waarden te voorspellen voor geografisch gerelateerde gegevenspunten zoals geluidsniveau, regenval, hoogte, enzovoort.
Waarom is interpolatie nauwkeuriger?
Van de twee methoden heeft interpolatie de voorkeur. Dit komt omdat we een grotere kans hebben om een geldige schatting te krijgen. Wanneer we extrapolatie gebruiken, gaan we ervan uit dat onze waargenomen trend zich voortzet voor waarden van x buiten het bereik dat we hebben gebruikt om ons model te vormen.
Wat is de meest nauwkeurige interpolatiemethode?
Radial Basis Functie-interpolatie is een diverse groep gegevensinterpolatie methoden. In termen van de mogelijkheid om uw gegevens aan te passen en een glad oppervlak te produceren, wordt de Multiquadric-methode door velen als de beste beschouwd. Alle Radial Basis Function-methoden zijn exacte interpolators, dus ze proberen uw gegevens te respecteren.
