L'interpolation est utilisée pour prédire les valeurs qui existent dans un ensemble de données, et l'extrapolation est utilisée pour prédire les valeurs qui ne font pas partie d'un ensemble de données et utilise des valeurs connues pour prédire des valeurs inconnues. Souvent, l'interpolation est plus fiable que l'extrapolation, mais les deux types de prédiction peuvent être utiles à des fins différentes.
Quel est le but de l'extrapolation ?
L'extrapolation est une estimation d'une valeur basée sur l'extension d'une séquence connue de valeurs ou de faits au-delà de la zone qui est certainement connue. De manière générale, extrapoler, c'est déduire quelque chose qui n'est pas explicitement énoncé à partir d'informations existantes.
Pourquoi utilisons-nous l'interpolation ?
En bref, l'interpolation est un processus de détermination des valeurs inconnues qui se trouvent entre les points de données connus. Il est principalement utilisé pour prédire les valeurs inconnues de tous les points de données géographiques tels que le niveau de bruit, les précipitations, l' altitude, etc.
Pourquoi l'interpolation est-elle plus précise ?
Des deux méthodes, l'interpolation est préférée. En effet, nous avons une plus grande probabilité d'obtenir une estimation valide. Lorsque nous utilisons l'extrapolation, nous supposons que notre tendance observée se poursuit pour les valeurs de x en dehors de la plage que nous avons utilisée pour former notre modèle.
Quelle est la méthode d'interpolation la plus précise ?
L'interpolation de la fonction de base radiale est un groupe diversifié de donnéesméthodes d'interpolation. En termes de capacité à ajuster vos données et à produire une surface lisse, la méthode Multiquadric est considérée par beaucoup comme la meilleure. Toutes les méthodes de la fonction de base radiale sont des interpolateurs exacts, elles tentent donc d'honorer vos données.
