A interpolação é usada para prever valores que existem em um conjunto de dados, e a extrapolação é usada para prever valores que estão fora de um conjunto de dados e usar valores conhecidos para prever valores desconhecidos. Muitas vezes, a interpolação é mais confiável do que a extrapolação, mas ambos os tipos de previsão podem ser valiosos para diferentes propósitos.
Qual é o propósito da extrapolação?
Extrapolação é uma estimativa de um valor baseada na extensão de uma sequência conhecida de valores ou fatos além da área que é certamente conhecida. Em um sentido geral, extrapolar é inferir algo que não está explicitamente declarado a partir de informações existentes.
Por que usamos interpolação?
Em resumo, a interpolação é um processo de determinar os valores desconhecidos que se encontram entre os pontos de dados conhecidos. É usado principalmente para prever os valores desconhecidos para quaisquer pontos de dados geográficos relacionados, como nível de ruído, precipitação, elevação e assim por diante.
Por que a interpolação é mais precisa?
Dos dois métodos, a interpolação é a preferida. Isso ocorre porque temos maior probabilidade de obter uma estimativa válida. Quando usamos extrapolação, estamos assumindo que nossa tendência observada continua para valores de x fora do intervalo que usamos para formar nosso modelo.
Qual é o método de interpolação mais preciso?
A interpolação de função de base radial é um grupo diversificado de dadosmétodos de interpolação. Em termos da capacidade de ajustar seus dados e produzir uma superfície lisa, o método Multiquádrico é considerado por muitos como o melhor. Todos os métodos da Função de Base Radial são interpoladores exatos, então eles tentam honrar seus dados.
