La interpolación se usa para predecir valores que existen dentro de un conjunto de datos, y la extrapolación se usa para predecir valores que quedan fuera de un conjunto de datos y usar valores conocidos para predecir valores desconocidos. A menudo, la interpolación es más confiable que la extrapolación, pero ambos tipos de predicción pueden ser valiosos para diferentes propósitos.
¿Cuál es el propósito de la extrapolación?
La extrapolación es una estimación de un valor basada en extender una secuencia conocida de valores o hechos más allá del área que es ciertamente conocida. En un sentido general, extrapolar es inferir algo que no se establece explícitamente a partir de la información existente.
¿Por qué usamos la interpolación?
En resumen, la interpolación es un proceso para determinar los valores desconocidos que se encuentran entre los puntos de datos conocidos. Se utiliza principalmente para predecir los valores desconocidos de cualquier punto de datos geográficos relacionados, como el nivel de ruido, las precipitaciones, la elevación, etc.
¿Por qué la interpolación es más precisa?
De los dos métodos, se prefiere la interpolación. Esto se debe a que tenemos una mayor probabilidad de obtener una estimación válida. Cuando usamos la extrapolación, asumimos que nuestra tendencia observada continúa para valores de x fuera del rango que usamos para formar nuestro modelo.
¿Cuál es el método de interpolación más preciso?
La interpolación de función de base radial es un grupo diverso de datosmétodos de interpolación. En términos de la capacidad de ajustar sus datos y producir una superficie uniforme, muchos consideran que el método multicuadrático es el mejor. Todos los métodos de la función de base radial son interpoladores exactos, por lo que intentan respetar sus datos.
