Η παρεμβολή χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη τιμών που υπάρχουν σε ένα σύνολο δεδομένων και η παρέκταση χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη τιμών που δεν εμπίπτουν σε ένα σύνολο δεδομένων και χρησιμοποιεί γνωστές τιμές για την πρόβλεψη άγνωστων τιμών. Συχνά, η παρεμβολή είναι πιο αξιόπιστη από την παρέκταση, αλλά και οι δύο τύποι πρόβλεψης μπορεί να είναι πολύτιμοι για διαφορετικούς σκοπούς.
Ποιος είναι ο σκοπός της παρέκτασης;
Η παρέκταση είναι μια εκτίμηση μιας τιμής που βασίζεται στην επέκταση μιας γνωστής ακολουθίας τιμών ή γεγονότων πέρα από την περιοχή που είναι σίγουρα γνωστή. Με μια γενική έννοια, η παρέκταση σημαίνει να συμπεράνουμε κάτι που δεν δηλώνεται ρητά από τις υπάρχουσες πληροφορίες.
Γιατί χρησιμοποιούμε παρεμβολή;
Συνοπτικά, η παρεμβολή είναι μια διαδικασία προσδιορισμού των άγνωστων τιμών που βρίσκονται ανάμεσα στα γνωστά σημεία δεδομένων. Χρησιμοποιείται κυρίως για την πρόβλεψη των άγνωστων τιμών για οποιαδήποτε γεωγραφικά σχετικά σημεία δεδομένων, όπως το επίπεδο θορύβου, βροχοπτώσεις, υψόμετρο και ούτω καθεξής.
Γιατί η παρεμβολή είναι πιο ακριβής;
Από τις δύο μεθόδους, προτιμάται η παρεμβολή. Αυτό συμβαίνει επειδή έχουμε μεγαλύτερη πιθανότητα να λάβουμε μια έγκυρη εκτίμηση. Όταν χρησιμοποιούμε παρέκταση, κάνουμε την υπόθεση ότι η παρατηρούμενη τάση μας συνεχίζεται για τιμές του x εκτός του εύρους που χρησιμοποιήσαμε για να σχηματίσουμε το μοντέλο μας.
Ποια είναι η πιο ακριβής μέθοδος παρεμβολής;
Η παρεμβολή συνάρτησης ακτινικής βάσης είναι μια διαφορετική ομάδα δεδομένωνμεθόδους παρεμβολής. Όσον αφορά την ικανότητα προσαρμογής των δεδομένων σας και δημιουργίας λείας επιφάνειας, η μέθοδος Multiquadric θεωρείται από πολλούς ως η καλύτερη. Όλες οι μέθοδοι της συνάρτησης ακτινικής βάσης είναι ακριβείς παρεμβολείς, επομένως προσπαθούν να τιμήσουν τα δεδομένα σας.
