Interpolacija i ekstrapolacija dvije su metode pronalaženja različitih vrijednosti koje dolaze ispod niza ravne linije ili u istom uzorku krivulje.
Ključni za poneti
- Interpolacija procjenjuje vrijednosti podataka unutar poznatog raspona podataka koristeći postojeće podatkovne točke.
- Ekstrapolacija predviđa vrijednosti podataka izvan poznatog raspona podataka, povećavajući mogućnost netočnosti.
- Obje metode uključuju procjenu nepoznatih vrijednosti, ali interpolacija ostaje unutar poznatog raspona, dok ekstrapolacija ide izvan njega.
Interpolacija protiv ekstrapolacije
Interpolacija znači umetanje nečega drugog tipa u nešto drugo ili procjena vrijednosti podataka korištenjem postojećih podatkovnih točaka koje su unutar poznatog raspona. Ekstrapolacija znači procijeniti ili zaključiti nešto pod pretpostavkom da će postojeći trendovi ostati primjenjivi.
Te točke mogu biti dio ravne crte s jednadžbom ili krivulje s konstantnim zakrivljenjem. Kroz njega se lakše i točnije pronalaze vrijednosti.
Ekstrapolacija uključuje pronalaženje jedne vrijednosti na temelju druge vrijednosti, a te vrijednosti leže izvan nekih podatkovnih točaka za koje već znamo da su točne.
Tabela za usporedbu
| Parametri usporedbe | Interpolacija | Ekstrapolacija |
|---|---|---|
| Nastavak | Ne zahtijeva proširenje uzorka. | Zahtijeva proširenje uzorka. |
| Pronalaženje podatkovnih točaka | Podatkovne točke nalaze se unutar raspona. | Podatkovne točke nisu pronađene unutar raspona. |
| Pogodnost | Ovdje je praktičnije pronaći podatkovne točke. | Ovdje je manje prikladno pronaći podatkovne točke u usporedbi. |
| Točnost | Podatkovne točke ili jednostavne točke koje se ovdje nalaze točnije su i preciznije u usporedbi s ekstrapolacijom. | Postoji veća vjerojatnost pronalaženja netočnih podatkovnih točaka u ovom postupku u usporedbi s interpolacijom. |
| Lako | U ovom se procesu lako mogu pronaći podatkovne točke. | U ovom procesu nije lako pronaći podatkovne točke. |
Što je interpolacija?
Interpolacija je proces pronalaženja vrijednosti koje spadaju u određeni raspon vrijednosti. Interpolacija pomaže pronaći podatke koji su dio raspona podataka.
Stoga, samo nekoliko točaka posebnosti lokacija uzimaju se kao referentna točka tako da se ostali određuju na temelju konstantnog uzorka uz pomoć interpolacije.
Kada su dvije točke povezane jedna s drugom na ravnoj površini, jednadžba se može pronaći za liniju na temelju dvije referentne točke.
Postoje razne druge točke koje su spojene na načine spajanja ovih dviju točaka, a one se mogu uzeti kao točke koje se pronalaze postupkom interpolacije.
Što je ekstrapolacija?
Ekstrapolacija može biti malo kompliciranija u usporedbi s interpolacijom. Slično interpolaciji, potrebno je pronaći točke, ali ovaj put točke ne leže između podatkovnih točaka koje već imaju.
Ako proširenje uzorka grafa nije moguće, potrebno je pronaći procijenjenu točku prema uzorku.
Jedan primjer za to je ravnina koja spaja dvije točke. Kad smo pridruži njih uz pomoć pravca, pravac u sebi sadrži beskonačan broj točaka.
Te se točke mogu lako locirati ako se linija dalje produži, ali to nije uvijek moguće, slično kao u slučaju pronalaženja točaka lokacije.
Glavne razlike između interpolacije i ekstrapolacije
- Interpolacija ima vrijednosti unutar raspona, dok ekstrapolacija nema.
- Interpolacija zahtijeva manje vremena nego ekstrapolacija.
Zadnje ažuriranje: 06. rujna 2023
Uložio sam mnogo truda u pisanje ovog posta na blogu kako bih vam pružio vrijednost. Bit će mi od velike pomoći ako razmislite o tome da to podijelite na društvenim medijima ili sa svojim prijateljima/obitelji. DIJELJENJE JE ♥️
Piyush Yadav proveo je posljednjih 25 godina radeći kao fizičar u lokalnoj zajednici. On je fizičar koji strastveno želi učiniti znanost dostupnijom našim čitateljima. Posjeduje diplomu prirodnih znanosti i poslijediplomski studij znanosti o okolišu. Više o njemu možete pročitati na njegovom bio stranica.
Iako je sadržaj prilično informativan, čini se da mu nedostaje uvjerljiv argument za relevantnost ovih metoda u aplikacijama u stvarnom svijetu.
Ekstrapolacija je definitivno podcijenjena. Ima ključnu ulogu u stvaranju predviđanja koja nadilaze postojeće podatke i pruža dragocjene uvide u buduće trendove i obrasce.
Razumijem vašu perspektivu, ali također moramo naglasiti potencijalne netočnosti koje dolaze s ekstrapolacijom izvan poznatog raspona podataka.
Članak predstavlja dobro strukturiran pregled interpolacije i ekstrapolacije s pronicljivim primjerima. Omogućio je sveobuhvatno razumijevanje teme.
Apsolutno, jasnoća i koherentnost članka čine ga neprocjenjivim resursom i za studente i za profesionalce.
Dogovoren. Pronašao sam odjeljak 'Što je ekstrapolacija?' vrlo poticajan za razmišljanje i prosvjetljujući.
Usporedna tablica nudi jasan i koncizan sažetak razlika između interpolacije i ekstrapolacije. Učinkovito naglašava prednosti i nedostatke svake metode.
Vrlo dobro napisano objašnjenje interpolacije i ekstrapolacije. Vrlo je informativan i točan. Objašnjenje je detaljno i služi kao odličan izvor za lakše razumijevanje.
Potpuno se slažem. Članak odlično objašnjava razliku između dviju metoda s izvrsnim primjerima.
Ovo izgleda kao komični skeč o matematičkim pojmovima! Tko je znao da numeričke metode mogu biti tako zabavne?
Slažem se, autorov pristup objašnjavanju tehničkih pojmova drži čitatelje angažiranima i zabavlja ih.
Točno! Autorov duhovit ton čini složenu temu dostupnom i ugodnom za čitanje.
Smatram da je uključivanje referenci na znanstvene članke i istraživačke publikacije posebno pohvalno. Dodaje vjerodostojnost i dubinu raspravi o interpolaciji i ekstrapolaciji.
Ovo je malo previše detaljno. Jednostavnije objašnjenje moglo bi ga učiniti dostupnijim široj publici.