Interpolasi digunakan untuk memprediksi nilai yang ada dalam kumpulan data, dan ekstrapolasi digunakan untuk memprediksi nilai yang berada di luar kumpulan data dan menggunakan nilai yang diketahui untuk memprediksi nilai yang tidak diketahui. Seringkali, interpolasi lebih dapat diandalkan daripada ekstrapolasi, tetapi kedua jenis prediksi ini dapat bermanfaat untuk tujuan yang berbeda.
Apa tujuan ekstrapolasi?
Ekstrapolasi adalah pendugaan suatu nilai berdasarkan perluasan urutan nilai atau fakta yang diketahui di luar area yang pasti diketahui. Secara umum, mengekstrapolasi adalah menyimpulkan sesuatu yang tidak dinyatakan secara eksplisit dari informasi yang ada.
Mengapa kita menggunakan interpolasi?
Singkatnya, interpolasi adalah proses penentuan nilai yang tidak diketahui yang terletak di antara titik data yang diketahui. Hal ini banyak digunakan untuk memprediksi nilai yang tidak diketahui untuk setiap titik data terkait geografis seperti tingkat kebisingan, curah hujan, ketinggian, dan sebagainya.
Mengapa interpolasi lebih akurat?
Dari dua metode, interpolasi lebih disukai. Ini karena kita memiliki kemungkinan lebih besar untuk mendapatkan perkiraan yang valid. Ketika kita menggunakan ekstrapolasi, kita membuat asumsi bahwa tren yang kita amati berlanjut untuk nilai x di luar kisaran yang kita gunakan untuk membentuk model kita.
Apa metode interpolasi yang paling akurat?
Interpolasi Fungsi Basis Radial adalah kelompok data yang beragammetode interpolasi. Dalam hal kemampuan untuk menyesuaikan data Anda dan menghasilkan permukaan yang halus, metode Multikuadrik dianggap oleh banyak orang sebagai yang terbaik. Semua metode Fungsi Radial Basis adalah interpolator yang tepat, sehingga mereka berusaha untuk menghormati data Anda.
