Sự khác hoàn toàn giữa ngoại suy và nội suy là gì, với cách đúng đắn nhất nhằm sử dụng những thuật ngữ này là gì?

Ví dụ, tôi vẫn thấy một tuyên ba trong một bài xích báo thực hiện phép nội suy như:

“Quy trình nội suy mẫu thiết kế của hàm ước tính giữa những điểm bin”

Một câu sử dụng cả phép ngoại suy cùng phép nội suy là, ví dụ:

Bước trước đó, chúng tôi ngoại suy hàm nội suy bằng phương thức Kernel nghỉ ngơi đuôi nhiệt độ bên trái và bên phải.

Bạn đang xem: Ngoại suy là gì

Bạn đã xem: ngoại suy là gì

Ai đó rất có thể cung cung cấp một cách cụ thể và dễ dãi để phân minh chúng và hướng dẫn cách sử dụng những thuật ngữ này một cách chính xác với một lấy ví dụ không?

terminology interpolation extrapolation — Frank Swanton mối cung cấp 1 Một câu hỏi liên quan. — JM không phải là một trong những nhà thống kê 1 có thể trùng lặp Điều gì là không nên với phép nước ngoài suy? — usεr11852 nói phục sinh Monic usεr11852 Tôi nghĩ rằng hai câu hỏi bao gồm mặt bằng tựa như nhưng không giống nhau cũng chính vì câu hỏi này yêu ước sự tương làm phản với nội suy. — mkt – phục hồi Sự khác hoàn toàn giữa phép nội suy và phép ngoại suy này vẫn được phê chuẩn hóa một cách chặt chẽ theo biện pháp đã được thống nhất chung, (ví dụ, trải qua vỏ tàu lồi) hay phần đông thuật ngữ này vẫn cần chịu sự phán xét và lý giải của bé người? — Nick Alger

Câu trả lời:

51

Để thêm 1 lời giải thích trực quan đến điều này: hãy cẩn thận một vài ba điểm mà bạn ý định làm tế bào hình.


*

Chúng trông giống hệt như chúng có thể được mô tả giỏi với một con đường thẳng, bởi vậy bạn tương xứng với hồi quy tuyến tính cùng với chúng:



Đường hồi quy này có thể chấp nhận được bạn cả nội suy (tạo các giá trị dự kiến ​​ở giữa những điểm tài liệu của bạn) với ngoại suy (tạo các giá trị dự kiến ​​nằm ngoại trừ phạm vi của các điểm dữ liệu của bạn). Tôi đã nhấn mạnh phép nước ngoài suy màu đỏ và vùng nội suy béo nhất greed color lam. Để rõ ràng, ngay cả những vùng nhỏ tuổi giữa những điểm cũng khá được nội suy, tuy nhiên tôi chỉ làm nổi bật vùng phệ ở đây.



Tại sao quốc tế suy nói chung là một trong mối thân thương nhiều hơn? chính vì bạn hay ít chắc hơn về mẫu mã của quan hệ ngoài phạm vi dữ liệu của bạn. Coi xét phần lớn gì hoàn toàn có thể xảy ra khi chúng ta thu thập thêm một vài điểm dữ liệu (vòng tròn rỗng):



Nó chỉ ra rằng mối quan lại hệ đã không được thế bắt xuất sắc với mối quan hệ giả định của doanh nghiệp sau lúc tất cả. Những dự đoán trong khu vực ngoại suy đang tắt. Tức thì cả khi bạn đã đoán đúng công dụng mô tả chính xác mối tình dục phi tuyến đường tính này, dữ liệu của khách hàng không mở rộng đủ phạm vi để các bạn nắm bắt tốt tính phi tuyến, do đó bạn vẫn rất có thể ở tương đối xa. Chú ý rằng đấy là một vụ việc không chỉ đối với hồi quy con đường tính, cơ mà đối với ngẫu nhiên mối tình dục nào – đó là lý do nguyên nhân phép nước ngoài suy được xem là nguy hiểm.

Dự đoán trong khu vực nội suy cũng không chính xác vì thiếu thốn tính phi con đường trong sự phù hợp, tuy thế lỗi dự kiến của chúng thấp hơn nhiều. Không tồn tại gì bảo đảm an toàn rằng bạn sẽ không có mối quan tiền hệ bất thần ở giữa những điểm của bạn (tức là khu vực nội suy), nhưng lại nói chung là ít có công dụng hơn.

Tôi đã nói thêm rằng phép ngoại suy không hẳn lúc nào thì cũng là một ý tưởng phát minh tồi tệ – nếu bạn ngoại suy một chút nhỏ ngoài phạm vi tài liệu của mình, gồm lẽ bạn sẽ không sai lắm (mặc dù điều đó là bao gồm thể!). Người cổ đại không tồn tại mô hình khoa học xuất sắc về nhân loại sẽ không sai lạc nếu họ dự kiến rằng khía cạnh trời đang mọc lại vào ngày hôm sau và ngày ngày tiếp theo (mặc mặc dù một ngày nữa trong tương lai, thậm chí điều này sẽ thất bại).

Xem thêm: Phương Pháp Thu Thập Dữ Liệu Sơ Cấp Là Gì ? Thứ Cấp Và Sơ Cấp Là Gì

2″ role=”presentation”>22

Chỉnh sửa dựa trên các nhận xét: mặc dầu nội suy xuất xắc ngoại suy, tốt nhất có thể là luôn có một số kim chỉ nan để kỳ vọng nền tảng. Nếu quy mô hóa kim chỉ nan phải được thực hiện, rủi ro từ phép nội suy thường ít hơn so với phép nước ngoài suy. Điều đó nói rằng, khi khoảng cách giữa các điểm dữ liệu tăng tốc độ, phép nội suy cũng ngày càng trở nên nguy hại hơn.