एक्सट्रपलेशन और इंटरपोलेशन क्यों?

2024 लेखक: Elizabeth Oswald | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-13 00:07

इंटरपोलेशन का उपयोग डेटा सेट के भीतर मौजूद मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है, और एक्सट्रपलेशन का उपयोग उन मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है जो डेटा सेट के बाहर आते हैं और अज्ञात मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए ज्ञात मूल्यों का उपयोग करते हैं।. अक्सर, एक्सट्रपलेशन की तुलना में प्रक्षेप अधिक विश्वसनीय होता है, लेकिन दोनों प्रकार की भविष्यवाणी विभिन्न उद्देश्यों के लिए मूल्यवान हो सकती है।

एक्सट्रपलेशन का उद्देश्य क्या है?

एक्सट्रपलेशन मूल्य का एक अनुमान है जो निश्चित रूप से ज्ञात क्षेत्र से परे मूल्यों या तथ्यों के एक ज्ञात अनुक्रम को विस्तारित करने पर आधारित है। एक सामान्य अर्थ में, एक्सट्रपलेट करने का मतलब कुछ ऐसा अनुमान लगाना है जो मौजूदा जानकारी से स्पष्ट रूप से नहीं बताया गया है।

हम प्रक्षेप का उपयोग क्यों करते हैं?

संक्षेप में, इंटरपोलेशन अज्ञात मानों को निर्धारित करने की एक प्रक्रिया है जो ज्ञात डेटा बिंदुओं के बीच स्थित है। इसका उपयोग ज्यादातर भौगोलिक संबंधित डेटा बिंदुओं जैसे शोर स्तर, वर्षा, ऊंचाई, आदि के लिए अज्ञात मानों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है।

प्रक्षेपण अधिक सटीक क्यों है?

दो विधियों में से प्रक्षेप को प्राथमिकता दी जाती है। ऐसा इसलिए है क्योंकि हमारे पास एक वैध अनुमान प्राप्त करने की अधिक संभावना है। जब हम एक्सट्रपलेशन का उपयोग करते हैं, तो हम यह धारणा बना रहे हैं कि हमारी प्रेक्षित प्रवृत्ति उस सीमा के बाहर x के मानों के लिए जारी है जिसका उपयोग हमने अपना मॉडल बनाने के लिए किया था।

सबसे सटीक प्रक्षेप विधि क्या है?

रेडियल बेसिस फंक्शन इंटरपोलेशन डेटा का एक विविध समूह हैप्रक्षेप के तरीके। आपके डेटा को फिट करने और एक चिकनी सतह का उत्पादन करने की क्षमता के संदर्भ में, मल्टीक्वाड्रिक विधि को कई लोग सर्वश्रेष्ठ मानते हैं। रेडियल बेसिस फ़ंक्शन के सभी तरीके सटीक इंटरपोलेटर हैं, इसलिए वे आपके डेटा का सम्मान करने का प्रयास करते हैं।