Definiciones
- Se refiere a la estimación de valores dentro de un conjunto de puntos de datos conocidos. - Se utiliza en matemáticas, estadística e informática para predecir valores entre dos puntos de datos conocidos. - Describir el proceso de rellenar los puntos de datos que faltan dentro de un rango de puntos de datos conocidos.
- Se refiere a la estimación de valores más allá de un conjunto de puntos de datos conocidos. - Se utiliza en matemáticas, estadística y ciencia para predecir valores fuera del rango de puntos de datos conocidos. - Describir el proceso de extender una tendencia o patrón más allá de los puntos de datos disponibles.
Lista de similitudes
- 1Ambos implican la estimación de valores basados en puntos de datos conocidos.
- 2Ambos se utilizan en matemáticas, estadística y ciencias.
- 3Ambos se pueden utilizar para predecir tendencias o patrones futuros.
- 4Ambos requieren un conjunto de puntos de datos conocidos con los que trabajar.
- 5Ambos se pueden utilizar para llenar vacíos en los datos.
¿Cuál es la diferencia?
- 1Ámbito: la interpolación estima los valores dentro de un conjunto de puntos de datos conocidos, mientras que la extrapolación estima los valores más allá de los puntos de datos conocidos.
- 2Precisión: La interpolación es generalmente más precisa que la extrapolación, ya que se basa en puntos de datos conocidos.
- 3Riesgo: La extrapolación conlleva un mayor riesgo de error, ya que implica predecir valores fuera del rango de datos conocido.
- 4Propósito: La interpolación se utiliza para estimar valores dentro de un rango, mientras que la extrapolación se utiliza para predecir valores más allá del rango.
- 5Aplicación: La interpolación se usa comúnmente en gráficos por computadora y procesamiento de imágenes, mientras que la extrapolación se usa a menudo en economía y finanzas.
¡Recuérdalo!
La interpolación y la extrapolación son métodos de estimación de valores basados en puntos de datos conocidos. Sin embargo, la interpolación estima valores dentro de un conjunto de puntos de datos conocidos, mientras que la extrapolación estima valores más allá de los puntos de datos conocidos. La interpolación es generalmente más precisa pero tiene un alcance limitado, mientras que la extrapolación conlleva un mayor riesgo de error, pero puede predecir valores más allá del rango conocido.
