단어 뜻
- 알려진 데이터 포인트의 집합 내에서 값의 추정을 참조합니다. - 수학, 통계 및 컴퓨터 과학에서 알려진 두 데이터 포인트 간의 값을 예측하는 데 사용됩니다. - 알려진 데이터 요소 범위 내에서 누락된 데이터 요소를 채우는 프로세스를 설명합니다.
- 알려진 데이터 포인트 집합을 넘어서는 값의 추정을 참조합니다. - 수학, 통계 및 과학에서 알려진 데이터 요소 범위를 벗어난 값을 예측하는 데 사용됩니다. - 추세 또는 패턴을 사용 가능한 데이터 요소 이상으로 확장하는 프로세스를 설명합니다.
두 단어가 갖는 유사한 의미
- 1둘 다 알려진 데이터 포인트를 기반으로 값을 추정하는 것을 포함합니다.
- 2둘 다 수학, 통계 및 과학에 사용됩니다.
- 3둘 다 미래의 추세나 패턴을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
- 4둘 다 작업하려면 알려진 데이터 요소 집합이 필요합니다.
- 5둘 다 데이터의 공백을 채우는 데 사용할 수 있습니다.
두 단어의 차이점은?
- 1범위: Interpolation는 알려진 데이터 포인트 집합 내의 값을 추정하는 반면, extrapolation는 알려진 데이터 포인트 이외의 값을 추정합니다.
- 2정확도: Interpolation는 알려진 데이터 포인트를 기반으로 하기 때문에 일반적으로 extrapolation보다 정확합니다.
- 3위험: Extrapolation는 알려진 데이터 범위를 벗어난 값을 예측하기 때문에 오류 위험이 더 높습니다.
- 4목적: Interpolation는 범위 내의 값을 추정하는 데 사용되고, extrapolation는 범위를 벗어난 값을 예측하는 데 사용됩니다.
- 5신청: Interpolation는 일반적으로 컴퓨터 그래픽 및 이미지 처리에 사용되는 반면 extrapolation는 경제 및 금융에 자주 사용됩니다.
📌
이것만 기억하세요!
Interpolation 및 extrapolation는 모두 알려진 데이터 포인트를 기반으로 값을 추정하는 방법입니다. 그러나 interpolation는 알려진 데이터 포인트 세트 내의 값을 추정하는 반면 extrapolation는 알려진 데이터 포인트를 초과하는 값을 추정합니다. Interpolation는 일반적으로 더 정확하지만 범위가 제한되어 있는 반면, extrapolation는 오류 위험이 높지만 알려진 범위를 벗어난 값을 예측할 수 있습니다.
