La interpolación y la extrapolación son similares. De los dos, creo que la extrapolación se escucha con mayor frecuencia fuera de un aula de matemáticas. Ambos son cuando usa puntos de datos existentes para crear una función para modelar todos los puntos de datos. Vea la excelente explicación de Dan Piponi de la perilla de la ducha. La extrapolación es cuando aplica la función a valores de x más allá de los valores de x que ya conoce. Entonces, si quisiera usar el problema de la perilla de la ducha y quisiera saber el ángulo para girar la ducha para obtener agua a 95 C, estaría extrapolando porque 95 C no está entre 20 C y 30 C. Esto en realidad se considera una propuesta imprudente porque puede haber un cambio desconocido en el comportamiento, la interpolación es cuando aplica la función a los valores x entre los valores x conocidos. Así que tengo mucha más fe en mi estimación de dónde girar la perilla de la ducha para obtener agua a 25 C (interpolar) que en dónde girar la perilla para obtener agua a 95 C (extrapolar).
¿Qué es la interpolación numérica?
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Nunca he oído hablar de interpolación numérica. Hay un tema en el análisis numérico llamado interpolación. Supongo que eso es lo que estás preguntando.
Digamos que tiene un conjunto de datos. Desea encontrar una función que se aproxime a estos datos, presumiblemente con fines predictivos. ¿Cuál es la mejor manera de modelar estos datos? En el caso de regresión, o el método de mínimos cuadrados, encuentra una función tal que cada punto en esta función tenga un error mínimo de los valores probados. La función puede o no pasar por cualquiera de los puntos de datos.
Ahora puede decir que le importa si la función pasa por los puntos de datos. Bueno, entonces la interpolación generará una función que se garantiza que pasará por cada punto de datos. Por supuesto, la compensación aquí es que puede no ser una buena aproximación entre los puntos de datos.
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