- লেখক Elizabeth Oswald [email protected].
- Public 2024-01-13 00:04.
- সর্বশেষ পরিবর্তিত 2025-01-23 14:58.
একটি ডেটা সেটের মধ্যে বিদ্যমান মানগুলির পূর্বাভাস দিতে ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করা হয় এবং ডেটা সেটের বাইরে থাকা মানগুলির পূর্বাভাস দিতে এবং অজানা মানগুলির পূর্বাভাস দিতে পরিচিত মানগুলি ব্যবহার করে এক্সট্রাপোলেশন ব্যবহার করা হয়. প্রায়শই, ইন্টারপোলেশন এক্সট্রাপোলেশনের চেয়ে বেশি নির্ভরযোগ্য, তবে উভয় ধরণের ভবিষ্যদ্বাণীই বিভিন্ন উদ্দেশ্যে মূল্যবান হতে পারে।
এক্সট্রাপোলেশনের উদ্দেশ্য কী?
এক্সট্রাপোলেশন হল অবশ্যই পরিচিত এলাকার বাইরে মান বা তথ্যের একটি পরিচিত ক্রম প্রসারিত করার উপর ভিত্তি করে একটি মানের অনুমান। সাধারণ অর্থে, এক্সট্রাপোলেট করা হল এমন কিছু অনুমান করা যা বিদ্যমান তথ্য থেকে স্পষ্টভাবে বলা হয়নি।
আমরা কেন ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করি?
সংক্ষেপে, ইন্টারপোলেশন হল পরিচিত ডেটা পয়েন্টের মধ্যে থাকা অজানা মানগুলি নির্ধারণের একটি প্রক্রিয়া। এটি বেশিরভাগ ভৌগলিক সম্পর্কিত ডেটা পয়েন্ট যেমন শব্দের স্তর, বৃষ্টিপাত, উচ্চতা ইত্যাদির জন্য অজানা মানগুলির পূর্বাভাস দিতে ব্যবহৃত হয়৷
কেন ইন্টারপোলেশন বেশি সঠিক?
দুটি পদ্ধতির মধ্যে, ইন্টারপোলেশন পছন্দ করা হয়। এর কারণ হল আমাদের একটি বৈধ অনুমান পাওয়ার সম্ভাবনা বেশি। যখন আমরা এক্সট্রাপোলেশন ব্যবহার করি, তখন আমরা অনুমান করি যে আমাদের পর্যবেক্ষিত প্রবণতা আমাদের মডেল তৈরি করার জন্য ব্যবহৃত সীমার বাইরে x এর মানগুলির জন্য অব্যাহত রয়েছে৷
সবচেয়ে সঠিক ইন্টারপোলেশন পদ্ধতি কি?
রেডিয়াল বেসিস ফাংশন ইন্টারপোলেশন ডেটার একটি বিচিত্র গোষ্ঠীইন্টারপোলেশন পদ্ধতি। আপনার ডেটা ফিট করার এবং একটি মসৃণ পৃষ্ঠ তৈরি করার ক্ষমতার পরিপ্রেক্ষিতে, Multiquadric পদ্ধতিকে অনেকেই সেরা বলে মনে করেন। সমস্ত রেডিয়াল বেসিস ফাংশন পদ্ধতি সঠিক ইন্টারপোলেটর, তাই তারা আপনার ডেটাকে সম্মান করার চেষ্টা করে৷
