Часта інтерполяція забезпечує дійсну оцінку невідомого значення, тому він вважається більш надійним методом оцінки, ніж екстраполяція.

Інтерполяція завжди зберігає точність у точках даних. Він оцінює значення між точками даних. Примірка намагається знайти функцію, яка найкраще описує набір даних.

Коротше кажучи, інтерполяція — це процес визначення невідомих значень, які знаходяться між відомими точками даних. В основному використовується щоб передбачити невідомі значення для будь-яких географічних точок даних такі як рівень шуму, кількість опадів, висота тощо.

Якщо ми порівнюємо інтерполяцію з екстраполяцією, інтерполяція є кращим методом, тому що це більш імовірно буде точним.

Його значення можна зрозуміти кількома способами: Аналіз даних і прогнозування: інтерполяція дозволяє робити прогнози та оцінювати значення між відомими точками даних. Це має вирішальне значення для аналізу даних, моделювання та прогнозування в різних дисциплінах, включаючи науку, техніку, фінанси та статистику.

З точки зору здатності підганяти ваші дані та створювати гладку поверхню, Мультиквадричний метод багато хто вважає найкращим. Усі методи радіальної базисної функції є точними інтерполяторами, тому вони намагаються враховувати ваші дані.