ความแตกต่างระหว่างการประมาณค่าและการประมาณค่า (พร้อมตาราง)

การประมาณค่าและการอนุมานเป็นสองวิธีในการค้นหาค่าที่ต่างกันซึ่งมาภายใต้ลำดับของเส้นตรงหรือในรูปแบบเดียวกันของเส้นโค้ง ค่าดังกล่าวจะพบได้ก็ต่อเมื่อทราบจุดสองจุดที่เชื่อมโยงกับเส้นหรือเส้นโค้งเท่านั้น สิ่งนี้ช่วยในการสร้างสมการที่สามารถให้ค่าที่แน่นอนของเส้นโค้งได้

การแก้ไขเทียบกับการคาดการณ์

ความแตกต่างระหว่างการประมาณค่าและการประมาณค่าคือ การประมาณค่าจะให้ค่าที่แม่นยำกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับการประมาณค่า การแก้ไขต้องมีการเลือกค่าที่จริงระหว่างจุดข้อมูลที่ได้รับจากการวิจัยหรือการศึกษา การคาดคะเนต้องเลือกค่าที่อยู่นอกเหนือจุดข้อมูลที่ได้รับจากการทดลองหรือการวิจัย

การประมาณค่าเกี่ยวข้องกับการค้นหาค่าหนึ่งโดยอิงจากอีกค่าหนึ่ง และค่าทั้งสองนี้อยู่ระหว่างจุดข้อมูลบางจุดที่เราทราบแล้วว่าถูกต้อง จุดเหล่านี้อาจเป็นส่วนหนึ่งของเส้นตรงที่มีสมการหรือเส้นโค้งที่มีความโค้งคงที่ สามารถค้นหาค่าได้ง่ายและแม่นยำยิ่งขึ้นผ่านค่านั้น

การคาดคะเนเกี่ยวข้องกับการค้นหาค่าหนึ่งโดยอิงจากค่าอื่น และค่าเหล่านี้อยู่นอกเหนือจุดข้อมูลบางค่าที่เราทราบแล้วว่าถูกต้อง จุดเหล่านี้อาจเป็นส่วนหนึ่งของเส้นตรงที่มีสมการหรือเส้นโค้งที่มีความโค้งคงที่ บางครั้งอาจเป็นเรื่องยากที่จะหาค่าในการอนุมาน

ตารางเปรียบเทียบระหว่างการประมาณค่าและการประมาณค่า

พารามิเตอร์ของการเปรียบเทียบ	การแก้ไข	การคาดการณ์
การขยาย	ไม่ต้องการส่วนขยายของรูปแบบ	มันต้องมีการขยายรูปแบบ
การหาจุดข้อมูล	จุดข้อมูลจะพบภายในช่วง	ไม่พบจุดข้อมูลภายในช่วง
ความสะดวก	จะสะดวกกว่าในการค้นหาจุดข้อมูลที่นี่	ไม่สะดวกที่จะหาจุดข้อมูลที่นี่เมื่อเปรียบเทียบ
ความแม่นยำ	จุดข้อมูลหรือจุดง่าย ๆ ที่พบในที่นี่มีความแม่นยำและแม่นยำกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับการอนุมาน	กระบวนการนี้มีโอกาสพบจุดข้อมูลที่ไม่ถูกต้องมากกว่าเมื่อเทียบกับการแก้ไข
ง่าย	สามารถค้นหาจุดข้อมูลในกระบวนการนี้ได้อย่างง่ายดาย	ไม่สามารถค้นหาจุดข้อมูลในกระบวนการนี้ได้อย่างง่ายดาย

Interpolation คืออะไร?

การสอดแทรกเป็นกระบวนการในการค้นหาค่าที่อยู่ภายใต้ช่วงของค่าใดค่าหนึ่ง การสอดแทรกช่วยในการค้นหาข้อมูลที่เป็นส่วนหนึ่งของช่วงข้อมูล ในระหว่างกระบวนการ ควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าในพื้นที่ที่ค่าสามารถผันผวนอย่างรุนแรง จะมีการสุ่มตัวอย่างเพิ่มเติมเพื่อให้พบค่าที่แม่นยำยิ่งขึ้น

ตัวอย่างของกระบวนการนี้อาจรวมถึงการค้นหาสภาพอากาศของภูมิภาคใดภูมิภาคหนึ่ง ณ จุดใดเวลาหนึ่ง ไม่อาจทราบได้ว่าปรากฎการณ์ ณ จุดไหนของสถานที่นั้นๆ ดังนั้นจึงใช้จุดอ้างอิงเพียงไม่กี่จุดของตำแหน่งเฉพาะ เพื่อให้ส่วนที่เหลือถูกกำหนดตามรูปแบบคงที่โดยใช้การแก้ไข

ดังนั้น กระบวนการนี้จึงช่วยให้ค้นหาจุดรอบพื้นที่ผิวขนาดใหญ่ได้ง่ายขึ้น วิธีที่ง่ายกว่าในการทำความเข้าใจการแก้ไขคือการยกตัวอย่างของเส้นตรง เมื่อจุดสองจุดเชื่อมต่อกันบนพื้นผิวระนาบ สามารถหาสมการสำหรับเส้นโดยยึดตามจุดอ้างอิงสองจุด

นอกจากนี้ เราสามารถลากเส้นเพื่อเชื่อมจุดสองจุดนี้ มีจุดอื่นๆ อีกมากที่เชื่อมระหว่างจุดเชื่อมต่อทั้งสองจุด และสามารถนำมาเป็นจุดที่พบได้โดยใช้กระบวนการแก้ไข นี่เป็นเพราะว่าสิ่งเหล่านี้อยู่ระหว่างจุดสองจุดที่รู้จักและด้วยเหตุนี้จึงมีค่าที่ถูกต้องโดยอ้างอิงถึงเส้น

การคาดการณ์คืออะไร?

การคาดการณ์อาจซับซ้อนกว่าการประมาณค่าเล็กน้อย คล้ายกัน ในการประมาณค่า มันต้องอาศัยการหาจุด แต่คราวนี้จุดไม่อยู่ระหว่างจุดข้อมูลที่เรามีอยู่แล้ว ในระหว่างกระบวนการนี้ ข้อมูลจะอยู่ในส่วนของเส้นโค้ง เส้น หรือรูปแบบที่อยู่นอกเหนือรูปแบบที่เราสร้างขึ้น

จึงต้องขยายรูปแบบต่อไป หากไม่สามารถขยายรูปแบบกราฟได้ ต้องหาจุดประมาณตามรูปแบบ มีความเป็นไปได้มากมายที่คะแนนจะไม่ถูกต้องหรือแม่นยำ

จุดนี้อยู่นอกเหนือพื้นผิวหรือพื้นที่ที่เรารู้จัก ตัวอย่างหนึ่งคือระนาบเชื่อมต่อสองจุด เมื่อเราเข้าร่วมด้วยความช่วยเหลือของเส้น เส้นนั้นจะมีจุดจำนวนอนันต์อยู่ในนั้น

อย่างไรก็ตาม จุดที่อยู่นอกจุดสองจุดนี้เชื่อมต่อกันจำเป็นต้องมีการอนุมาน จุดเหล่านี้สามารถระบุตำแหน่งได้อย่างง่ายดายหากเส้นต่อขยายออกไปอีก แต่ก็ไม่เสมอไป คล้ายกับกรณีของการค้นหาว่าจุดต่างๆ ของสถานที่นั้นหรือไม่

ความแตกต่างหลักระหว่างการประมาณค่าและการประมาณค่า

บทสรุป

ทั้งการประมาณค่าและการอนุมานเป็นกระบวนการในการค้นหาค่าข้อมูลภายในจุดต่างๆ เพื่อทำนายลักษณะของกราฟ เราสามารถค้นหาค่าของจุดข้อมูลที่แน่นอนได้ หากพวกเขาสามารถกำหนดกรอบสมการที่ชี้ไปที่ค่าใดค่าหนึ่งได้อย่างแม่นยำ อย่างไรก็ตาม สมการดังกล่าวทำได้ง่ายในกรณีของรูปแบบง่ายๆ เช่น เส้นตรงหรือเส้นโค้งคงที่ ในกรณีของรูปแบบที่ซับซ้อน สมการดังกล่าวหาได้ยาก นั่นคือเมื่อการแก้ไขง่ายขึ้น แต่การคาดการณ์ต้องใช้ความพยายามอย่างมาก ดังนั้นแนวคิดของการประมาณค่าและการอนุมานจึงสามารถเข้าใจได้ง่ายโดยใช้เส้นธรรมดา และช่วยให้เข้าใจกราฟที่ซับซ้อนในระยะยาวเช่นกัน

อ้างอิง