보간 란 무엇입니까?

보간에는 두 지점 사이의 값을 추정하기 위해 일련의 데이터 포인트에서 패턴을 발견하는 것이 포함됩니다.선형 보간은 mdash를 보간하는 가장 간단한 방법 중 하나입니다. 두 지점을 연결하는 선은 중간 값을 추정하는 데 사용됩니다.고차 다항식은보다 정확하지만 복잡한 결과를 위해 선형 함수를 대체 할 수 있습니다.보간은 외삽 법과 대조 될 수 있으며, 이는 외삽과 대조 될 수 있으며, 이는 외삽과 대조 될 수 있으며, 이는 외삽과 대조 될 수 있으며, 이는 외삽과 대조 될 수있다. 이산 데이터 포인트 세트에는 둘 이상의 좌표가있는 포인트가 있습니다.일반적인 XY 산점도에서 수평 변수는 X이고 수직 변수는 y입니다.X 및 Y 좌표가있는 데이터 포인트는이 그래프에 쉽게 시각화되도록 표시 될 수 있습니다.실제 응용 분야에서 X와 Y는 유한 실제 실제 수량을 나타냅니다.X는 일반적으로 시간 또는 공간과 같은 독립 변수를 나타내며 y는 모집단과 같은 종속 변수를 나타냅니다. 종종 데이터는 개별 지점에서만 수집 할 수 있습니다.국가 인구를 모니터링하는 예에서, 인구 조사는 특정 시간에만 취할 수 있습니다.이러한 측정은 XY 차트에서 개별 데이터 포인트로 표시 될 수 있습니다.

인구 조사가 5 년마다 만 복용되면 인구 조사 사이의 정확한 인구를 아는 것은 불가능합니다.선형 보간에서 두 개의 데이터 포인트가 선형 함수와 연결됩니다.이는 종속 변수 (모집단)가 다음 데이터 포인트에 도달하기 위해 일정한 속도로 변경되는 것으로 가정합니다.인구 조사 1 년 후 인구가 필요한 경우, 연결 라인을 기반으로 중간 값을 추정하기 위해 두 데이터 포인트를 선형으로 보간 할 수 있습니다.일반적으로 실제 변수가 데이터 포인트간에 선형으로 변경되지는 않지만이 단순화는 종종 충분히 정확합니다.그러나 때때로 선형 보간은 추정치에 너무 많은 오류가 발생합니다.예를 들어, 인구는 많은 시나리오에서 기하 급수적 인 성장을 보여줍니다.기하 급수적 성장에서 성장률 자체가 증가하고 있습니다. mdash; 더 높은 인구는 더 많은 출생으로 이어지고, 이는 인구가 증가하는 총률을 증가시킵니다.XY 산점도에서, 이런 종류의 행동은“위로 구부러진”경향을 보여줄 것입니다.보다 정확한 보간 방법은 이러한 종류의 연구에 적합 할 수 있습니다.선형 함수는 실제로 단순한 다양성의 다항식 함수 mdash; 즉, 순서의 다항식입니다.그러나 다항식은 1보다 높은 주문을 가질 수 있습니다. 주문 2는 포물선이며, 주문 3은 입방 기능 등이 있습니다.일련의 모집단 데이터 포인트는 선형 기능보다 다항식 기능으로 보간 될 수 있습니다. 전자는 데이터와 일치하도록 위아래로 구부릴 수 있기 때문입니다.