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Acerca de las funciones de interpolación y predicción
La interpolación es el proceso de encontrar valores intermedios en datos al ajustar funciones adecuadas (normalmente polinomios) por tramos en puntos de datos adyacentes. Este método contrasta con la regresión, donde se ajusta una única función, en el sentido de los mínimos cuadrados, en todos los puntos de datos.
Dado que las funciones de interpolación deben pasar por todos los puntos de datos, son muy sensibles a los datos falsos. Si los datos tienen ruido, pruebe a utilizar la función de regresión en su lugar.
interp: interpolación en un punto concreto de la salida de cspline, lspline, pspline, bspline o loess
bspline, Spline2, Binterp, DWS: interpolación de B-spline con nudos proporcionados por el usuario
cspline, pspline, lspline, Bicubic2D: interpolación spline cúbica en una y dos dimensiones, con condiciones finales cúbicas, parabólicas y lineales
linterp: interpolación lineal
predict: predicción lineal
polyint, polycoeff, polyinter: interpolación polinomial
rationalint: interpolación de función racional
Thielecoeff, Thiele: interpolación de fracción continua de Thiele