Métodos de interpolação para pontos de dados ausentes

A interpolação é um processo de localização de pontos de dados ausentes entre dois conjuntos de dados conhecidos. É usado para estimar os valores de uma função em pontos onde ela não foi explicitamente definida.

Existem vários métodos para interpolar dados, incluindo:

1. Interpolação Linear: Este método envolve traçar uma linha reta entre dois pontos conhecidos e estendê-la até o ponto onde os dados estão faltando.
2. Interpolação Polinomial: Este método envolve ajustar uma curva polinomial aos pontos de dados conhecidos e usá-la para estimar o valor da função no ponto ausente.
3. Interpolação Spline: Este método envolve o uso de uma função por partes para aproximar a função subjacente. As funções por partes são definidas pelos pontos de dados conhecidos e são usadas para estimar o valor da função no ponto faltante.
4. Interpolação do vizinho mais próximo: Este método envolve encontrar o ponto de dados conhecido mais próximo do ponto ausente e usar seu valor como uma estimativa.
5. Interpolação de função de base radial: Este método envolve o uso de uma função de base radial para estimar o valor da função no ponto ausente. A função de base radial é uma função que decai rapidamente à medida que a distância do centro aumenta.
6. Interpolação Wavelet: Este método envolve o uso de funções wavelet para representar os dados e interpolar os valores ausentes.
7. Interpolação de Rede Neural: Este método envolve o uso de uma rede neural para aprender o padrão subjacente nos dados e interpolar os valores ausentes.
8. Ajustar uma curva: Este método envolve ajustar uma curva aos pontos de dados conhecidos e usá-la para estimar o valor da função no ponto ausente.

A escolha do método de interpolação depende da natureza dos dados e dos requisitos específicos do problema. Alguns métodos são mais apropriados para certos tipos de dados ou problemas, e alguns métodos podem ser mais precisos que outros.