보간법, 외삽 법, 인과 관계, 직감 및 차이

보간법, 외추법, 인과법, 직관법의 차이점은 샘플 데이터 범위 내에서 보간법이 외추법 예측보다 더 정확하다는 것입니다. 보간: 알려진 일련의 값을 기준으로 알려진 값 사이의 값을 계산하는 것입니다. 보간 가정 값 사이에 명확한 관계가 있습니다. 이는 정확한 외삽 알고리즘이 아니지만 채권 가격과 수익률을 추정하는 데 사용할 수 있습니다. 선형 보간, 대수 보간 및 3 차 보간의 세 가지 보간 방법이 있습니다. 외삽 법: 일반적으로 좋은 근사치 계산 방법입니다. 얻은 낮은 정밀도 근사치의 경우 가장 간단한 네 가지 연산만 몇 번 수행하면 바로 높은 정밀도의 근사치를 얻을 수 있습니다. 더 간단하게 말하자면, 낮은 정밀도 근사치를 높은 정밀도 근사치로 처리하는 방법, 즉 마무리라고 합니다.