Estimar el valor de la función representada por (x,y) en el conjunto de datos de un valor x intermedio.
Sintaxis
NxINTRPL(X, Y, Objetivo, Método, Extrapolar)
- X
- es el componente X de los datos de la tabla de entrada (un array de una dimensional de celdas (Por ejemplo: filas o columnas)).
- Y
- es el componente y (es decir, la función) de la tabla de datos de entrada (una matriz unidimensional de las células (por ejemplo, filas o columnas)).
- Objetivo
- es el valor de X deseado (s) para interpolar para (un solo valor o una matriz unidimensional de las celdas (por ejemplo, filas o columnas)).
- Método
- es el método de interpolación ( 1 = Hacia adelante plana, 2 = Hacia atrás plana, 3 = Lineal, 4 = Spline cúbica).
- Extrapolar
- establece si debe o no permitir la extrapolación (1 = Sí, 0 = No). Si falta, por defecto no se permite la extrapolación.
Observaciones
- Los tamaños de la array X y Y deben ser idénticos.
- El array de X y el array Y, ambos consisten en valores numéricos. Datos en Excel son internamente representados por números.
- Los valores en el array de X pueden ser desordenados y pueden tener valores duplicados.
- En el caso donde X tiene valores duplicados, NxINTRPL reemplazará los valores duplicados con una sola entrada, ajuste el valor correspondiente de Y igual al promedio.
- Loas arrays o matrices de X y Y pueden tener valores faltantes (#N/A).En este caso, NxINTRPL eliminará esas entradas.
- Para la interpolación Spline cúbica, construimos un conjunto de splines cúbicos naturales que son funciones continuamente diferenciables para producir la oscilación menor sobre la función f la cual es interpolada.
Ejemplos
Ejemplo 1: *Interpolation (ordered X and no missing values)
Ejemplo 2: *Extrapolation (ordered X and no missing values)
Ejemplo 3: *Interpolation (un-ordered X and no missing values)
Ejemplo 4: *Interpolation (un-ordered X, no duplicates, and with missing values)
Ejemplo 5: *Interpolation (un-ordered X, with duplicates, and no missing values)
Ejemplos de archivos
Referencias
- Kincaid, David; Ward Cheney (2002). Numerical Analysis (3rd edition). Brooks/Cole. ISBN 0-534-38905-8. Chapter 6.
- Ahlberg, Nielson, and Walsh, The Theory of Splines and Their Applications, 1967.
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