内插和外推是统计学中常用的两种推断方法，它们的核心区别在于所插入的值是否在已知自变量的范围内：
内插：在已知自变量的范围内，使用已知数据点来估算未知数据点的值。内插法通常用于在样本数据的范围内进行预测，因此相对来说更准确。
外推：当自变量超出已知数据点的范围时，使用已知数据点来估算未知数据点的值。外推法通常用于预测范围以外的数值，其准确性通常低于内插法。
在空间数据分析中，内插用于在已观测点的区域内估算未观测点的数据，而外推用于在已观测点的区域外估算未观测点的数据。例如，在数字高程模型（DEM）中，内插可以用来估算已知点之间的未观测高程值，外推可以用来预测已知点之外的未知高程值。
内插和外推方法有多种，包括线性内插、多项式内插、样条函数内插等。这些方法在GIS、电磁场计算、工程设计等领域都有广泛应用。
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