## Interpolar puntos

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Esta herramienta le permite predecir los valores de las nuevas ubicaciones en función de las mediciones de un conjunto de puntos. La herramienta toma los datos de puntos con valores en cada punto y devuelve un ráster de valores predichos:

- Un distrito de control de la calidad del aire tiene sensores que miden los niveles de contaminación. Interpolar puntos se puede usar para predecir los niveles de contaminación en los puntos que no tienen sensores, como las ubicaciones con poblaciones de riesgo, por ejemplo, colegios u hospitales.
- Prediga las concentraciones de metales pesados de las cosechas en función de las muestras tomadas de plantas individuales.
- Prediga los niveles de nutrientes del suelo (nitrógeno, fósforo, potasio, etc.) y otros indicadores (como la conductividad eléctrica) para estudiar su relación con la producción de la cosecha y prescribir cantidades exactas para cada ubicación del campo.
- Las aplicaciones meteorológicas incluyen la predicción de las temperaturas, las precipitaciones y las variables asociadas (como la lluvia ácida).

## Elegir la capa de puntos que contiene las ubicaciones con valores conocidos

La capa de puntos que contiene los puntos donde se han medido los valores.

## Elegir el campo a interpolar

Elija el campo cuyos valores desea interpolar. El campo debe ser numérico.

## Optimizar para

Elige tu preferencia de velocidad frente a precisión.

Las predicciones más precisas tardan más tiempo en calcularse. Este parámetro modifica los valores predeterminados de muchos otros parámetros de Interpolar puntos a fin de optimizar la velocidad del cálculo, la exactitud de los resultados o un equilibrio entre ambos. De forma predeterminada, la herramienta optimizará para lograr un equilibrio.

## Transformar datos a distribución normal

Elija si desea transformar los datos con la distribución normal.

La interpolación es más exacta para aquellos datos que siguen una distribución normal (en forma de campana). Si parece que los datos no están distribuidos de forma normal, debería realizar una transformación.

## Tamaño de modelos locales

Interpolar puntos funciona creando modelos de interpolación local que se combinan entre sí para crear el mapa de predicción final. Este parámetro controla cuántos puntos se incluirán en cada modelo local. Con valores más pequeños se obtendrán resultados más locales y se pueden conseguir efectos a pequeña escala, pero pueden conducir a una inestabilidad en los cálculos. Los valores más grandes serán más estables, pero podrían perderse algunos efectos locales.

Aunque el valor puede oscilar entre 30 y 500, los valores típicos se encuentran entre 50 y 200.

## Cantidad de vecinos

Las predicciones se calculan según los puntos vecinos. Este parámetro controla cuántos puntos se utilizarán en el cálculo. Si se utiliza un mayor número de vecinos se obtendrán resultados más precisos, pero pueden tardar más en calcularse.

Aunque este valor puede oscilar entre 1 y 64, los valores típicos se encuentran entre 5 y 15.

## Tamaño de celda de salida

Introduzca el tamaño de celda y la unidad para los rásteres de salida.

Las unidades disponibles son pies, millas, metros y kilómetros.

## Error de predicción de salida

Elija si desea crear un ráster de errores estándar para los valores predichos.

Los errores estándar resultan útiles porque proporcionan información sobre la fiabilidad de los valores predichos. Una regla general sencilla es que el verdadero valor estará comprendido entre dos errores estándar del valor predicho el 95% del tiempo. Por ejemplo, supón que una nueva ubicación obtiene un valor predicho de 50 con un error estándar de 5. Esto significa que la estimación más aproximada de esta herramienta es que el valor verdadero en esa ubicación es 50, aunque podría ser de 40 o 60. Para calcular este rango de valores razonables, multiplica el error estándar por 2, suma este valor al valor predicho para obtener el límite superior del rango y réstalo del valor predicho para obtener el límite inferior del rango.

## Nombre de capa de resultados

El nombre de la capa que se creará en Mi contenido y que se agregará al mapa. El nombre predeterminado se basa en el nombre de la herramienta y en el nombre de la capa de entrada. Si la capa ya existe, se te pedirá que indiques otro nombre.

En el cuadro desplegable Guardar el resultado en, puedes especificar el nombre de una carpeta de Mi contenido en la que se guardará el resultado.