До недоліків IDW можна віднести нехтуючи ефектом самородка, ваги вибірки не відрізняються залежно від спрямованості, немає ефекту декластеризації чи затінення, немає ступеня якості оцінки, щоб зробити висновок (SoR, KE), і, звичайно, не можна зробити висновок про ймовірність. 3 вересня 2020 р.
Важливо зауважити, що метод інтерполяції IDW також має деякі недоліки: якість результату інтерполяції може знизитися, якщо розподіл точок вибіркових даних є нерівномірним. Крім того, максимальні та мінімальні значення на інтерпольованій поверхні можуть мати місце лише в точках зразкових даних.
IDW — це детермінований метод, який означає, що він дає єдину оцінку для кожного невідомого місця. Це може бути перевагою в деяких ситуаціях, коли одна оцінка є кращою перед декількома оцінками, але це також може бути недоліком при роботі зі складними просторовими моделями або зашумленими даними.
Інструмент IDW (Inverse Distance Weighted) використовує метод інтерполяції, який оцінює значення комірок шляхом усереднення значень точок вибірки даних поблизу кожної комірки обробки. Чим ближче точка до центру комірки, що оцінюється, тим більший вплив або вагу вона має на процес усереднення.
IDW і Spline — це два детерміновані методи, які створюють поверхні із зразків на основі ступеня подібності або ступеня згладжування. однак, в той час як поверхня сплайну точно проходить через кожну точку зразка, IDW не проходитиме через жодну з точок.
Просто втрата абсолютного приголомшення. Видавництво IDW показало збиток у розмірі 1,28. Мільйони доларів у третьому фінансовому кварталі, що завершився 31 липня 2023 року, в результаті нижчих продажів у поєднанні з вищими витратами.