O que é extrapolado?

Extrapolar é usar o comportamento conhecido de algo para prever seu comportamento futuro. Um observador pode extrapolar usando uma fórmula, dados dispostos em um gráfico ou programados em um modelo de computador. Seguindo o método científico, a extrapolação é uma técnica que um analista se aplica para generalizar a partir de várias formas de dados coletados. O tipo de extrapolação matemática utilizada dependerá se os dados coletados são contínuos ou periódicos.

Um exemplo cotidiano de extrapolação é ilustrado por como os pedestres atravessam as ruas movimentadas. Quando os pedestres atravessam uma rua, eles, sem saber, coletam informações sobre a velocidade de um carro que vem em sua direção. Por exemplo, o olho pode capturar a aparência em expansão dos faróis em vários momentos diferentes do tempo e, em seguida, o cérebro extrapola ou projeta o movimento do veículo no futuro, julgando se o veículo chegará à localização do pedestre antes ou depois, ele ou ela foi capaz de atravessar oe rua.

Na Matemática Aplicada, pode -se encontrar uma fórmula que corresponda a todos os dados coletados sobre o comportamento do universo físico - uma extrapolação chamada Curva Acting. Cada curva ajustada aos dados tem uma equação conhecida por representar outros comportamentos bem documentados e semelhantes. Constantes e poderes das equações generalizadas podem ser ajustadas aos dados para prever ou extrapolar alterações nos dados fora do intervalo coletado. Nos modelos de computador, onde os dados são conhecidos em locais específicos e não em outros, um espectro contínuo de dados preditivos pode ser gerado. Quando os dados são gerados entre os pontos de dados conhecidos, o processo geralmente é chamado de interpolação, mas os mesmos métodos se aplicam: o software computacional para modelar sólidos usa métodos de elementos finitos para interpolar enquanto os programas para modelar fluidos usam métodos de volume finito.

Algumas formas de extrapolação dependem de tErms das equações matemáticas usadas para ajustar os dados - linear, polinomial e exponencial. Se dois conjuntos de dados variarem a uma taxa constante entre si, a extrapolação é linear - poderão ser representados por uma linha de inclinação constante. Um exemplo de extrapolação polinomial é ajustada aos dados para formas cônicas e mais complexas, contendo a terceira, quarta ou equações de ordem superior. Quanto maior a ordem da equação, mais oscilações, curvas ou ondas os dados representam. Por exemplo, existem tantos máximos e mínimos nos dados quanto a ordem de sua equação de melhor ajuste.

Expapolação exponencial cobre conjuntos de dados que crescem ou decaem exponencialmente. O crescimento geométrico ou decaimento é um exemplo de extrapolação exponencial. Esses tipos de projeções podem ser visualizados como curvas populacionais que mostram taxas de nascimento e mortalidade - crescimento e deterioração da população. Por exemplo, dois pais têm dois filhos, mas esses dois têm dois, de modo que em três geraçõesS, o número de bisnetos será dois ao terceiro poder, ou um expoente de três - dois multiplicados por si mesma três vezes - resultando em oito bisnetos.

A bondade dos dados extrapolados depende do método de coleta dos dados originais e do método de extrapolação escolhido. Os dados podem ser suaves e contínuos, como o movimento de uma bicicleta rolando ladeira abaixo. Também pode ser espumoso como um ciclista forçando sua bicicleta subida em ajustes e partidas. Para extrapolar com sucesso, o analista deve reconhecer as características do comportamento que pretende modelar.