外推

在数学中，外推（英语：extrapolation，又称外插）是指从已知数据的孤点集合中构建新的数据的方法。与内插类似，但其所得的结果意义更小，而且更加受不确定性影响。
在市场学中，这种方法被用来预测未来产业走向。

== 外推算法 ==

=== 线性外推 ===
线性外推在已知数据末端创建一条切线，并将其延伸。仅当用于延展近似线性的函数或延展区域离已有数据不远时，线性外推才是有效的。
如果使用离




x

∗




{\displaystyle x_{*}}

点最近的两个数据点



(

x

k
−
1


,

y

k
−
1


)


{\displaystyle (x_{k-1},y_{k-1})}

和



(

x

k


,

y

k


)


{\displaystyle (x_{k},y_{k})}

插值，线性外推的公式为：




y
(

x

∗


)
=

y

k
−
1


+




x

∗…