Se eu tiver esse padrão:
1 vai para 40
1000 vai para 1360
10000 vai para 3480
Como faço para perguntar ao Wolfram Alpha o que são 20.000.000?
Esta é a minha tentativa: http://www.wolframalpha.com/input/?i=1-%3E+40%2C+1000-%3E+1360+%2C+10000+-%3E3480%2C+20000000+- % 3E + y +
wolfram-alpha
Dan
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Respostas:
Então, eu tenho certeza que Wolfram não pode resolver coisas sem uma fórmula. Então eu tentei algumas coisas. .
Primeiro, tentei traçar, o que me levou a um caminho, mas não me deu o gráfico completo. http://www.wolframalpha.com/input/?i=plot+1%2F40%2C+1000%2F1360%2C10000%2F3480+
Então, em seguida, fui a um amigo meu que é mais nerd do que eu, que tenho um programa em seu computador que, dado um conjunto de números, encontrará uma fórmula que pode gerar mais nesse conjunto. O programa é chamado Eureqa e a fórmula gerada para os 3 primeiros números do conjunto foi 38.574093 + 1.426013 * x - 0.00010458704 * x * x
Conectar 20 000 000 à equação obteve um valor de -41806295701
e aqui está seu gráfico da fórmula via wolfram http://www.wolframalpha.com/input/?i=plot+38.574093+%2B+1.426013*x+-+0.00010458704*x*x
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(100546.73 + 4841.2861*x)/(2633.7004 + x)
mas produz um resultado bastante drasticamente diferente para 20 000 000. o problema é que, com um conjunto de dados tão pequeno para funcionar, existem várias 'soluções' que poderiam se encaixar.Como Phwd apontou, a palavra-chave em Wolfram | Alpha é "ajuste", portanto , você terá alguns ajustes mínimos quadrados para as funções linear, log e periódica (sinusoidal). Mas nada disso funciona muito bem.
fit {{1,40},{1000,1360},{10000,3480}}
No entanto, se você quiser ser mais específico, nesse caso, o W | A realmente aceita a entrada normal do Mathematica (esse nem sempre é o caso). Como os dados parecem logarítmicos + correções, tentei
Fit [{{1,40}, {1000,1360}, {10000,3480}}, {1, x, x ^ 2, Log [x]}, x] para encontre os mínimos quadrados adequados. O resultado foi
39.8988 + 0.101156 x + 8.141317224831925*^-6 x^2 + 175.282 Log[x]
(Além disso: você também pode tentar tomar o log dos valores x primeiro e depois um ajuste quadrático ).
Como esperado, com 4 parâmetros livres e 3 pontos de dados, obtemos um ajuste muito bom!
A extrapolação até
x=20,000,000
não deve ser confiável (mas acho 3.25855 * 10 ^ 9).fonte
{(Fit[data, funs, vars] | 40 Fit[data, funs, vars] 1000 Fit[data, funs, vars] | 1360 Fit[data, funs, vars] 10000 Fit[data, funs, vars] | 3480 Fit[data, funs, vars]), {1, x, x^2, log(x)}, x}
http://www.wolframalpha.com/input/?i=[Fit{{1%2C40}%2C{1000%2C1360}%2C{10000%2C3480}}%2C+{1%2C+x%2C+x^2%2C+Log[x]}%2C+x]
Você está procurando análise de regressão. Então, primeiro você precisa entender, de acordo com seus dados, o que você esperaria.
É uma onda, é exponencial, quadrática? Esse tipo de informação leva a melhores resultados. Na primeira inspeção, era possível ver que uma regressão linear não funcionaria.
http://www.wolframalpha.com/input/?i=linear+fit+{1%2C+40}%2C{1000%2C+1360}%2C{10000%2C+3480}
Portanto, o próximo passo (dentro da limitação de Wolfram) é um quadrático, que se encaixa, mas apenas porque há tão poucos pontos.
O que concorda com o que @Mickey está dizendo
http://www.wolframalpha.com/input/?i=quadratic+fit+{1%2C+40}%2C{1000%2C+1360}%2C{10000%2C+3480}
O mesmo poderia ser alcançado em cúbico (ou seja, sem x ^ 3),
Exponencial (ajuste exponencial) e Logarítmico (ajuste de log) não funcionam bem.
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