Si j'ai ce modèle:
1 va à 40
1000 va à 1360
10000 passe à 3480
Comment demander à Wolfram Alpha à quoi vont 20 000 000?
C'est ma tentative: http://www.wolframalpha.com/input/?i=1-%3E+40%2C+1000-%3E+1360+%2C+10000+-%3E3480%2C+20000000+- % 3E + y +
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Réponses:
Je suis donc presque sûr que Wolfram ne peut pas résoudre les problèmes sans formule. J'ai donc essayé quelques trucs. .
J'ai d'abord essayé de le représenter, ce qui m'a permis de faire une partie du chemin mais ne m'a pas donné le graphique complet. http://www.wolframalpha.com/input/?i=plot+1%2F40%2C+1000%2F1360%2C10000%2F3480+
Alors, je suis allé voir un de mes amis qui est plus un nerd que moi qui a un programme sur son ordinateur qui, étant donné un ensemble de chiffres, trouvera une formule qui peut générer plus dans cet ensemble. Le programme s'appelle Eureqa et la formule qu'il a générée qui correspond aux 3 premiers nombres de l'ensemble était 38,574093 + 1,426013 * x - 0,00010458704 * x * x
Brancher 20 000 000 dans l'équation a obtenu une valeur de -41806295701
et voici votre graphique de la formule via wolfram http://www.wolframalpha.com/input/?i=plot+38.574093+%2B+1.426013*x+-+0.00010458704*x*x
la source
(100546.73 + 4841.2861*x)/(2633.7004 + x)mais cela donne un résultat assez radicalement différent pour 20 000 000. Le problème est qu'avec un si petit ensemble de données pour fonctionner, il existe plusieurs «solutions» qui pourraient convenir.Comme l'a souligné Phwd, le mot clé dans Wolfram | Alpha est "fit", vous donnera donc quelques ajustements moindres carrés à des fonctions linéaires, logarithmiques et périodiques (sinusoïdales). Mais aucun de ces éléments ne fonctionne très bien.
fit {{1,40},{1000,1360},{10000,3480}}Cependant, si vous voulez être plus précis, dans ce cas, W | A accepte en fait l'entrée Mathematica normale (ce n'est pas toujours le cas). Étant donné que les données semblent logarithmiques + corrections, j'ai essayé d'
ajuster [{{1,40}, {1000,1360}, {10000,3480}}, {1, x, x ^ 2, Log [x]}, x] à trouver les moindres carrés. Le résultat fut
39.8988 + 0.101156 x + 8.141317224831925*^-6 x^2 + 175.282 Log[x](À part: vous pouvez également essayer de prendre d'abord le log des valeurs x, puis un ajustement quadratique ).
Comme prévu, avec 4 paramètres gratuits et 3 points de données, nous obtenons un très bon ajustement!
L'extrapolation jusqu'à
x=20,000,000ne doit pas être approuvée (mais je trouve 3.25855 * 10 ^ 9).la source
{(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]Vous recherchez une analyse de régression. Donc, vous devez d'abord comprendre en fonction de vos données ce que vous attendez.
Est-ce une onde, est-elle exponentielle, quadratique? Ce type d'informations conduit à de meilleurs résultats. Lors de la première inspection, on pouvait voir qu'une régression linéaire ne suffirait pas.
Donc, la prochaine étape (dans les limites de Wolfram) est un quadratique, qui convient mais seulement parce qu'il y a si peu de points.
Ce qui est d' accord avec ce que @Mickey est dire
La même chose pourrait être obtenue pour le cube (c.-à-d. Pas de x ^ 3),
Exponentiel (ajustement exponentiel) et Logarithmique (ajustement logarithmique) ne fonctionnent pas bien.
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