外推（Extrapolation）是一种 统计分析方法，它可以帮助我们预测在某一未知状况下可能会发生的事情。外推是基于过去已发生事件的数据进行推测未来可能发生的事情，并对预测进行估计。在数据分析、科学计算和工程设计中，外推是一种常用的技术手段，通常使用数值分析、插值方法、回归分析等方法来实现。外推可以应用在许多领域，如天气预报、股票行情分析、生产调度、机器学习、神经网络等。
外推的核心思想是利用已知的数据点或模型，通过某种数学方法推断出未知的数据点或模型的参数，从而对未来进行预测或模拟。这种方法可以帮助我们在没有有效调查结果的情况下，给出我们认为合理的结论，并客观地评估复杂问题的未来发展，从而改善解决方案的质量。
需要注意的是，外推并不是一种绝对准确的方法，其预测结果受到数据质量、模型假设和外部环境变化等多种因素的影响。因此，在使用外推进行预测时，应谨慎评估其可靠性和局限性。