Page 348 - 4512

Для обчислення згладжених значень в першому сезоні,
початкові значення сезонних компонент. За замовчуванням ме-
тод Time Series оцінить ці значення (для всіх моделей, включа-
ючих сезонну складову) з даних за допомогою класичною се-
зонної декомпозиції. Крім того, для обчислення згладженого
значення (прогноз) для першого спостереження в серії, обидві
оцінки S0 і T0 (початковий тренд) необхідно задати. За замовчу-
ванням ці значення обчислюються як:

T0 = exp((log(Mk) - log(M1))/p)
де

M2 - середнє на другому сезонному циклі;
M1 - середнє на першому сезонному циклі;
p - довжина сезонного циклу
і S0 = exp(log(M1) - plog(T0)/2).

Nonseasonal, Damped Trend
У цій моделі часових рядів, прості показово згладжені
прогнози "покращується" затухаючою трендовою складовою
(незалежно згладженою з параметрами  для тренда і  для за-
гасаючого впливу).
Щоб обчислити згладжене значення (прогноз) для пер-
шого спостереження в серії, S0 і T0 ( початковий тренд) необхі-
дно задати. За замовчуванням ці значення обчислюються як:
T0 = (1/)*(Xn -X1)/(N-1),

де
N – число спостережень в серії;
 – згладжуючий параметр для загасаючого тренду,

S0 = X1-T0/2.

Additive Season, Damped Trend
У цій моделі часових рядів, прості показово згладжені
прогнози "посилені" як затухаючою трендовою складовою (не-
залежно згладженою з одним параметром  так і добавкою се-
зонної складової (згладжується з параметром ).

347