Page 349 - 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 = (1/)(Mk-M1)/[(k-1)p],
де
згладжуючий параметр;
k  кількість повних сезонних циклів;
Mk - середнє на останньому сезонному циклі;
M1 - середнє на першому сезонному циклі;
p - довжина сезонного циклу
і S0 = M1- рТ0/2.

Multiplicative Season, Damped Trend
У цій моделі часових рядів, прості показово згладжені
прогнози "посилені" як по затухаючійї трендовій складовій (не-
залежно згладженою з одним параметром ) так і мультипліка-
тивним сезонним компонентом (згладжується з параметром ).
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 = (1/)(Mk-M1)/[(k-1)p],
де
згладжуючий параметр;
k  кількість повних сезонних циклів;
Mk - середнє на останньому сезонному циклі;
M1 - середнє на першому сезонному циклі;

348