Методические рекомендации

Линейная Yt = b0 + b1*t

Парабола Yt = b0 + b1*t + b2*t2

Кубическая парабола Yt = b0 + b1* t + b2* t2 + b3* t3

Показательная Yt = b0*b1t

Экспоненциальная Yt = b0* eb1

Кривая Гомперца Yt = b0* b1b2t

b0

1 + b1*e-b2*t 2

7.

Логарфмическая парабола Yt = b0*b1t *b2t

Гиперболическая Yt = b0 + b1*1

Полулогрифмическая Yt = b0 + b1*lg t

Параметры трендовой модели предлагается искать с помощью надстройки «Поиск решения», задав критерий минимизации остаточной дисперсии. Таким образом, целевая ячейка должна содержать формулу для расчета остаточной дисперсии, которую можно вычислить с помощью математической функции СУММКВРАЗН(). В качестве ее первого аргумента задается диапазон фактических значений показателя, а в качестве второго - диапазон модельных значений.

При параметризации регрессионной модели необходимо:

выделить область для расчета коэффициентов регрессии (горизонтальный диапазон ячеек, насчитывающий столько ячеек, сколько параметров в модели);

вызвать статистическую функцию ЛИНЕЙН, задать в качестве первого аргумента диапазон ячеек с фактическими значениями эндогенной переменной - Y, в качестве второго - с фактическими значениями экзогенных переменных - X;

завершить ввод функции нажатием комбинации клавиш ++.

При прогнозировании спроса - Yx по оцененному регрессионному уравнению используется статистическая функция ТЕНДЕНЦИЯ(), для которой первые два аргумента задаются такими же, как для функции ЛИНЕЙН(), а третий аргумент - значения независимых переменных x1,x2, ..., xk , при которых необходимо рассчитать значение зависимой переменной Yx.