komponentideks. Kaheks komponendiks: seaduspäraselt ehk süsteemselt ja juhuslikult muutuvaks osaks Seaduspärased muutused: trend, sesoonne, tsüklilised muutused. Juhuslik komponent puudub seaduspärasus. Esineb ebavõrdsete ajavahemike järel. Esineb juhuslike sokkidena. Kompleksanalüüsi korral kui toimub osadeks lammutamine, siis esimesena otsitakse juhuslikku komponenti. · Trend ehk tendents. Lihtsamateks meetoditeks trendi leidmiseks ja kirjeldamiseks on libisevad ja eksponentkeskmised (lisaks aegrea analüütiline silumine). Mugavaks vahendiks trendi esitamiseks on tunnuse trendiväärtuste kirjeldamine funktsioonina ajast. Räägitakse kas lineaarsest või mittelineaarsest trendist. Aegridades võib täheldada kolme liiki trende: keskmise taseme trend; dispersiooni trend; autokorrelatsiooni trend. Keskmise taseme trend on tavaliselt hästi jälgitav aegrea graafikul; trendi võime kujutada mingi matemaatilise funktsiooni graafikuna, joonena, mille ümber
väärtustele või varem kindlaks tehtud seosele tunnuste vahel. Seoses aegridadega eristatakse retrospektiivset (ajas tagasi vaatavat) ja perspektiivset (tulevikku suunatud) ekstrapoleerimist. Just viimane on aluseks statistilistele prognoosidele. yˆ i 1 yi (1 ) yˆ i 6. eksponentkeskmise tasandamise kohta Libisevatest keskmistest mõnevõrra keerulisema struktuuriga eksponentkeskmised leitakse iga ajahetke jaoks, välja arvatud kõige esimene. Lisaks sellele võetakse arvutamisel kaudselt arvesse kõiki rea liikmeid. Nad leitakse erilise struktuuriga kaalutud keskmistena. Ka eksponentkeskmised ei võimalda aegrida kokkuvõtlikult esitada. Väga levinud on aegridade tasandamine, vaadeldes aegreana esitatud tunnuse väärtuste trendi aja funktsioonina. Tasandamisel püütakse kasutada lihtsaid
retrospektiivset (ajas tagasi vaatavat) ja perspektiivset (tulevikku suunatud) ekstrapoleerimist. Just viimane on aluseks statistilistele prognoosidele. ^ i +1 = y yi +(1 -) y ^i 1. eksponentkeskmise tasandamise kohta Libisevatest keskmistest mõnevõrra keerulisema struktuuriga eksponentkeskmised leitakse iga ajahetke jaoks, välja arvatud kõige esimene. Lisaks sellele võetakse arvutamisel kaudselt arvesse kõiki rea liikmeid. Nad leitakse erilise struktuuriga kaalutud keskmistena. Ka eksponentkeskmised ei võimalda aegrida kokkuvõtlikult esitada. Väga levinud on aegridade tasandamine, vaadeldes aegreana esitatud tunnuse väärtuste trendi aja funktsioonina. Tasandamisel püütakse kasutada lihtsaid
annaabi.ee 
