Statistika kordamisküsimused
prognoosiks viimase perioodi silutud väärtus.Eksponentsiaalse mudeli parameeter - Suuruse suhteline
muut ajaühikus on konstantne ja võrdub kasvuparameetriga a(juurdekasvutempo).
Lineaarne - ∆y = a; Eksponentsiaalne - ∆y/y=a
Prognoosi viga on tegeliku väärtuse ja silutud väärtuse vahe. Adaptiivne prognoosimine: prognoos
sõltub eelmise prognoosi veast
Keskmine ruutviga - Võrreldakse erinevate meetodite keskmist ruutviga Väiksem MSE -> parem
prognoosimismeetod
Aditiivne mudel – yi=Ti+Ci+Si+εi. Ti – trendi component, Ci – tsükliline component, Si – sesoonne
komponent, εi – juhuslik component. Kasutatakse, kui absoluutne kõrvalekalle trendist on vastavatel
perioodidel ligikaudu ühesugune
Prognoosimisel kasutatakse vaatlusandmete põhjal leitud trendi ja keskmisi sesoonseid komponente
Keskmine viga Mean Error Iseloomustab prognoosi nihet: üles või alla
Keskmine ruutviga Mean Square Error MSE=
annaabi.ee 
