S konkreetsete väärtuste kõrvalekallet sisemise inertsiga määratud tasemest. Kombineeritud prognoosimisviisi kasutamisel on prognoosi informatsiooniliseks aluseks vaatlusaluste subjektide ruumilise kogumi elementide muutumise aegread. Sellise käsitlusviisi korral tekib võimalus prognoosida (ekstrapoleerida) ka determinantide mõju intensiivsust iseloomustavate parameetrite (nt regressioonikordajate) muutumist. Sellega võimaldab aegridade ja ruumikogumite andmetele tuginevate metoodikate uhendamine suurendada väliskeskkonna tingimuse prognoosi põhjendatust. Nii inertsile tugineva kui ka tegurimudelite alusel tehtava prognoosi puhul tuleb leida parameetrite muutumise usalduspiirid ja parameetrite konkreetsete väärtuste jaotumise tõenäosused usalduspiiridega määratud intervallis. See võimaldab ule minna alternatiivide võrdlemisele väliskeskkonna määramatuse korral
inertsiga määratud tasemest. Kombineeritud prognoosimisviisi kasutamisel on prognoosi informatsiooniliseks aluseks vaatlusaluste subjektide ruumilise kogumi elementide muutumise aegread. Sellise käsitlusviisi korral tekib võimalus prognoosida ka determinantide mõju intensiivsust iseloomustavate parameetrite muutumist. Sellega võimaldab aegridade ja ruumikogumite andmetele tuginevate metoodikate ühendamine suurendada väliskeskkonna tingimuse prognoosi põhjendatust. Vaadeldavate aegridade iga ajaperioodi kohta koostatakse väliskeskkonna tingimuse S kujunemise mudel erinevate majandusprotsesside ruumilise vaatluskogumi alusel. Edasi koostatakse seoseparameetrite muutumise inertsil rajanevad prognoosid. Tegelike ja teoreetiliste väärtuste
annaabi.ee 
