väheneb (miinusmärgiga) sama kordaja arvu võrra. Näiteks kui piima osakaal põllumajanduses suureneb 1% võrra, siis piima toodang peaks vähenema 0,006 ts võrra või kui lehmade arv suureneb 1 ühiku võrra, siis kogu toodang väheneb 0,0017 ts võrra. See saadud lahend on vastuolus, kuna lehmade arvu suurenedes peaks toodang suurenema, mitte vähenema. Joonis 1. Tegelik Y iseloomustab küllaltki hästi arvutuslikku y-t. Saab aru sellest, et trendijooned kattuvad. Joonis 2. 3 Joonis 3. Jääk ei sõltu Y suurusest. 4 Tabel 3.: Esimene näitajate regressioonanalüüs SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,880423638 R Square 0,775145783 0,7-1 v.hea Adjusted R Square 0,768167549 Standard Error 5,53563172
c) Lineaarhälve ei ole kunagi standardhälbest suurem 5. astmefunktsioon ja eksponentfunktsioon (mida nendega tehakse) Eesmärgiks on leida "parimat" x ja y vahelist seost iseloomustava funktsiooni võrrandit, mille saamiseks kasutatakse vähimruutude meetodit. Leitakse selline funktsioon, mille puhul vaatlusest saadud punktide ja seost kirjeldava funktsiooni sirge vaheliste kauguste (hälvete, vigade) ruutude summa oleks minimaalne 6. trendijooned ja vaja leida ühe konkreetse näite ekstrapoleerimise teel prognoos (prognoos peab olema antud näitaja järgi) Aegrea tasandamiseks ning trendi kindlakstegemiseks on kõige olulisem probleem sobiva funktsiooni valimine, eriti veel siis, kui trendifunktsiooni kasutatakse uuritava nähtuse prognoosimudelina. Trendi valiku probleemi lahendamine on otstarbekas seostada ka formaalse statistilise analüüsiga, eeskätt trendifunktsiooni statistilise usaldatavuse hindamisega.
c) Lineaarhälve ei ole kunagi standardhälbest suurem 5. astmefunktsioon ja eksponentfunktsioon (mida nendega tehakse) Eesmärgiks on leida "parimat" x ja y vahelist seost iseloomustava funktsiooni võrrandit, mille saamiseks kasutatakse vähimruutude meetodit. Leitakse selline funktsioon, mille puhul vaatlusest saadud punktide ja seost kirjeldava funktsiooni sirge vaheliste kauguste (hälvete, vigade) ruutude summa oleks minimaalne 6. trendijooned ja vaja leida ühe konkreetse näite ekstrapoleerimise teel prognoos (prognoos peab olema antud näitaja järgi) Aegrea tasandamiseks ning trendi kindlakstegemiseks on kõige olulisem probleem sobiva funktsiooni valimine, eriti veel siis, kui trendifunktsiooni kasutatakse uuritava nähtuse prognoosimudelina. Trendi valiku probleemi lahendamine on otstarbekas seostada ka formaalse statistilise analüüsiga, eeskätt trendifunktsiooni statistilise usaldatavuse hindamisega.
annaabi.ee 
