Виды функций и системы нормальных уравнений
Для нахождения моделей тренда
| Наименование функции | Вид функции | Система нормальных уравнений |
| Линейная |
|
|
| Парабола второго порядка |
|
|
| Парабола третьего порядка |
|
|
| Показательная |
|
|
| Гиперболическая |
|
|
Рассмотрим выравнивание рядов динамики по линейной функции и методы определения ее параметров.
Выравнивание по линейной функции
.
Метод наименьших квадратов дает систему нормальных уравнений для нахождения параметров
и
:

где
- количество уровней ряда;
- исходный уровень ряда динамики;
- показатель времени, который обозначается порядковыми номерами, начиная от низшего.
Решение системы уравнений имеет вид:

Cистема нормальных уравнений и расчет параметров
и
упрощается, если отсчет времени вести от середины ряда. Показателям времени
придаются такие значения, чтобы их сумма была равна нулю, т.е. 
§ при нечетном числе уровней ряда n, срединная точка принимается за нуль. Тогда периоды времени обозначаются так: 
§ при четном числе уровней ряда n, два срединных момента (периода) обозначают -1 и +1, а все предыдущие и последующие, соответственно, через два интервала:
.
При таком подходе каждое из уравнений системы решается самостоятельно:

При этом значение параметра
представляет собой средний уровень ряда динамики
.
По полученной модели тренда для каждого периода (каждой даты) определяются теоретические уровни тренда
. Также рассчитывается среднее квадратическое отклонение тренда (стандартная ошибка аппроксимации):
,
где n – число уровней ряда;
m – число параметров в уравнении тренда;
,
- соответственно фактические и расчетные (выровненные) значения уровней ряда.
Значение ошибки тренда
находят для получения наиболее подходящей кривой. Относительной мерой колеблемости является коэффициент вариации, который вычисляется по формуле:
.
По окончании расчета основной тенденции рекомендуется построить график, на котором следует изобразить фактические
и выровненные
значения уровней ряда.
Выравнивание рядов динамики по другим функциям (парабола второго порядка, показательная функция и др.) выходит за рамки данного пособия, и подробно рассмотрено в учебниках по курсу общей теории статистики.
Следует заметить, что выравнивание по аналитическим формулам может быть использовано при прогнозировании (см. § 8.7) отдельных показателей путем экстраполяции ряда (нахождение уровней за пределами ряда).