3.2.37. <Smoothing>

Сглаживающие методы перемещаются по известным данным, от периода к периоду, в противоположность к использованию всех прошлых данных на одном удовлетворяющем модели интервале. При сглаживании данных объединяются наблюдения, которые имеют случайную составляющую, таким образом, чтобы положительные и отрицательные случайные эффекты частично сокращались. Чтобы устранять случайность в выборке данных, можно объединять два или более периодов наблюдения, в течение которых причинные факторы должны были бы в действительности достичь сглаженного значения. График, который строится после сглаживания, представляет собой кривую, которая более ясно показывает общий характер изменения данных.

Сглаживающий Анализ позволяет применять до двух последовательных сглаживающих методов к переменной временного ряда. После сглаживания данных, программа строит график данных, в котором показаны тренды и циклы, ошибки в данных, также график остатков. Сглаживающий Анализ также обеспечивает несколько методов, которые используются для корректировки или преобразования данных.

3.2.38. <Seasonal Decomposition> < Сезонная Декомпозиция >

Метод Сезонный Декомпозиции позволяет выполнить классическую декомпозицию данных. Классическая декомпозиция раскладывает данные временного ряда на четыре компонента: Тренд, Сезонность, Цикл, и Неравномерное движение. Можно использовать мультипликативную или аддитивную модель; программа может корректировать или преобразовывать данные, с целью улучшения результатов анализа. Используйте это диалоговое окно, чтобы выбрать данные временного ряда, которые Вы хотите анализировать.

3.2.39. <Forecasting> - Прогноз.

Прогноз основан на приспособлении модели к прошлым наблюдениям в данном временном ряде. Метод Прогноза в SG включает 13 моделей прогноза, которые Вы можете выбирать, изменяя параметры. Вы можете выбирать до пяти моделей. С каждой моделью Вы можете преобразовать данные. В зависимости от модели, которую Вы выбираете, программа позволяет Вам оптимизировать параметры.. Если данные сезонные, Вы можете применять вычисление разностей и выбирать сезонное регулирование.