Matematinių funkcijų, naudojamų reiškinių kitimo trajektorijoms aprašyti, parinkimo kriterijai
LTŠiame straipsnyje aptariami statistinėje literatūroje ir praktikoje dažniausiai sutinkami socialinių ekonominių reiškinių ir procesų kilimo tendencijų išaiškinimo būdai: grafinio duomenų vaizdavimo, grandininių dinamikos eilučių indikatorių, slenkančių vidurkių ir mažiausiųjų kvadratų metodai, nurodomi jų trūkumai, atkreipiant dėmesį į tai, kad matematines funkcijos parinkimas visada turėtų būti sietinas su tiriamojo reiškinio esme, o funkcijos parinkimo kriterijai būtų ne tik kuo daugiau pagrįsti, bet ir paprastesni. Funkcijos parinkimą siūloma sieti su socialinių ekonominių reiškinių dinamikoje išskiriamomis dviem komponentėmis, nestochastiniais nuokrypiais nuo dominuojančios tendencijos ir šių nuokrypių variacijos indikatoriais. Straipsnyje pateikiamos funkcijos, rodančios Lietuvos ūkių cukrinių runkelių derlingumo kitimą 1990-2001 m.
ENThe article presents the methods and criteria of selection mathematical functions for the estimation the trend component in time series. Mainly used methods such as: graphical, moving averages, least squares and time series indicators are analysed in this paper. The study presents disadvantages of these methods and evaluates other possible methods for fitting best trend curves The research and practical example of assessing trend component in time series of sugar beet in farms of Lithuania show, that for measuring the trend component method of first, second, third and another level differences and standard deviation calculated from these differences are useful.
