OH X Ktotorty pfoQnoiovrmm akmmk&m iM9dtpaill*MV»*
Jeżeli rozwój badanego zjawiska jeil coraz wolnie)** > iumMi zaproponował dwie następujące funkcje:
a) funkcję logarytmiczną o postaci:
y,ma + film, fl>0;
b) funkcję potęgową o postaci:
ytm(tt,0<fl< 1.
W prognozowaniu międzynarodowym często do opisu zjawisk potrzebne są funkcjo charakteryzujące się coraz wolniejszym wzrostem z jednoczesnym dążeniem do pewnego poziomu. Analitycznym wyrazem takiego procesu może być funkcja liniowo-odwrotnofciowa o postaci:
ylssa+fir\fi< 0,
przy czym parametr a tej funkcji trendu jest asymptotą poziomą".
Niekiedy przydatna jest funkcja logistyczna (pochylona wytfiużoiu litera Sf% chodzi o sytuacje, gdy rozwój prognozowanej zmiennej odbywa się wielofazowa (odnosi się to np. do cyklu życia siły Dorana pełny cykl jest połączeniem (\mkcji logistycznej i jej zwierciadlanego odbicia obrazowanym wykresem o wyglądzie dzwonu). Jej postać analityczna jest następująca:
y. =——gdzie a, 6 > 0, ó > l. l + ó*
Parametr a stanowi asymptotę poziomą funkcji i określa tzw. poziom nasycenia. Poza tym jest to funkcja nieliniowa, której nie da się sprowadzić do liniowej (jak jest to możliwe np. w wypadku funkcji potęgowej poprzez logarytmowa-nie). Podstaw owe funkcje matematyczne przydatne w procesach prognozowania zawiera rys. 3.1.
/ok I Nowak (f*d k ftufwmi aw fyaton»r. d* cyt, 4 f|
F. y ° kJx (hiperbola) F. logarytmiczna y — log( v)
F. logistyczna o
y,
U/**
Rysunek 3.1. Wykresy podstawowych funkcji matematycsnych
Metody oparte na ekstrapolacji mają silne i słabe strony. Prognozowanie na podstawie ekstrapolacji trendu zakłada, że przeszłość jest dobrą podstawą przewidywania przyszłości, gdy dotyczy' zjawisk zachodzących w stabilnym otoczeniu, o małej dynamice rozwoju. Taki typ jest więc nąjbardzicj przydatny wtedy, gdy dane historyczne są dostępne, trendy stabilne, a wzorce wyraźnie dotlr/c galnc. /. założeń tych wynika, /c prognozowane zjawisko będzie nudni kształtowano przez te sumo illy Jasne jwt więc, *c ekstrapolacja nadąje alf i uczci