l (£) < log a t €" logb
og $ 9 og (15)

Če pa vzamemo reciprok logistične krivulje, pa dobimo:

A

1, 8, dt (14)
Gle) a'a S

Eksponencionalne modele uporabljamo (prav tako kot algebraične)
le takrat, kadar to narekujejo razlogi, ki so izven čistih
statističnih lastnosti samih časovnih vrst, Torej jih v fazi
analize časovne vrste manj uporabljamo, ko pa pridemo v fazo
prognoziranja, pa se izkažejo kot primerni in to zaradi pred-
videnega delovanja tistih vplivov, ki še niso delovali naddo-
sedanji potek procesa,

Kadar analiziramo in napovedujemo proces, ki je periodičen,
uporabljamo trigonometrične modele, katerih splošna oblika je:

f(t) - (a, sin ZE t b, cos )« NE

n > Iz (15)
di (a, sin zri, b,, cos ze

kjer je JP; število vzorcev v eni periodi. Pr; ugotavljanju
periode pojavov se uspešno uporablja avtokorelacijska funkcija
in spektralna analiza,

Natančnost modela je tudi v tem primeru odvisna od tega, koliko
členov vsebuje model, Če kaže osnovna časovna vrsta zelo za-
pletena nihanja in če potrebujemo zelo natančno prilagoditev
modela obravnavanemu pojavu, moramo vzeti v model več členov,
Preden pa se odločimo za uporabo tr igonometričnega modela, mo-
ramo dobro poznati naravo procesa ter vzroke oscilacij,