Panja napovedi od dejanskih vrednosti nimamo izdelanih ma- tematiÄnih metod, zato se moramo v takĹĄnih primerih nasloniti izkljuÄno na vsebinsko analizo Po java, analizo odvisnosti po- java od ostalih pojavov ter analizo sprememb pogojev, ki so ali pa bi lahko povzroÄili ugotovljena odstopanja. Ĺ ele po takĹĄni analizi se bomo odloÄili ali moramo odstopanje obrav- navati kot nakljuÄno fluktuacijo, ali pa kot zaÄetek nove zakonitosti. V prvem primeru moramo (ob predpostavki, da ĹĄe vedno velja do tedaj uporabljeni model) doloÄiti koeficiente modela na osnovi velikega ĹĄtevila preteklih podatkov, v dru- gem primeru pa moramo veÄji del preteklih podatkov zavreÄi in upoĹĄtevati le tiste, ki Ĺže odraĹžajo novo smer razvoja pojava, Metoda doloÄanja koeficientov mora biti torej adaptivna, spo- sobna sprejeti, prenesti in brez velikih naporov upoĹĄtevati spremembe, ki jih narekuje vsebinska analiza obravnavanega pojava. c) Enostavnost v izraÄunavanju. S pojavom hitrih elektronskih raÄunalnikov je vpraĹĄanje enostavnosti matematiÄnih postopkov dobilo povsem novo dimenzijo. RaÄunalnik obdela veliko mno- Ĺžico podatkov v zelo kratkem Äasu, pri Äemer tudi zapleteni matematiÄni postopki ne predstavljajo posebnega problema. Vendar pa se postavlja vpraĹĄanje racionalnega izkoriĹĄÄanja raÄunalniĹĄkih kapacitet ter vpraĹĄanje izkoriĹĄÄanja raÄunalniĹĄ- kega Äasa. Metode, ki zahtevajo, da hranimo veliko podatkov o zgodovini pojava, da oblikujemo velike vmesne datoteke, me- tode, ki na zapleten naÄin aĹžurirajo datoteke in metode, ki porabijo relativno veliko raÄunalniĹĄkega Äasa za raÄunske operacije, so drage. Izhod v enostavnih metodah, vendar na ĹĄkodo kvalitete napovedi, v sploĹĄnem ni sprejemljiv, vendar pa moramo pri izbiri med razliÄnimi metodami hkrati zasledovati stroĹĄke metode ter uÄinke metode.