Statisztikában hogyan számolunk érték változást?

Ha komolyan érdekel és nem valami mondvacsinált retek semmire nem jó gazdasági egyetemes büféstatisztikával kapcsolatos a kérdés akkor felhúzol több magasabb rendű regressziós modellt az adatokra majd a modelleket teszteled úgy hogy felbontod tanítási és tesztelési domainre az adathalmazodat és végigiterálsz úgy az adathalmazon hogy minden egyes adatpont belekerüljön a tanítómintába és minden egyes adatpont belekerüljön a tesztelési mintába is, ezt úgy oldod meg hogy K egyenlő részre osztod az egészet. A validációt követően megkapod az eltérést hogy a modell becslése mennyire tér el a valódi mérésektől, ezt számszerűsíteni lehet MSE és szórás értékekkel amiből kalkulálhatsz R^2 mérőszámot amivel meghatározod melyik modell illeszkedik leginkább az adatsorra. Innentől kezdve egyszerűen kalkulálsz értékváltozást és a modelled a hisztroikus értékváltozások alapján képes becsülni a további jövőbeli megváltozást. Ez python nyelven kb 100 soros kód és 1-2 perces tanítást vesz igénybe de ha Cuda és CUDNN keretrendszeren végzed dedikált GPU-val akkor pár másodperc