Например, ее можно провести, пытаясь непосредственно оценить регрессионную зависимость между Y и t. В качестве модели такой зависимости возьмем линейную: M[Y/t]=T*И’=а+b*t.
Таблица 5.
| t | Y | Т*И' | C*И'' | C | T*И |
| 11,25 | 11,9458 | 0,941754 | 0,960455 | 11,71319 | |
| 12,8 | 12,0896 | 1,058761 | 1,10505 | 11,58318 | |
| 13,8 | 12,2334 | 1,128059 | 1,179933 | 11,69558 | |
| 14,04 | 12,3772 | 1,134344 | 1,178644 | 11,91199 | |
| 14,12 | 12,521 | 1,127705 | 1,11452 | 12,66913 | |
| 12,5 | 12,6648 | 0,986988 | 1,001989 | 12,47518 | |
| 11,23 | 12,8086 | 0,876755 | 0,905521 | 12,4017 | |
| 9,84 | 12,9524 | 0,759705 | 0,834232 | 11,79527 | |
| 10,61 | 13,0962 | 0,810159 | 0,820181 | 12,93617 | |
| 11,17 | 13,24 | 0,843656 | 0,899473 | 12,41838 | |
| 12,52 | 13,3838 | 0,935459 | 0,960455 | 13,03548 | |
| 15,3 | 13,5276 | 1,131021 | 1,10505 | 13,84552 | |
| 16,16 | 13,6714 | 1,18203 | 1,179933 | 13,69569 | |
| 16,21 | 13,8152 | 1,173345 | 1,178644 | 13,75309 | |
| 15,31 | 13,959 | 1,096783 | 1,11452 | 13,73686 | |
| 13,47 | 14,1028 | 0,955129 | 1,001989 | 13,44326 | |
| 13,12 | 14,2466 | 0,920921 | 0,905521 | 14,48889 | |
| 12,57 | 14,3904 | 0,873499 | 0,834232 | 15,06774 | |
| 11,83 | 14,5342 | 0,813942 | 0,820181 | 14,42365 | |
| 13,76 | 14,678 | 0,937457 | 0,899473 | 15,29785 | |
| 14,46 | 14,8218 | 0,97559 | 0,960455 | 15,05536 | |
| 16,35 | 14,9656 | 1,092505 | 1,10505 | 14,79571 | |
| 18,05 | 15,1094 | 1,194621 | 1,179933 | 15,29748 | |
| 18,2 | 15,2532 | 1,193192 | 1,178644 | 15,44147 | |
| 16,72 | 15,397 | 1,085926 | 1,11452 | 15,00198 | |
| 16,07 | 15,5408 | 1,034052 | 1,001989 | 16,0381 | |
| 13,99 | 15,6846 | 0,891958 | 0,905521 | 15,44967 | |
| 13,37 | 15,8284 | 0,844684 | 0,834232 | 16,02671 | |
Рис. 2. Графическое представление временного ряда.
Оценивая параметры модели, получим, а=11,802; b=0,1438; R2=0,2898.
Тенденция Т будет определена с какой-то случайной ошибкой (иррациональностью) И’, порожденной в частности самим методом Т, так как планируется использовать мультипликативную модель. Значения T*И’ приведены в третьем столбце табл.5.
Этап 2. Предварительная оценка фактора сезонных колебаний.
В соответствии с моделью (2) можно записать:
Y/T*И’=(T*C*И)/T*И’=С*И/И’=CИ”, где И”=И/И”.
Отношение двух неопределенностей (иррациональностей) очевидно тоже, в свою очередь, есть некоторая неопределенность. Для определения значений С*И” необходимо лишь найти отношения соответствующих значений второго и третьего столбца табл.5.
Этап 3. Уточнение фактора сезонных колебаний.
На этом этапе предварительно необходимо определить период колебаний, т.е. то количество элементов временного ряда, через которые подъемы и спады примерно повторяются, то можно сделать визуально или из каких-либо иных предварительных предложений. В данном примере, период колебаний составляет примерно 10 элементов временного ряда.
Сгруппируем теперь повторяющиеся элементы величины C*И” подобно тому, как это показано в табл.6.
Таблица 6.
| K | C*И" | СР | CРисп | ||
| 0,941754 | 0,935459 | 0,97559 | 0,950934 | 0,960455 | |
| 1,058761 | 1,131021 | 1,092505 | 1,094096 | 1,10505 | |
| 1,128059 | 1,18203 | 1,194621 | 1,168236 | 1,179933 | |
| 1,134344 | 1,173345 | 1,193192 | 1,16696 | 1,178644 | |
| 1,127705 | 1,096783 | 1,085926 | 1,103472 | 1,11452 | |
| 0,986988 | 0,955129 | 1,034052 | 0,992056 | 1,001989 | |
| 0,876755 | 0,920921 | 0,891958 | 0,896545 | 0,905521 | |
| 0,759705 | 0,873499 | 0,844684 | 0,825963 | 0,834232 | |
| 0,810159 | 0,813942 | 0,81205 | 0,820181 | ||
| 0,843656 | 0,937457 | 0,890557 | 0,899473 | ||
| Сумма | 9,900869 |
В идеале значения C*И” должны быть равны в каждой строке. Однако этого не наблюдается вследствие влияния иррациональности И”. Чтобы попытаться избавиться от этого влияния, оцениваются средние (ожидаемые) значения СР величины C*И” по каждой строке. Качество оценки всех средних можно проверить, вычислив их сумму, которая должна быть при этом равна периоду колебаний (в данном примере 10). Значение 9,900869, говорит о том, что величина СР должна быть немного подкорректирована. Для этого используется формула
СРисп(К)=СР(К)Р: 
где 
9,900869, Р=10, К= 
.
Исправленные средние СРисп, можно уже рассчитывать как сам фактор сезонных колебаний С. Значения С = Сисп, представлены в табл.5.
Этап 4. Выделение факторов тенденции и иррациональности, первоначально представленных во временном ряде.
Используя вновь представление о имеющихся данных (1), основывающихся на мультипликативной модели (2), можно записать:
Y:С=(Т*С*И):С=Т*И,
Значения величины T*И, представленные в последнем столбце табл.5, есть результат отношений соответствующих параметров Y и С. Графическое представление о величине Т*И можно получить из рис.3.
Рис.3. Графическое представление зависимости Т*И от t.
