从图2-图5,选取了4个数据对K值的稳定性来进行验证。图6是根据对所有数据(个数从9开始)进行计算得到的K值绘出的图形。从图2-图5的实验结果来看,K值一直处于一个变动的过程。从趋势上看,K值的趋势接近于指数模型。因此,利用成长曲线模型预测方法对K值进行了预测分析,选取的K值得样本组数为69个,是全部有效(排除后阶段,与第69个样本数据值相等的第70和第71个样本值)的样本数据,要预测的个数为70个。
根据以上的实验,我们可以近似得出,K值并不是稳定的,而是一个不断变化发展的过程。而对于我们所给的数据,K值的趋势近似于指数模型。
● 关于TS的实验
TS应当在一个上下限中变动,超出上下限的TS值都可以被看作是异常点。下面仍然以之前的数据为例进行实验,讨论TS的变化情况。见图7和图8。
图7 TS趋势——Gompertz模型
图8 TS趋势——Logistic模型