is estimated using ordinary least s

is estimated using ordinary least squares method. Since the
numbers of tourist arrivals go up in the vacation months, the timeseries
data on arrivals must be adjusted for seasonal variations before
regression analysis is to be performed on the data. The seasonal fluctuations
of Las Vegas arrival do not increase with the level of the series,
therefore a difference from moving average or additive technique is
adopted to compute the seasonally adjusted series. In the process,
twelve monthly seasonal indexes are obtained and they are then used
to adjust the data and to modify forecasts.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีประเมินโดยใช้วิธีกำลังสองน้อยสุดธรรมดา เนื่องจากการจำนวนที่เข้ามาท่องเที่ยวไปในเดือนวันหยุด timeseriesข้อมูลที่เข้ามาต้องปรับปรุงสำหรับการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลก่อนวิเคราะห์การถดถอยจะดำเนินการกับข้อมูล ความผันผวนของฤดูกาลลาสเวกัส ถึงไม่เพิ่มระดับของชุดดังนั้น ความแตกต่างจากเทคนิคเฉลี่ย หรือสามารถย้ายได้นำไปคำนวณชุดปรับปรุง seasonally ในกระบวนการดัชนีฤดูกาลเดือนสิบสองจะได้รับ และจากนั้นการใช้การปรับปรุงข้อมูล และปรับเปลี่ยนการคาดการณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เป็นที่คาดกันใช้วิธีกำลังสองน้อยที่สุดสามัญ เนื่องจาก
ตัวเลขของนักท่องเที่ยวขึ้นไปในเดือนที่วันหยุด timeseries
ข้อมูลเกี่ยวกับการเดินทางมาถึงจะต้องมีการปรับการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลก่อนที่จะ
วิเคราะห์การถดถอยจะได้รับการดำเนินการเกี่ยวกับข้อมูล ความผันผวนตามฤดูกาล
ของลาสเวกัมาถึงไม่ได้เพิ่มขึ้นตามระดับของซีรีส์
จึงแตกต่างจากการย้ายเทคนิคเฉลี่ยหรือสารเติมแต่งที่ถูก
นำมาใช้ในการคำนวณชุดปรับฤดูกาล ในกระบวนการที่
สิบสองดัชนีฤดูกาลรายเดือนจะได้รับและพวกเขาถูกนำมาใช้
ในการปรับข้อมูลและการปรับเปลี่ยนการคาดการณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คำนวณโดยใช้วิธีกำลังสองน้อยที่สุดแบบธรรมดา เนื่องจากตัวเลขของนักท่องเที่ยว
ไปในวันหยุดเดือน , ปี
ข้อมูลขาเข้าต้องปรับการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลก่อน
การวิเคราะห์การถดถอยจะแสดงในข้อมูล ความผันผวนตามฤดูกาล
ลาสเวกัสมาถึงไม่เพิ่มขึ้นด้วยระดับของชุด
จึงแตกต่างจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หรือสารเติมแต่งเทคนิค
นำมาใช้เพื่อคำนวณปรับฤดูกาลชุด ในกระบวนการ ,
สิบสองรายเดือนตามฤดูกาลดัชนีจะได้รับและจากนั้นพวกเขาจะใช้
เพื่อปรับข้อมูลและการปรับเปลี่ยนการคาดการณ์ .