Высокие статистические технологии

Здравствуйте. ПРошу прощения, если мой вопрос окажется глупым, но я только изучаю статистику.

Стоит задача спрогнозировать цену 1т хлебобулочной продукции на 3 года вперед (возможно в программе Statistica).
Известны данные за предыдущие 7 лет. Функция возрастающая.
Т.к. выборка мала, мне необходимо размножить данные бутстреп-методом.
Генерирую случайные числа в Excel (равномерное распределение от 0 до 1000): ξ1 - ξ7
Затем к каждому yn последовательно прибавляю случайные числа, а затем отнимаю. Т.е. получаю:

y1 y1+ξ1 y1-ξ1
y2 y2+ξ2 y2-ξ2
y3 y3+ξ3 y3-ξ3
y4 y4+ξ4 y4-ξ4
y5 y5+ξ5 y5-ξ5
y6 y6+ξ6 y6-ξ6
y7 y7+ξ7 y7-ξ7

Теперь стоит вопрос, что делать с этими выборками.
Я должна анализировать отдельно 3 выборки, либо скомпоновать все вместе? Ведь необходимо сохранить возрастающую тенденцию. Пробовала построить модель Arima, но не могу определиться с конечной выборкой.

Простите, если вопрос глупый. Учебник "Эконометрика" главу 11 я прочла. Но непонятен дальнейший алгоритм. Спасибо.

Много неясного в сказанном.
Видимо, известны семь чисел у(1), у(2), ..., у(7) - цены одной тонны продукции за семь лет.
Так и прогнозируйте, восстанавливая линейную зависимость методом наименьших квадратов.
Бутстреп не может увеличить числа данных, это - один из расчетных методов, применяемых для анализа всё тех же семи чисел.
У Вас нет трех выборок, поскольку значение во втором столбце всегда больше соседнего значения третьего столбца.
Выборки Вам и не помогут, поскольку речь идет о восстановлении зависимости (исходные данные - не выборка!).
То, что Вы делаете, напоминает учет погрешностей измерения цены. Вы принимаете, что цены известны с точностью до плюс-минус 1000, а затем исходные значения увеличиваете (второй столбец) или уменьшаете (третий столбец). Теперь можно восстановить зависимости по каждому из трех столбцов и сравнить полученные прямые.

Спасибо большое, Александр Иванович, за подробное объяснение, я поняла.

Но все-таки можно задать еще один вопрос, дабы точно определиться с применением метода бутстреп и развеять все сомнения.
Так как Вы сказали, что бутстреп не может увеличить числа данных,то получается, что способ, приведенный ниже, не имеет никакого смысла?
Просто я построила авторегрессионную модель следующим образом:


В итоге у меня получилось 18 наблюдений вместо исходных семи, затем я уже применила метод наименьших квадратов, посчитав средние значения по столбцам. В итоге у меня получилось одно уравнение, а не три.

С уважением, Татьяна.

Про авторегрессионную модель Вы не упоминали, и я рассматривал выше обычный метод наименьших квадратов - независимая переменная - время зависимая - та, что у Вас.
Исходных случайных величин все равно 7, а не 18. Поэтому объем выборки - 7, а не 18. Остальное - информационный шум.
Три уравнения показывали бы разброс (пессимистический, вероятный и оптимистический сценарии), одно Ваше уравнение получено при неоправданно усложненных расчетах по сравнению с обычным способом. Дисперсия увеличивается из-за дисперсии отклонений (тех, что плюс-минус).

Спасибо огромное за помощь!