задача

В таблице приведены данные по объёму продаж мазута компании API в странах Восточной Европы в период с 2016 по 2021 гг. (Данные приведены в тыс. баррелей за каждый четырёхмесячный период года).
Год    Период    Объём продаж (тыс. баррелей)
2016    Сентябрь-декабрь    5
2017    Январь-апрель    10
    Май-август    11
    Сентябрь-декабрь    7
2018    Январь-апрель    14
    Май-август    15
    Сентябрь-декабрь    9
2019    Январь-апрель    18
    Май-август    20
    Сентябрь-декабрь    11
2020    Январь-апрель    21
    Май-август    24
    Сентябрь-декабрь    14
2021    Январь-апрель    25

1.    Дать графическое изображение временного ряда. В первом приближении, визуально определить какой модели (мультипликативной или аддитивной) соответствуют данные.
2.    Определить периодичность данных в структуре ряда с помощью коэффициента автокорреляции. Построить кореллограмму.
3.    Применить метод скользящих средних для сглаживания исходных данных. При этом:
а) варьировать размер шаблона сглаживания в заданном диапазоне;
б) построить регрессию сглаженных данных, применив соответствующую функцию;
в) оценить качество сглаживания (остаточную колеблемость) с помощью коэффициента корреляции или детерминации;
г) при необходимости (чётный период) центрировать осреднённые значения с помощью шаблона с весами.
4.    Построить обе модели временного ряда (мультипликативную и аддитивную). Сравнить модели по критерию остаточной компоненты. Выбрать более точную.
5.    Исследовать временной ряд, применив другие методы сглаживания – скользящая медиана, экспоненциальное сглаживание, фильтр Хемминга. При исследовании учитывать п. 3 – вариация размера шаблона.
6.    Сравнить параметры ряда, полученные с помощью различных моделей и методов исследования – уравнение тренда, значения сезонных компонент, характеристик остаточной компоненты.