Допустим, вы работаете аналитиком в продуктовой сети магазинов и вам нужно составить прогноз распределения объема продаж на следующий год по магазинам этой сети в вашем городе¹. Эти магазины одинаковы по размеру и ассортименту, но их объемы продаж отличаются из-за местоположения, конкуренции и разных случайных факторов. Вам дали данные по магазинам за прошлый год и указание придерживаться прогноза экономистов о росте общего объема продаж на 10 %.

Если у вас нет детальной информации, чтобы проанализировать причины, по которым какие-то магазины оказались в числе лучших или худших, то разумно считать, что объем продаж в каждом магазине – результат взаимодействия случайных факторов. В таком случае очень заманчивый и интуитивно привлекательный способ выполнить это задание - просто увеличив данные прошлого года на 10 %, как это сделано в итоговой строчке. Но если вы внимательно читали этот раздел, ваш прогноз должен учесть влияние случайности на результаты прошлого года. Для этого нужно прогноз для магазинов с худшими результатами относительно среднего по всем магазинам увеличить больше, чем на 10 %, а прогноз для магазинов с лучшими результатами увеличить меньше, чем на 10 %.