Алгоритм, который вы ищете, называется Наименьших квадратов
Вам нужно минимизировать суммарные расстояния от каждой точки до функции, которую вы будете использовать для прогнозирования будущих значений. Чтобы расстояние всегда было положительным, в расчет принимается не абсолютное значение, а квадрат значения. Сумма квадратов разностей должна быть минимальной. Определив функцию, которая составляет эту сумму, выведя ее, решив полученное уравнение, вы найдете параметры для вашей функции, которые будут БЛИЖАЙШИЕ к статистическим значениям из прошлого.
Такие программы, как Excel (может быть, и OpenOffice Spreadsheet) имеют встроенную функцию, которая делает это за вас, используя полиномиальные функции для определения зависимости.
Как правило, вы должны принимать Time как независимое значение, а все остальные как описанные значения.
Это называется эконометрикой, потому что оно широко распространено в экономике. Таким образом, если у вас много статистических данных из прошлого, прогноз на следующий день будет достаточно точным (вы также сможете определить доверительный интервал - возможная ошибка, которая может возникнуть). Следующие дни будут все менее и менее точными.
Если вы создадите разные модели для каждого дня недели, включите в качестве переменных выходные и особые дни, вы получите гораздо более высокую точность.
Это единственный ПРАВИЛЬНЫЙ способ математического прогнозирования будущих значений. Но из всего этого возникает вопрос: Стоит ли оно того?