これはHolt-Wintersの加法型手法に類似しています。Holt-Wintersの積乗型手法でも、予測に対するレベル、トレンド、および季節的な調整の指数平滑値を計算します。この積乗型手法では、トレンド予測に季節性を掛けることによって、Holt-Wintersの積乗型予測を得られます。
この手法は、トレンドや季節性があり、時間の経過で増加するデータに最適です。その結果は、データの季節的な変動を再現する、曲線的な予測になります。
図B-9 標準のHolt-Wintersの積乗型データ、適合、および予測曲線
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