加法型季節

トレンドのない履歴データの季節性インデックスを計算します。この手法では、予測のレベル、および予測に対する季節調整の指数平滑値が生成されます。季節性の調整が予測レベルに加算され、加法型季節予測が実行されます。

この手法は、トレンドはないが季節性のある、時間の経過で増加しないデータに最適です。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A-6 標準の加法型季節データ、適合、およびトレンドのない予測曲線