シングル指数平滑法(SES)

過去のデータすべてに重みを付け、過去に戻るほど重みを大幅に小さくします。つまり、より最近のデータの重みが大きくなります。この方法の重み付けによって、移動平均法またはパーセンテージ変更法の制限が大幅に解消されます。

この手法では直線的で平坦な予測になり、トレンドまたは季節性のない揮発データには最適です。

図A-3 標準のシングル指数平滑データ、適合、予測線