In diesem Modell wird vorausgesetzt, dass die Größe des saisonalen Musters mit der Größe der Daten zunimmt. Die meisten Zeitreihendiagramme weisen ein solches Muster auf. In diesem Modell werden die Trend- und die Saisonkomponenten multipliziert und anschließend zur Fehlerkomponente addiert.
Wählen Sie das multiplikative Modell aus, wenn die Größe des Saisonmusters in den Daten von der Größe der Daten abhängt. Anders gesagt: Die Größe des Saisonmusters nimmt zu, wenn die Datenwerte zunehmen, und nimmt ab, wenn die Datenwerte abnehmen.
Wählen Sie das additive Modell aus, wenn die Größe des Saisonmusters in den Daten nicht von der Größe der Daten abhängt. Anders gesagt: Die Größe des Saisonmusters ändert sich nicht, wenn die Datenwerte in der Zeitreihe zu- oder abnehmen.
Wenn das Muster der Daten nicht offensichtlich ist und Sie keine Entscheidung für das additive oder multiplikative Modell treffen können, probieren Sie beide Modelle aus, und wählen Sie das Modell mit den kleineren Genauigkeitsmaßen aus.