Este modelo presupone que a medida que se incrementan los datos, también se incrementa el patrón estacional. La mayoría de las gráficas de series muestran este patrón. En este modelo, la tendencia y los componentes de estación se multiplican y luego se suman al componente de error.
Elija el modelo multiplicativo cuando la magnitud del patrón estacional en los datos depende de la magnitud de los datos. En otras palabras, la magnitud del patrón estacional aumenta a medida que los valores de los datos se incrementan y disminuye a medida que los valores de los datos decrecen.
Elija el modelo aditivo cuando la magnitud del patrón estacional en los datos no dependa de la magnitud de los datos. En otras palabras, la magnitud del patrón de estación no cambia cuando la serie sube o baja.
Si el patrón de los datos no es muy obvio y usted tiene dificultad para elegir entre los procedimientos aditivo y multiplicativo, pruebe y elija el que ofrezca las mediciones de exactitud más pequeñas.