分解の主要な結果を解釈する

プロットを調べて、モデルがデータに適合するかどうか判断します。適合が実際のデータに密接に従う場合、モデルはデータに適合します。

• モデルがデータに適合する場合は、Winterの方法を実行し、2つのモデルを比較できます。
• 分解では一定の線形トレンドを使用します。トレンドに曲面性がある場合、分解は良好に適合しません。Winterの方法を使用する必要があります。
• モデルがデータに適合しない場合は、プロットに季節性が欠けていないか調べます。季節パターンが存在しない場合は、別の時系列分析を使用してください。詳細は、使用する時系列分析を参照してください。

精度の測度（MAPE、MAD、およびMSD）を使用して、モデルの適合度を他の時系列モデルと比較します。これらの統計量は、それ自体ではそれほど参考になりませんが、別の方法を使用して得られた適合度を比較する目的で使用できます。それら3つの統計量すべてにおいて、通常は値が小さいほど適合性が高いモデルであることを示します。単一のモデルに3つすべての統計量の最小値が含まれていない場合は、通常、MAPEが優先される測定方法となります。