分解には次のステップが関係しています。
- Minitabでは、季節サイクルの長さと等しい長さの中心化された移動平均を使用してデータが平滑化されます。季節サイクルの長さが偶数の場合、移動平均を正確に同期させるには、2段階移動平均が必要です。
- Minitabでは、移動平均をデータに分解する（乗法的モデル）か、またはデータから減算する（加法的モデル）ことにより、一般に生の季別の値と呼ばれる値を計算します。
- 季節サイクルでの対応する期間については、Minitabによって生の季別の値の中央値が算出されます。たとえば、連続する60か月（5年）分のデータがある場合は、1月、2月など、各月に対応する5つの生の季別の値の中央値が計算されます。
- 平均値が1（乗法的モデル）または0（加法的モデル）になるように、生の季別の値の中央値が調整されます。それらの調整された中央値が季節指標となります。
- 季節指標を使用してデータが季別に調整されます。
- 最小二乗回帰を使用して、季別に調整されたデータにトレンド線が当てはめられます。
データのトレンドは、データをトレンド成分で除算する（乗法的モデル）か、データからトレンド成分を減算する（加法的モデル）ことにより、トレンド除去することができます。
