加法的モデルと乗法的モデル

このモデルでは、データが増加すると、季節パターンも増加すると仮定しています。ほとんどの時系列プロットでこのようなパターンが示されます。このモデルでは、トレンド成分と季節成分が乗算されて誤差成分に加算されます。

データの季節パターンの大きさがデータの大きさに依存する場合は、乗法的モデルを選択します。つまり、季節パターンの大きさは、データ値の増加に伴って増加し、データ値の減少に伴って減少します。

データの季節パターンの大きさがデータの大きさに依存しない場合は、加法的モデルを選択します。つまり、季節パターンの大きさは系列の増減に伴って変化しません。

データのパターンが不明で、加法的方法と乗法的方法のいずれが適切であるかわからない場合は、両方の方法を試し、精度の測度が小さいほうの方法を選択します。