Winterの方法では、各期間で1つの水準成分、1つのトレンド成分、および1つの季節成分を使用します。3つの重み値（平滑化パラメータ）を使用して、各期間で成分を更新します。水準成分とトレンド成分の初期値は、その時点で線形回帰から得られます。季節成分の初期値は、トレンド除去データを使用する指標変数回帰から得られます。次の方程式は、Winterの方法の平滑化方程式です。
加法的モデルの平滑化方程式
- Lt= α (Yt - St-p) + (1 - α) [Lt-1 + Tt-1]
- Tt = γ [Lt - Lt-1] + (1 - γ)Tt-1
- St = δ (Yt - Lt) + (1 - δ) St-p
= Lt-1 + Tt-1 + St-p
乗法的モデルの平滑化方程式
- Lt= α (Yt / St-p) + (1 - α) [Lt-1 + Tt-1]
- Tt = γ [Lt - Lt-1] + (1 - γ)Tt-1
- St = δ (Yt / Lt) + (1 - δ) St-p
= (Lt-1 + Tt-1) St-p
表記
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| Lt | 時間tでの水準 |
| α | 水準の重み |
| Tt | 時間tでのトレンド |
| Y | トレンドの重み |
| St | 時間tでの季節成分 |
| δ | 季節成分の重み |
| p | 季節期間 |
| Yt | 時間tでのデータ値 |
 | 時間tでの適合値、または1期間先の予測 |
