가법 모형의 정의

개별 요인의 효과를 구분하고 함께 더하여 데이터를 모형화하는 데이터 모형입니다. 여러 Minitab 명령에 나타납니다.
  • 가법 모형은 분해 절차 및 Winters의 방법에서 옵션으로 사용할 수 있습니다.
  • 가법 모형은 이원 분산 분석 절차에서 옵션으로 사용할 수 있습니다. 모형의 교호작용 항목을 생략하려면 이 옵션을 선택하십시오.

승법 모형의 정의

이 모형에서는 데이터가 증가하면 계절 패턴도 증가한다고 가정합니다. 대부분의 시계열도에서 이러한 패턴이 나타납니다. 이 모형에서는 추세 성분과 계절 성분을 곱한 다음 이 값을 오차 성분에 더합니다.

가법 모형 또는 승법 모형을 사용해야 합니까?

데이터의 계절 패턴 크기가 데이터 크기에 따라 달라지는 경우 승법 모형을 선택합니다. 즉, 계절 패턴의 크기는 데이터 값이 증가하면 증가하고 데이터 값이 감소하면 감소합니다.

데이터의 계절 패턴 크기가 데이터 크기에 따라 달라지지 않는 경우 가법 모형을 선택합니다. 즉, 시계열이 증가하거나 감소해도 계절 패턴의 크기가 바뀌지 않는 경우입니다.

데이터의 패턴이 명확하지 않거나 가법 절차와 승법 절차 중에서 선택하는 데 문제가 있는 경우, 두 절차를 모두 실행하여 정확도 측도가 더 작은 방법을 선택할 수 있습니다.

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