Winters 방법의 수준, 추세 및 계절 성분의 정의

Winters의 방법은 각 기간에서의 수준 성분, 추세 성분 및 계절 성분을 사용합니다. 또한 세 개의 가중치 또는 평활화 모수를 사용하여 각 기간의 성분을 업데이트합니다. 수준 및 추세 성분의 초기 값은 시간에 대한 선형 회귀 분석을 통해 얻습니다. 계절 성분의 초기 값은 추세 제거된 데이터를 사용하는 지시 변수 회귀 분석을 통해 얻습니다. 다음 방정식은 Winters의 방법의 평활 방정식입니다.

가법 모형의 평활 방정식

  • 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

승법 모형의 평활 방정식

  • 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

표기법

용어설명
Lt시간 t에서의 수준
α수준에 대한 가중치
Tt시간 t에서의 추세
γ추세에 대한 가중치
St시간 t에서의 계절 성분
δ계절 성분에 대한 가중치
p계절 기간
Yt시간 t에서의 데이터 값
시간 t에서의 적합치 또는 한 주기 전 예측값
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