Esse modelo pressupõe que à medida que os dados aumentam o padrão sazonal também aumenta. A maioria dos gráficos de séries temporais exibe esse padrão. Nesse modelo, os componentes de tendência e sazonais são multiplicados e depois adicionados ao componente de erro.
Escolha o modelo multiplicativo quando a magnitude do padrão sazonal nos dados depender da magnitude dos dados. Em outras palavras, a magnitude do padrão sazonal aumenta à medida que os valores dos dados aumentam, e diminui quando os valores dos dados diminuem.
Escolha o modelo aditivo quando a magnitude do padrão sazonal nos dados não depender da magnitude dos dados. Em outras palavras, a magnitude do padrão sazonal não muda à medida que a série aumenta ou diminui.
Se o padrão nos dados não for muito óbvio e for difícil escolher entre procedimentos aditivos e multiplicativos, tente os dois e escolha o que apresentar menores medidas de precisão.