什么是双指数平滑的水平和趋势分量？

双指数平滑在每个周期处采用水平分量和趋势分量。它使用两个权重（即平滑参数）在每个周期处更新分量。双指数平滑方程为：

其中 L_t 是时间 t 处的水平，α 是水平的权重，T_t 是时间 t 处的趋势，γ 是趋势的权重，Y_t 是时间 t 处的数据值，是时间 t 处的拟合值（即向前一步的预测）。

第一个观测值编号为一，因此，必须将时间零处的水平和趋势估计值初始化才能继续。初始化方法用于确定如何以两种方式之一获取平滑值：使用 Minitab 生成的权重或者使用指定的权重。

最优 ARIMA 权重	指定的权重
Minitab 将 ARIMA (0,2,2) 模型与数据拟合，以尽可能使误差平方和最小。随后，向后预测方法对趋势和水平分量进行初始化。	Minitab 将线性回归模型与时间序列数据（y 变量）和时间（x 变量）的关系进行拟合。此回归中的常量是水平分量的初始估计值，斜率系数是趋势分量的初始估计值。

指定对应于等根 ARIMA (0, 2, 2) 模型的权重时，Holt 方法特殊化为 Brown 方法。