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μtは、時間によって変化する平均項
βtは、時間によって変化する傾き項
s(t)は、時間によって変化する季節項
atは、ランダムショック
このモデルにおいて、トレンドのないモデル、βt = 0、季節性のないモデルはs(t) = 0とします。説明のため、時間によって変化する各項の推定量を、次のように定義します。
Ltを、μtを推定した平滑化した水準(レベル)とします。
Ttを、βtを推定した平滑化した水準(レベル)とします。
St - jj = 0, 1,..., s - 1に対して)を、s(t)の推定値とします。
αを、水準に対する平滑化の重みとします。
γを、トレンドTtに対する平滑化の重みとします。
ϕを、トレンドダンプに対する平滑化の重みとします。
δを、季節効果に対する平滑化の重みとします。
1重指数平滑化法のモデルは、yt = μt + αtという式で表されます。
平滑化の式Lt=αyt+(1-α)Lt-1は、1個の平滑化重みαを使って定義されています。この平滑化法モデルは、次のような制約をもつARIMA(0,1,1)モデルと等価です。
2重指数平滑化法のモデルは、yt = μt + βtt + atという式で表されます。
平滑化式は、1つの重みαを使って次のように定義されます。
線形指数平滑化法のモデルは、yt = μt + βtt + atという式で表されます。
平滑化式は、平滑化重みのαγを使って次のように定義されます。
ダンプトレンド線形-指数平滑化法のモデルは、yt = μt + βtt + atという式で表されます。
平滑化の式は、平滑化の重みαγϕを使って次のように定義されます。
季節指数平滑化法のモデルは、yt = μt + s(t) + atという式で表されます。
平滑化の式は、平滑化重みのαδを使って次のように定義されます。
Winters法の追加バージョンのモデルは、yt = μt + βtt + s(t) + atという式で表されます。
平滑化の式は、重みのαγδを使って次のように定義されます。
このモデルは、次式で表される季節ARIMA(0,1,s+1)(0,1,0)sモデルと等価です。