İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Ekonometri›Holt-Winters Üçlü Üstel Düzeltme
Regression model

Holt-Winters Üçlü Üstel Düzeltme

Holt-Winters Triple Exponential Smoothing · Ayrıca şöyle bilinir: triple exponential smoothing, Winters' method, Holt-Winters seasonal method, Holt-Winters Üçlü Üstel Düzleştirme

Holt-Winters üçlü üstel düzeltme, Charles Holt'un çalışmalarına dayanarak Peter Winters tarafından 1960 yılında tanıtılan, Holt'un çift düzeltme modelini bir mevsimsel bileşen ekleyerek genişleten bir tahmin modelidir. Seviye, eğilim ve mevsim olmak üzere üç gelişen niceliği izler ve sürekli bir zaman serisini tahmin etmek için bunları birleştirir.

ScholarGate
  1. Regression model
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Holt-Winters Üçlü Üstel Düzeltme
ARIMA (Autoregressive In…Basit ve Çift Üstel Düze…Durum Uzay Modeli (Kalma…Yapısal Zaman Serisi Mod…ETS: Hata, Eğilim, Mevsi…ProphetMevsimsel ARIMA (SARIMA)SARIMAXTheta Yöntemi

Ne zaman kullanılır

Tek bir sürekli zaman serisine sahip olduğunuzda, mevsimsel periyodu biliniyorsa (örneğin aylık veriler için 12 veya üç aylık veriler için 4) ve eğilimle birlikte kararlı veya istikrarlı bir şekilde büyüyen bir mevsimsel desen gösteriyorsa Holt-Winters'ı kullanın. Mevsimsel faktörleri tahmin etmek için yeterli geçmişe — en az yaklaşık iki tam mevsim döngüsüne (yaklaşık 24 gözlem) — ihtiyaç duyar. Mevsimsel genlik sabit olduğunda toplamsal varyantı ve genlik seviyeyle büyüdüğünde çarpımsal varyantı seçin.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Seviyeyi, eğilimi ve mevsimselliği tek bir şeffaf, düşük eforlu modelde bir arada yakalar.
  • Toplamsal ve çarpımsal varyantlar hem sabit hem de büyüyen mevsimsel genlikleri ele alır.
  • Tekrarlayan güncellemeler son gözlemleri daha ağır tartar, bu nedenle model seri geliştikçe uyum sağlar ve hesaplama maliyeti düşük kalır.
Sınırlılıklar
  • Mevsimsel periyot önceden bilinmeli ve sabit olmalıdır; periyodu kendi başına keşfedemez veya değiştiremez.
  • Yalnızca düzenli mevsimselliğe sahip tek bir seriyi modeller ve açıklayıcı değişkenleri dahil etmenin bir yolu sunmaz.
  • En az yaklaşık iki tam mevsim döngüsü geçmişine ihtiyaç duyar, bu nedenle kısa serilerde güvenilmezdir.

SSS

Toplamsal ve çarpımsal varyantlar arasındaki fark nedir?

Toplamsal varyantta mevsimsel etki, her döngüde eklenen sabit bir miktardır ve bu da kabaca sabit büyüklükte bir mevsimsel salınım için uygundur. Çarpımsal varyantta mevsimsel etki, seviyenin bir yüzdesidir ve bu da serinin büyümesiyle büyüyen bir salınım için uygundur. Mevsimsel genliğin zamanla nasıl davrandığına uyan varyantı seçin.

α, β ve γ düzeltme parametrelerini nasıl seçerim?

Bunlar genellikle elle ayarlanmak yerine geçmiş üzerindeki tek adımlı tahmin hatasını en aza indirerek otomatik olarak tahmin edilir. 1'e yakın değerler bir bileşenin son verilere hızlı tepki vermesini sağlarken, 0'a yakın değerler yavaş değişmesini ve pürüzsüz kalmasını sağlar.

Ne kadar veriye ihtiyacım var?

Mevsimsel periyodun bilinmesini ve en az yaklaşık iki tam mevsim döngüsü gözlemi — aylık veriler için yaklaşık 24 nokta — gereklidir, böylece mevsimsel faktörler güvenilir bir şekilde tahmin edilebilir.

Bunun yerine ne zaman ARIMA veya bir durum-uzay modeli kullanmalıyım?

Holt-Winters, sabit, bilinen bir mevsimsel periyoda ve açıklayıcı girdi olmayan tek bir seriyi varsayar. Mevsimsellik düzensizse, dinamikler daha karmaşıksa veya diğer değişkenleri veya resmi belirsizlik bantlarını dahil etmeniz gerekiyorsa, mevsimsel bir ARIMA veya durum-uzay modeli daha uygun bir seçenektir.

Kaynaklar

  1. Winters, P. R. (1960). Forecasting Sales by Exponentially Weighted Moving Averages. Management Science, 6(3), 324-342. DOI: 10.1287/mnsc.6.3.324 ↗
  2. Holt, C. C. (2004). Forecasting Seasonals and Trends by Exponentially Weighted Moving Averages. International Journal of Forecasting, 20(1), 5-10. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2003.09.015 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 1). Holt-Winters Triple Exponential Smoothing. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/holt-winters

İlişkili yöntemler

ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) ModeliBasit ve Çift Üstel Düzeltme (SES / Holt)Durum Uzay Modeli (Kalman Filtresi)Yapısal Zaman Serisi Modeli (Temel Yapısal Model)

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) ModeliEkonometri↔ karşılaştır
  • Basit ve Çift Üstel Düzeltme (SES / Holt)Ekonometri↔ karşılaştır
  • Durum Uzay Modeli (Kalman Filtresi)Ekonometri↔ karşılaştır
  • Yapısal Zaman Serisi Modeli (Temel Yapısal Model)Ekonometri↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

ETS: Hata, Eğilim, Mevsimsel Üstel DüzeltmeProphetMevsimsel ARIMA (SARIMA)SARIMAXTheta Yöntemi

Benzer yöntemler

Basit ve Çift Üstel Düzeltme (SES / Holt)ETS: Hata, Eğilim, Mevsimsel Üstel DüzeltmeSTL Ayrıştırması: Loess Kullanarak Mevsimsel-Eğilim AyrıştırmasıMevsimsel ARIMA (SARIMA)Karmaşık Mevsimsellik İçin Trigonometrik Üstel DüzeltmeProphetSARIMA ModeliTheta Yöntemi

İlgili referans kavramlar

Trend AnalysisEM AlgoritmasıGizli Markov ModelleriVeri AsimilasyonuEnergy ForecastingÇok Düzeyli ve Kısmi Havuzlama Modelleri

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Holt-Winters (Holt-Winters Triple Exponential Smoothing). 2026-07-20 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/econometrics/holt-winters · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Charles C. Holt and Peter R. Winters
Year
1960
Type
Exponential smoothing forecasting model
Estimator
Recursive level, trend, and seasonal updating
Outcome
continuous time series
Variants
additive and multiplicative seasonality
MinSample
24
İlişkili yöntemler
ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) ModeliBasit ve Çift Üstel Düzeltme (SES / Holt)Durum Uzay Modeli (Kalman Filtresi)Yapısal Zaman Serisi Modeli (Temel Yapısal Model)
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil