「状態空間平滑化モデルの指定」ウィンドウでは、Hyndman et al.（2008）で定義されているさまざまな状態空間平滑化モデルをあてはめることができます。（2008）を参照してください。状態空間平滑化モデルは、誤差、トレンド、および季節の要素に基づいて定義されます。
• 誤差：加法的（A）・乗法的（M）
• トレンド要素：なし（N）・加法的（A）・加法的ダンプ（Ad）・乗法的（M）・乗法的（ダンプ）（Md）
• 季節要素：なし（N）・加法的（A）・乗法的（M）
上記のETS（Error, Trend, Seasonal; 誤差・トレンド・季節）によって特定のモデルが表されます。「状態空間平滑化モデル」ウィンドウにあるチェックボックスを使用して、使用したいモデルの誤差・トレンド・季節を選択します。 ［推奨されるモデルを選択］をクリックすると、プラットフォームによって推奨されるモデルに対応するチェックボックスが選択されます。このウィンドウが開いたときは、推奨されるモデルが選択された状態となっています。また、すべてのチェックボックスを選択するには［すべて選択］を、すべてのチェックボックスの選択を解除するには［すべて選択解除］をクリックします。このウィンドウには、以下のオプションもあります。
周期
モデルをあてはめる際に考慮する季節性の周期を指定します。
パラメータの制約
オブザベーションが現在から離れるほど、モデルの現在の状態における効果が小さくなるように、パラメータを制約します。状態空間平滑化モデルでは、時間tにおける予測は、時間tまでのすべてのオブザベーションの重み付き合計と同じです。重みは、これらのパラメータの関数です。そのため、パラメータを制約することによって、過去のオブザベーションに対する重みがゼロになり、オブザベーションが現在から離れるほど、重みがよりゼロに近づきます。
［OK］をクリックすると、指定した一連のモデルがあてはめられます。各状態空間平滑化モデルの要約値が「モデルの比較」表に追加されます。個々のあてはめのレポートは、このレポートウィンドウに追加されます。