直近の観測値の変動に従属させたいような比較的短期間の期待値を決めるのに適している。filter)は重回帰モデルにおける時間に依存するパラメータ推定値を、次の従属変数が利用可能になった時に計算機により更新する方法である。指数平滑化法はカルマンフィルターに関係する繰り返し計算の単純な例と言える。単純な指数平滑化法はある時点の期待値と実際の観測値の差から次の期待値を決定する。それに追従する変動を見せる。掛けた修正値を前回の期待値に加算する。非常に大きくなるような時系列では計算効率が良い。持たない時系列に対する予想値であり、長期に渡って時系列が存在していると仮定されている。取ることによって表すことができる。近づくと過去の観測値の影響が強くなる。次の期待値として直前の観測値を採用する。