(单选)判断: Holt方法是一种二重指数平滑方法,它可以同时对数据序列和趋势进行平滑处理。A: 正确B: 错误

考查要点：本题主要考查对指数平滑法中Holt方法的理解，特别是其核心特点和应用场景。

解题关键：

1. 指数平滑法的分类：明确Holt方法属于二重指数平滑法，区别于简单指数平滑（仅处理水平）和Winter法（三重，处理水平、趋势、季节性）。
2. Holt方法的核心功能：能够同时对数据序列的水平和趋势进行平滑处理，适用于具有线性趋势的时间序列预测。

Holt方法（Holt's Linear Trend Method）是指数平滑法的一种扩展形式，专门用于处理具有线性趋势的时间序列数据。其核心特点如下：

1. 二重指数平滑：Holt方法使用两个平滑参数（通常记为$\alpha$和$\beta$），分别对应对数据水平和趋势的平滑处理。
2. 预测方程：通过水平和趋势的组合，生成包含趋势信息的预测值，公式为：
   $\hat{y}_{t+m} = l_t + m \cdot b_t$
   其中$l_t$为当前水平，$b_t$为当前趋势，$m$为预测步数。
3. 应用场景：适用于数据呈现稳定线性趋势但无季节性波动的情况（如销售增长、人口增长等）。

题目中“二重指数平滑”和“同时平滑数据序列和趋势”的描述均符合Holt方法的特性，因此答案为正确。