• ให้ การตอบสนองเฟสเชิงเส้นในย่านความถี่ผ่านได้ดีกว่าตัวกรองแบบ Chebyshev Type I/Type II และตัวกรองแบบวงรี
• ออกแบบมาเพื่อให้มีการตอบสนองความถี่ที่ราบเรียบที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ในช่วงความถี่ผ่าน

• จำเป็นต้องมีลำดับที่สูงกว่าเพื่อนำข้อกำหนดแถบหยุด เฉพาะมาใช้

• ลดความคลาดเคลื่อนระหว่างคุณลักษณะของตัวกรองในอุดมคติและคุณลักษณะของตัวกรองจริงให้เหลือน้อยที่สุดตลอดช่วงการทำงานของตัวกรอง

• มีระลอกคลื่นในย่านความถี่ผ่าน

• ใช้เพื่อลดความไม่สม่ำเสมอ (ความผันผวนแบบสุ่ม) ในข้อมูลอนุกรมเวลา ทำให้มองเห็นพฤติกรรมที่แท้จริงของอนุกรมเวลาได้ชัดเจนยิ่งขึ้น
• นอกจากนี้ ยังเป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพในการคาดการณ์ค่าในอนาคตของอนุกรมเวลา (การพยากรณ์) ^{[ 4 ]}

• ใช้วิธีการวัดค่าต่างๆ ที่สังเกตได้ในช่วงเวลาหนึ่ง ซึ่งมีทั้งความคลาดเคลื่อนทางสถิติและความไม่แม่นยำอื่นๆ โดยการประมาณการแจกแจงความน่าจะเป็นร่วมกันของตัวแปรต่างๆ สำหรับแต่ละช่วงเวลา

ข้อสมมติฐานนี้จึงจำเป็นต้องมีความรู้เกี่ยวกับวิธีการทำงานของระบบที่สร้างจุดข้อมูลเมื่อเวลาผ่านไป และวิธีการได้มาซึ่งการวัดค่าต่างๆ

• ใช้ในการประมาณค่าฟังก์ชัน ค่าจริง โดยใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของข้อมูลที่สังเกตได้ในบริเวณใกล้เคียง
• เหมาะสมที่สุดเมื่อมิติของตัวแปรทำนายมีค่าต่ำ ( p < 3) เช่น สำหรับการแสดงข้อมูลด้วยภาพ

• ตัวกรองความถี่ต่ำชนิดหนึ่ง
• ใช้การวน ซ้ำหลายครั้ง ของ ตัวกรองค่า เฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีความยาวmโดยที่mเป็นจำนวนเต็มคี่บวก

• แข็งแกร่งและเกือบจะสมบูรณ์แบบ
• ทำงานได้ดีในสภาพแวดล้อมที่มีข้อมูลขาดหาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเวลาและพื้นที่หลายมิติ ซึ่งข้อมูลขาดหายอาจก่อให้เกิดปัญหาที่เกิดจากความเบาบางเชิงพื้นที่
• พารามิเตอร์ทั้งสองตัวมีคำอธิบายที่ชัดเจน ทำให้ผู้เชี่ยวชาญในสาขาต่างๆ สามารถนำไปปรับใช้ได้อย่างง่ายดาย
• มีการพัฒนาซอฟต์แวร์สำหรับการประมวลผลข้อมูลอนุกรมเวลา ข้อมูลระยะยาว และข้อมูลเชิงพื้นที่ในแพ็กเกจทางสถิติยอดนิยมอย่าง Rซึ่งช่วยอำนวยความสะดวกในการใช้ตัวกรอง KZ และส่วนขยายของตัวกรองดังกล่าวในด้านต่างๆ

เป็นการขยายแนวคิดของตัวกรองการปรับเรียบ แบบSavitzky–Golayไปใช้กับกรณีการสุ่มตัวอย่างที่ไม่เป็นไปตามแบบแผน

• การนำแบบจำลองอย่างง่ายมาใช้กับชุดข้อมูลย่อยเฉพาะที่ เพื่อสร้างฟังก์ชันที่อธิบายส่วนที่เป็นเชิงกำหนดของการเปลี่ยนแปลงในข้อมูลทีละจุด
• ข้อดีสำคัญประการหนึ่งของวิธีการนี้คือ นักวิเคราะห์ข้อมูลไม่จำเป็นต้องระบุฟังก์ชันโดยรวมใดๆ เพื่อปรับแบบจำลองให้เข้ากับข้อมูล แต่สามารถปรับให้เข้ากับส่วนต่างๆ ของข้อมูลได้เท่านั้น

• การคำนวณที่เพิ่มขึ้น เนื่องจาก LOESS ต้องใช้การคำนวณอย่างมาก จึงแทบเป็นไปไม่ได้เลยที่จะนำมาใช้ในยุคที่กำลังพัฒนาวิธีการถดถอยกำลังสองน้อยที่สุด

• ตัวกรองที่ยอมให้สัญญาณที่มีความถี่ต่ำกว่าความถี่ตัด ที่เลือกไว้ผ่านไปได้ และลดทอนสัญญาณที่มีความถี่สูงกว่าความถี่ตัดนั้น
• ใช้สำหรับการรับรู้เวลาต่อเนื่องและการรับรู้เวลาไม่ต่อเนื่อง

• เป็นการคำนวณเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลโดยการสร้างค่าเฉลี่ยหลายๆ ค่าจากชุดย่อยต่างๆ ของชุดข้อมูลทั้งหมด
• เทคนิคการปรับให้เรียบที่ใช้เพื่อให้แนวโน้มระยะยาวของอนุกรมเวลาชัดเจนยิ่งขึ้น^{[ 4 ]}
• องค์ประกอบแรกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้มาจากการหาค่าเฉลี่ยของกลุ่มย่อยคงที่เริ่มต้นของอนุกรมตัวเลข
• โดยทั่วไปมักใช้กับ ข้อมูล อนุกรมเวลาเพื่อลดความผันผวนในระยะสั้นและเน้นแนวโน้มหรือวัฏจักรในระยะยาว

• ได้รับการปรับเปลี่ยนเพื่อให้สามารถรองรับองค์ประกอบตามฤดูกาลหรือวัฏจักรของอนุกรมเวลาได้

โดยอิงจากการปรับพหุนามให้เข้ากับส่วนต่างๆ ของข้อมูลด้วยวิธีหาค่ากำลังสองน้อยที่สุด ซึ่งเป็นกรณีเฉพาะของการถดถอยเฉพาะที่ (Local regression หรือ "loess") เมื่อตัวอย่างข้อมูลมีความสม่ำเสมอ

• เทคนิคเชิงตัวเลขสำหรับการหาคำตอบโดยประมาณของปัญหาทางคณิตศาสตร์และวิศวกรรมต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับพฤติกรรมของโครงสร้างตาข่ายยืดหยุ่น
• นักอุตุนิยมวิทยาใช้ระเบียบวิธีตารางแบบยืดขยายในการพยากรณ์อากาศ
• วิศวกรใช้ระเบียบวิธีโครงสร้างแบบยืดหดได้ในการออกแบบเต็นท์และโครงสร้างรับแรงดึง อื่น ๆ