指数平滑法

【しすうへいかつほう (exponential smoothing)】

時系列データに対してウエイト付け平均を行って平滑化する方式で, 過去にさかのぼる程小さくなる指数型のウエイト付けを採用している. 時系列を逐次平滑化している基本式(定数型モデル)は, $m_{t}=ad_{t}+(1-a)m_{t-1}\,$ で表わされる. ここで, $m_{t}\,$は$t\,$時点のウエイト付けされた平均値(推定値), 構文解析に失敗 (MathML、ただし動作しない場合はSVGかPNGで代替（最新ブラウザーや補助ツールに推奨）: サーバー「https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/」から無効な応答 ("Math extension cannot connect to Restbase."):): {\displaystyle d_t \,} は構文解析に失敗 (MathML、ただし動作しない場合はSVGかPNGで代替（最新ブラウザーや補助ツールに推奨）: サーバー「https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/」から無効な応答 ("Math extension cannot connect to Restbase."):): {\displaystyle t \,} 時点のデータ, 構文解析に失敗 (MathML、ただし動作しない場合はSVGかPNGで代替（最新ブラウザーや補助ツールに推奨）: サーバー「https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/」から無効な応答 ("Math extension cannot connect to Restbase."):): {\displaystyle a \,} は平滑化定数($0\leq a\leq 1\,$)である. また, 時系列データに傾向や季節変動がある場合の直線型傾向モデルや季節型モデルも開発されている.