「指数平滑法」の版間の差分

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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,  
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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, \begin{math}m_{t}=ad_{t}+(1-a)m_{t-1}\end{math}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), $d_t$は$t$時点のデータ, $a$は平滑化定数(\begin{math}0 \leq a \leq 1\end{math})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.
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m_{t}=ad_{t}+(1-a)m_{t-1}
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で表わされる. ここで, <math>m_t \,</math>は<math>t \,</math>時点のウエイト付けされた平均値(推定値), <math>d_t \,</math>は<math>t \,</math>時点のデータ, <math>a \,</math>は平滑化定数(<math>0 \leq a \leq 1 \,</math>)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.

2007年7月13日 (金) 00:38時点における版

【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, で表わされる. ここで, は時点のウエイト付けされた平均値(推定値), は時点のデータ, は平滑化定数()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.

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