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, 構文解析に失敗 (Conversion error. Server ("https://en.wikipedia.org/api/rest_") reported: "Cannot get mml. Server problem."): {\displaystyle m_{t}=ad_{t}+(1-a)m_{t-1}\,} で表わされる. ここで, 構文解析に失敗 (Conversion error. Server ("https://en.wikipedia.org/api/rest_") reported: "Cannot get mml. Server problem."): {\displaystyle 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 (Conversion error. Server ("https://en.wikipedia.org/api/rest_") reported: "Cannot get mml. Server problem."): {\displaystyle d_{t}\,} は$t\,$時点のデータ, $a\,$は平滑化定数(構文解析に失敗 (Conversion error. Server ("https://en.wikipedia.org/api/rest_") reported: "Cannot get mml. Server problem."): {\displaystyle 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.

詳しくは基礎編：指数平滑法を参照.