1系列指数平滑化のデータを入力する

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データを入力する

変数に、一定の間隔で収集され、時間順に記録された数値データの列を入力します。データが複数の列に入力されている(たとえば、年ごとに別々の列にデータが入力されている)場合は、データを単一の列に積み重ねる必要があります。

このワークシートでは、[売上高]に各月に販売されたコンピュータの台数が入力されています。

C1
売上高
195000
213330
208005
249000
237040

平滑化で用いる重み

重み値により、現在の条件に対する各成分の反応を定義して平滑化の量を調整します。通常は、データを十分に平滑化して雑音(不規則な変動)を減らし、パターンが明確になるようにすることができます。ただし、重要な詳細が失われる程にデータを平滑化しないでください。

適度な重み値が不明な場合は、最適ARIMAを選択します。次に、時系列プロットを調べた後で、重み値を増減することができます。重み値を小さくするとより平滑な線になり、重み値を大きくすると平滑ではない線になります。雑音が多いデータの場合には重み値を小さくし、平滑化値が雑音によって変動しないようにしてください。

最適ARIMA
Minitabでは、ARIMA (0,1,1)モデルでの平方残差の和を最小化する重みが使用されます。ARIMA (0,1,1)モデルでは、データの差を計算し、次数が1の移動平均項を含めます。
使用
通常は、0から1の間の重みが適切です。雑音が多いデータの場合には値の小さな重みを使用し、平滑化値が雑音によって変動しないようにします。重み値を小さくすると最近のデータに対する比重が小さくなり、より平滑な線になります。また重み値を大きくすると、最近のデータに対する比重が大きくなり、より平滑ではない線になります。単純な予測を計算するには、重み値として1を使用します。単純な予測についての詳細は、時系列分析による予測に移動し、「単純な予測とは」をクリックしてください。
重み = 0.2
重み = 0.8

予測する

時系列の予測を行うには、次の手順を実行します。

  1. 予測するを選択します。
  2. 予測数に、予測の対象となる連続期間の数を入力します。
  3. 開始位置で、最初の予測の行番号を指定します。このフィールドを空白にすると、時系列の終わりから予測を開始されます。

    値を入力すると、その行番号までのデータのみが予測で使用されます。Minitabでは適合値の計算にすべてのデータを使用するため、予測値は適合値と異なります。

    たとえば、分析者が1月から12月までの毎月のデータを持っているとします。分析者が、12月に次の月の予測を行おうとしますが、12月のデータは揃っていません。分析者は、予測数に「2」と入力します。また開始位置に「12」と入力します。この場合Minitabでは、11月までのデータを使用して12月と1月の予測値を計算します。
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