トレンド分析の主要な結果を解釈する

トレンド分析を解釈するには、次の手順を実行します。主要な出力には、適合されたトレンド式、精度の測度、および予測値などがあります。

ステップ1: モデルがデータに適合するかどうか判断する

トレンド分析プロットを調べて、モデルがデータに適合するかどうかを判断します。適合が実際のデータに密接に従う場合、モデルはデータに適合します。データ点が適合線の周囲にランダムにプロットされるのが理想的です。
  • モデルがデータに適合する場合は、二重指数平滑化を実行し、2つのモデルを比較できます。
  • モデルがデータに適合しない場合は、もう一度分析を実行して別のタイプのモデルを選択します。線形モデルを当てはめてデータの曲面性を確認するには、2次モデル、指数モデル、またはS曲線モデルを選択します。どのモデルもデータに適合しない場合は、別の時系列分析を使用します。詳細は、使用する時系列分析を参照してください。

このトレンド分析プロットでは適合値がデータに密接に従っており、これは、そのモデルがデータに適合することを示しています。

ステップ2: モデルの適合を他のモデルと比較する

精度の測度(MAPE、MAD、およびMSD)を使用して、モデルの適合度を他の時系列モデルと比較します。これらの統計量は、それ自体ではそれほど参考になりませんが、別の方法を使用して得られた適合度を比較する目的で使用できます。それら3つの統計量すべてにおいて、通常は値が小さいほど適合性が高いモデルであることを示します。単一のモデルに3つすべての統計量の最小値が含まれていない場合は、通常、MAPEが優先される測定方法となります。

この精度の測度は、データの終わりからの1期間を予測する場合に期待される精度を示しています。したがって、1期間より先の期間の予測の精度を示すものではありません。予測でモデルを使用する場合は、精度の測度のみに基づいて決定しないでください。モデルの適合度も調べ、特に系列の終わりにその予測とモデルがデータに密接に従うことを確認する必要があります。

モデル1

精度の測度 MAPE 8.1976 MAD 3.6215 MSD 22.3936

モデル2

精度の測度 MAPE 6.9551 MAD 2.7506 MSD 11.2702
主要な結果: MAPE、MAD、MSD

これらの結果において、2番目のモデルのほうが1番目のモデルと比較して3つすべての数値が小さくなっています。したがって、2番目のモデルのほうが適合性が高いと言えます。

ステップ3: 予測値が正確かどうかを判断する

トレンド分析プロットの終わり、および予測を調べて、予測値の正確さを判断します。適合値は、特に系列の終わりにはデータに密接に従います。系列の終わりに適合値がデータからずれ始めた場合は、基本のトレンドが変化している可能性があります。トレンドが変化している場合は、そのモデルで正確な予測を行うことはできません。その場合は、データをさらに収集して、長期間におけるトレンドでは一貫性が低下するかどうか判断してください。

予測が正確なものに見える場合でも、3期間より先の予測は慎重に行ってください。短いスパンのデータで観測されるトレンドは、より大きなサイクルの一部になっていて長くは持続しない可能性があります。トレンドは急変する可能性があるため、通常は2~3期間先の範囲についてのみ予測してください。

このトレンド分析プロットでは、特に系列の終わりにおいて適合がデータに密接に従っています。したがって、向こう3か月間についての予測は正確であると結論付けることができます。

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