二重指数平滑化の主要な結果を解釈する

二重指数平滑化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、平滑化プロット、精度の測度、および予測などがあります。

このトピックの内容

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
ステップ2: モデルの適合を他のモデルと比較する
ステップ3: 予測値が正確かどうか判断する

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

平滑化プロットを調べて、モデルがデータに適合するかどうか判断します。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。必ず、トレンドの方向または強度が変わる転換点すべてを調べてください。

モデルがデータに適合する場合は、トレンド分析を実行し、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、季節性があるかどうか、またはトレンドが欠けていないかプロットを調べます。季節性があること、またはトレンドが欠けている証拠が認められる場合は、別の時系列分析を使用してください。詳細は、使用する時系列分析を参照してください。

この平滑化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。

注

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	7.265
MAD	16.621
MSD	518.119

モデル2

精度の測度

MAPE	2.474
MAD	9.462
MSD	135.701

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判断する

このプロットで適合値と予測値を調べて、予測値が正確である可能性が高いかどうかを判断します。適合値はデータに密接に従うべきであり、特に系列の終わりではそうである必要があります。適合値が系列の終わりでデータから乖離する場合または予測のトレンド線がデータの通常の流れと一致する場合、基本となるトレンドはまだ変化に対して調整途中である可能性があります。基本トレンドの変化が短期的であるのか、長期的に見えるのかどうかを判断するためには、データをもっと収集してください。

予測が正確なものに見える場合でも、ずっと先の将来の予測は慎重に行ってください。通常は、6期間先までの範囲についてのみ予測してください。

この平滑化プロットのトレンドは系列の終わりで変化しているように見えます。この予測のトレンド線は、データ全体の長期トレンドの傾きほど傾いてはいませんが、その差は、系列の終わりに見られるトレンドの変化がこのモデルでは補正されているためです。この予測では、向こう6か月間の売上は若干上向きのトレンドを示すと予測されます。