需要予測システムのための統計手法
時系列データに対して、移動平均や指数平滑を施すことで、需要変動に追随しながら、予測を行うことができる。販売トレンドの変化に対しては、徐々に変化を取り入れながらトレンド変化に追随性のある予測値を生成することができる。特に、ホルト線形法はトレンド変化に関しては、追随性の高い予測値を生成することができる。しかし、これらの手法は、いずれも季節性を考慮した予測値を生成することはできない。さらに、特売、イベント、曜日変動等のコーザルによる影響を考慮することもできないので、通常は、コーザルの影響を受けているデータはあらかじめ除去し、平時の需要予測を行う用途に限定して利用される。もし、コーザル・データを除外しない場合は、特売後に需要予測が大きくなるなどの問題が生じる。 ホルト線形法がトレンドしか考慮できないのに対して、この方法では季節変動とトレンドを考慮した予測値を生成することができる。外部で作成した季節
予測手法の概要＜予測＜オペレーションズ・リサーチ＜Ｗｅｂ教材＜木暮
「この商品はどれだけ売れるだろうか」とか「株価は上昇するだろうか、下落するだろうか」など、将来のことは不確定要素があるため、高い精度で確実な予測をすることは困難ですが、それを追求することはビジネスに不可欠です。 予測をするには、商品など対象の特性を考慮すること、市場調査を行うこと、長年の経験を生かすことなど、総合的なアプローチが必要ですが、ここでは統計的手法による時系列予測を取り扱います。 時系列予測 時系列予測の手法を一般化すれば、次の公式で表現できます。 ｙ＝ｆt(ｙt)＋ｆt-1(ｙt-1)＋・・・＋ｆ2(ｙ2)＋ｆ1(ｙ1) ここで、ｙはｔ＋１期の予測値、ｙiはｉ期での実績値です。例えば、 ｙ＝ｙ32＋６／ｙ2－２ｙ3＋３ のような数式で表され、ｙ3＝４、ｙ2＝３、ｙ3＝５ならば、 ｙ＝１６＋２－１０＋３＝１１ となります。 このように、時系列手法とは、他の要因をすべて無視して、過
予測の話 | Logics of Blue
目次 １．予測は当たらない ２．なぜ予測するのか ３．当たる予測・当たらない予測 ４．「良い」予測とは何か ～一般論としての～ ５．「良い」予測とは何か ～あなたにとって～ ６．知っとくと便利かもしれない統計用語 ６－１．期待値・分散 ６－２．２ＳＤルール・２ＳＥルール ６－３．信頼区間・予測区間 ６－４．情報を捨てることは情報を得ること １．予測は当たらない 『お客様から次のような質問を受けることがよくあります「需要予測って当たるんですか？」その時我々は笑顔で次のように答えます。「もちろん当たりませんよ。」』 すごい会話ですよね。でも、これは真実で、予測は当たりません。私はまだ数年しか予測の研究をしてないんですが、それでも「あぁ、予測って当たらないものな んだな」という実感を持つに至っています。いろんな論文や研究成果報告書のようなものを読んでいると、３回のうち２回当たったから精度が高いと
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