正確な予測を簡単な指数平滑化を使って
式：予測 = アルファ * 現在の観測値 + (1 - アルファ) * 前回の予測
予測における簡単指数平滑法の紹介
シンプル指数平滑法（SES）による予測の魅力的な世界へようこそ！この手法は、過去の観察に基づいて将来のデータポイントを予測するための信頼性が高く簡単な方法が必要なときに最適です。正確な予測が意思決定にとって重要であるさまざまな業界、たとえば金融、サプライチェーン、在庫管理でよく用いられています。
数式の理解
SESの公式を分解しましょう。それは:
予報 (Ft+1( ) = α * Y翻訳 + (1 - α) * F翻訳
各用語の詳細な説明は以下の通りです：
予報 (Ft+1）次の期間の予測。α (アルファ)= スムージング係数は、0から1の間に範囲します。はい翻訳= 現在の時間帯での実際の観測。F翻訳= 現在の期間に対して行われた予測。
詳細なパラメータ
より明確にするために、パラメータとその単位を分解してみましょう：
アルファ= スムージングファクター、0から1の間の小数（単位なし）。現在の観測= 現在の期間における実際の観測値（例：販売された単位、株価）。前回の予測= 現在の期間の予測値（例：販売したユニット、株価）。
例のシナリオ
あなたが店舗を管理していて、先月の実際の売上と先月のために行った予測に基づいて来月の売上を予測したいと考えているとします。先月の売上（現在の観測値）は200ユニットで、先月の予測は180ユニットで、スムージングファクターを0.3に選択した場合、来月の予測は次のようになります。
Ft+1 = 0.3 * 200 + (1 - 0.3) * 180 = 186 ユニット
単純指数平滑法の利点
単純指数平滑法は、そのシンプルさと実装の容易さから特に便利です。これはランダムな変動を平滑化し、将来の傾向をより明確に示します。さらに、最近の観察にどれだけ重みを与えたいかに基づいて平滑化係数を調整できるため、非常に柔軟です。
要約
まとめると、単純指数平滑法は将来のデータポイントを予測するための優雅で効率的な方法です。最新の観測値と前回の予測を簡単に組み合わせるこの公式は、迅速な計算と柔軟な予測を可能にします。あなたが金融、小売、または正確な予測を必要とする分野にいる場合、SESはあなたのツールキットにとって貴重な道具となるでしょう。