移動平均法とは？
移動平均法とは、時系列データのトレンドを分析するために用いられる手法です。単純な計算方法であり、ある期間の平均値を取り、その値を周期的に移動させながら、トレンドを予測します。移動平均法は、季節変動や異常値の影響を緩和し、トレンドをより正確に予測することができます。
予測モデルの構築方法
移動平均法による予測モデルを構築するには、以下の手順を実施します。
1. データの収集と整理
まず、予測したい時系列データを収集し、必要に応じて整理します。データの観察により、季節変動や異常値を特定し、データの前処理を行います。
2. 移動平均の計算
次に、移動平均を計算します。移動平均は、ある期間のデータの平均を取ることで算出されます。一般的に、期間は奇数に設定します。例えば、5期間移動平均を算出する場合は、過去5期間のデータの平均を取ります。
3. トレンドの予測
移動平均を計算したら、その値を周期的に移動させながらトレンドを予測します。トレンドの予測は、移動平均値をグラフ化し、傾向を観察することで行います。トレンドの予測には、単純移動平均法、加重移動平均法、指数平滑化法などがあります。
4. 予測と評価
最後に、予測した結果を評価します。予測モデルの精度を測定するために、平均二乗誤差（MSE)などの指標を使用します。
まとめ
移動平均法は、時系列データを分析するためによく用いられる手法の一つです。移動平均法を利用することで、トレンドをより正確に予測することができます。移動平均法を用いた予測モデル構築の手順は、データの収集・整理、移動平均の計算、トレンドの予測、予測と評価の4ステップからなります。データ分析において、移動平均法を有効に活用してみてください。