ホルト法による線形・減衰トレンド予測
初期値と平滑化パラメータを明示し、加法的な水準・傾向の更新と通常または減衰型のホルト予測を求めます。
計算結果
結果
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計算手順
手順を1つずつ、またはまとめて表示できます。現在の入力値を使った計算手順です。
計算方法
最初の値とトレンドを持つシードレベルを最初の違いで適用し、次に、指定された添加物の減衰レベル/トレンドリカレンスを適用する。
ℓt=αyt+(1−α)(ℓprev+φbprev); bt=β(ℓt−ℓprev)+(1−β)φbprev
計算例
10、12、14、16、18、φ=1、およびファーストディファレンス・トレンドの初期化の場合、モデルはレベル18とトレンド2を保持する。次の3点の予測は、20、22、24である。
前提条件と入力上の注意
2年–1000年にも同様に間隔を空けて観測された。この表は、最後の100年とすべてのリクエストされた未来の期間を示している。パラメーターは入力され、取り付けられず、最適化される。初期化は最初の2つの観測を再利用し、状態空間推定初期化とは異なる。 Forecast=final レベル+ファイナル trend×Σφ^j. 季節性、不確実性間隔、バックテスト、構造破壊処理、または精度保証は提供されていない。負の投影図は依然として見える。
参考資料： ハインドマンとアタナソポウロス:減衰トレンド法
このツールの使い方
自分の値を入力できますか？
はい。入力例をご自身の値に変更してください。結果・計算手順・表・対応する図が入力に応じて更新されます。空欄や無効な値がある場合は結果を消去し、不足した入力を自動的に例の値で補うことはありません。
結果は厳密ですか？
浮動小数点演算を使用し、表示時に丸めています。計算式・前提条件・記載されたデータ精度を確認して結果を解釈してください。
入力内容は送信されますか？
計算はブラウザー内で行います。アカウント・ファイルのアップロード・外部AIサービスは不要です。ページを再読み込みすると入力値は保持されません。
順序付き系列について、直近の単純移動平均と初回値を種にする指数平滑を比較します。
2〜100組の座標に y=a+bx を当てはめ、回帰式、相関、R²、予測、残差、散布図を表示します。
対になった実測・予測値を、符号付き偏り、絶対誤差、定義を明示した割合指標で評価します。
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