【序論】
本論文では、時系列データの予測手法である移動平均法の比較と評価について述べる。時系列データは、時間に沿って発生するデータの系列であり、経済指標や株価など多岐にわたる分野で使用される。予測手法は、将来のデータを推測するための手段であり、事前に予測されたデータは意思決定や戦略立案において重要な情報源となる。移動平均法は、過去のデータの平均値を取ることで未来のデータを予測する手法であり、その単純さと直感的な理解のしやすさから広く利用されている。しかしながら、移動平均法にはさまざまな種類が存在し、その予測精度や特性には差がある。本論文では、異なる種類の移動平均法を比較し、それぞれの特性や予測精度を評価する。また、実際の時系列データを用いた予測実験も行い、各手法のパフォーマンスを検証する。結果として得られる知見は、適切な予測手法の選択や予測精度の向上に役立つことが期待される。
【本論】
本論文では、移動平均法の比較と評価を行います。移動平均法は、時系列データの予測に広く使用されており、その単純さと直感的な理解のしやすさから一般的に利用されています。しかし、移動平均法には複数の種類が存在し、それぞれの特性や予測精度に差があることが知られています。 本論文の目的は、異なる種類の移動平均法を比較し、それぞれの特性や予測精度を評価することです。具体的には、単純移動平均法、加重移動平均法、指数移動平均法などの代表的な移動平均法を選び、それぞれの特徴や予測精度を分析します。また、実際の時系列データを用いた予測実験も行い、各手法のパフォーマンスを検証します。 予測精度の評価には、一般的に使用される指標である平均二乗誤差や平均絶対誤差などを考慮します。これにより、各移動平均法の予測精度を客観的に評価することができます。 また、予測手法の選択には、予測対象となるデータの特性や予測の目的に合わせて適切な手法を選ぶことが重要です。そのため、各移動平均法の特性や予測精度の評価結果をもとに、適切な手法の選択についても考察します。 以上の分析と考察により、異なる移動平均法の特性や予測精度を明らかにし、適切な予測手法の選択や予測精度の向上に役立つ知見を提供することが本研究の目的です。
【結論】
結論： 本研究では、異なる種類の移動平均法を比較し、各手法の特性や予測精度を評価した。実験結果から、各手法の予測精度には差があることが明らかになった。特に、加重移動平均法と指数移動平均法は他の手法に比べて優れた予測精度を示した。また、実際の時系列データを用いた実験でも、これらの手法が最も良いパフォーマンスを発揮することが確認された。結果として、移動平均法は時系列データの予測において有用な手法であり、特に加重移動平均法と指数移動平均法が推奨される。さらに、将来の予測精度向上には、予測対象の特徴やデータの周期性といった要素を考慮することが重要であることが示された。これらの知見は、予測手法の選択や予測精度の向上に役立つことが期待される。
