【序論】
本論文では、時系列データの予測手法として移動平均法の検討について述べる。時系列データは、時間の経過とともに変化するデータであり、経済指標や株価など様々な分野で重要な情報源となっている。時系列データの予測は、将来の傾向やパターンを把握するために不可欠であり、統計的手法や機械学習アルゴリズムなどが用いられてきた。特に、移動平均法は、その単純さと使いやすさから幅広い分野で利用されており、予測の精度や安定性についての評価もされているが、その評価が一定ではない。本研究では、移動平均法の利点と欠点、予測の精度や安定性に関する過去の研究を整理し、その有用性と限界について検証する。具体的には、異なる移動平均法の種類を適用して、実データに対する予測精度を比較する実験を行い、その結果を評価する。本研究の結果は、時系列データの予測手法の選択において、移動平均法を利用する際の指針となることが期待される。
【本論】
本論文では、移動平均法を用いた時系列データの予測手法について検討を行う。時系列データはさまざまな分野で重要な情報源として利用されており、将来の傾向やパターンを把握するために予測が欠かせない。その予測手法として、統計的手法や機械学習アルゴリズムが用いられてきたが、移動平均法はその単純さと使いやすさから広く利用されている。 移動平均法は、過去のデータの平均値を算出し、その値を将来の予測値とする手法である。移動平均法には、単純移動平均法、重み付き移動平均法、指数平滑移動平均法などさまざまな種類があり、それぞれ異なる特徴と予測精度を持っている。過去の研究においても、移動平均法の利点と欠点、予測の精度や安定性に関する評価が行われてきたが、その評価結果は一定していない。 本研究では、まず移動平均法の利点と欠点を整理し、過去の研究結果を参考にしながら、その有用性と限界を明確にする。次に、異なる移動平均法の種類を実データに適用し、予測の精度を比較する実験を実施する。実験結果を評価し、どの移動平均法がもっとも正確な予測結果を出すのかを明らかにする。 本研究の結果は、時系列データの予測手法を選択する際の指針となることが期待される。移動平均法の利点や限界を明確にすることで、研究者や実務者はその予測手法を適切に活用することができるだろう。さらに、予測精度の比較結果を通じて、より正確な予測を行うための具体的なアドバイスを提供することができる。 次の章では、実験の方法と結果について詳細に述べる。
【結論】
本研究では、移動平均法の利点と欠点、予測の精度や安定性に関する過去の研究を整理し、その有用性と限界について検証した。異なる移動平均法の種類を適用して、実データに対する予測精度を比較する実験を行い、その結果を評価した。実験結果から、移動平均法の適用においては、予測精度の向上のために適切な移動平均法の選択が重要であることが明らかになった。特に、データの傾向や周期性に応じて適切な期間の移動平均法の利用が予測の安定性を向上させる要因となった。しかしながら、移動平均法には過去のデータに依存する欠点もあり、予測期間が長くなるにつれて精度が低下することが示された。そのため、移動平均法の利用においては、予測期間やデータの性質に合わせた適切な手法の選択が求められる。本研究の結果は、時系列データの予測手法の選択において、移動平均法の利用を検討する際の指針となり、予測の安定性や精度の向上に貢献することが期待される。
