時間系列分析は、特に経済的なコンテキストにおいて統計学の中心的要素です。Excelでのエラー分析と品質評価に基づいた深い理解を得るために、このガイドでは実践例を通して手順を説明します。このガイドでは、自動車用部品サプライヤーのケーススタディを例に取ります。実測値と予測値を比較し、エラー分析で予測の品質を定量化する方法を学びます。
主な結論
- Excelでの予測と実測値の比較方法を学びます。
- 予測品質を評価するために使用されるエラー指標を知ります。
- 最終的に変動係数と平均平方二乗誤差（RMSE）を計算できるようになります。
ステップ・バイ・ステップ・ガイド
Excelに2019年の数値を予測値として、2020年の数値を実測値として入力してください。計算の基盤を築くために数字を正しく転記することを心掛けてください。
分析を行うためには、両年の元データが必要です。2020年の数値を確認し、2019年の予測値を統合します。これらの数値は計算の基盤となります。
2020年のデータを作業エリアにコピーし、完全に貼り付けてください。計算を明確に保つために、予測値と実測値のために別々の列を作成することをお勧めします。
次のステップでは、予測値から実測値を引くことで誤差を計算する必要があります。これには「誤差 = 実測値 - 予測値」という式を使用します。すべてのデータポイントに対してこの計算を行い、すべての誤差を定量化します。
誤差を計算した後は、誤差を2乗する必要があります。つまり、各誤差を自身で乗算することで、2乗誤差が得られます。
2乗誤差の平均を計算します。Excelの「平均」関数を使用して、2乗誤差の合計を観測点の数で割ります。これにより、平均2乗誤差が得られます。
平均2乗誤差が求められたら、この平均値の平方根を取ります。これにより、平均平方根誤差（RMSE）が得られます。この値は、予測品質を評価する上で重要です。
さらに、実測値の平均値も計算したいと思います。再び「平均」機能を使用し、該当する実測値を選択してください。この平均値は、変動係数の後の解釈に重要です。
次のステップでは、変動係数（VK）を計算します。VKはRMSEを実測値の平均値で割ることによって計算されます。これにより、誤差を実測値に対してパーセンテージで表現し、予測品質を評価します。
変動係数の解釈は重要です。VKが0.08の場合、相対的な変動が少なく、予測品質が高いことを意味します。この数値と結果を参照テーブルに入力することで、結果をより理解しやすくすることができます。
要約すると、Excelでの予測と実測値を複数の手順で分析しました。誤差の計算、2乗、平均値の形成、そして最終的に変動係数の決定は、時間系列分析の品質を評価するための基本的な手法です。
まとめ
このガイドでは、Excelで時間系列を分析し、予測と実測値を比較する方法を探りました。誤差の計算、2乗、予測品質の定量化を学び、変動係数を計算することで、将来の予測をより正確に評価できるようになりました。
よくある質問
Excelで実測値と予測値をどのように表示できますか？実測値と予測値のために別々の列を作成し、それらの値をそれぞれの列に入力することで表示できます。
RMSEをどのように計算しますか？RMSEは、2乗誤差の平均値の平方根を取ることで計算されます。
高い変動係数は何を意味しますか？高い変動係数は、相対的な変動が大きいことを示し、予測品質が低いことを意味します。
なぜ誤差を2乗することが重要ですか？誤差を2乗することで、正と負の偏差が相互に中立化されず、平均値を計算する際に相殺されないようになります。
