1. Oracle Essbase計算および問合せリファレンス
  2. 計算関数
  3. 計算関数リスト
  4. @TREND
機械翻訳について

@TREND

履歴値に対する曲線フィッティングに基づいて将来の値を計算します。 @TRENDプロシージャでは、多数の監視が考慮され、これらの監視に基づいてプロセスの数学モデルが構築され(つまり、曲線に適合)、将来の監視の値が予測されます。 重みを使用して、特定の観測値への信頼度係数の割当て、曲線フィッティングのエラーのレポート、使用する予測手法(線形回帰など)の選択、および特定のデータ・フィルタの指定を行うことができます。

構文

@TREND (Ylist, [Xlist], [weightList], [errorList], [XforecastList], YforecastList, method[, method parameters] [, Xfilter1 [, parameters]] [, XfilterN [, parameters]]  [, Yfilter1 [, parameters]] [, YfilterN [, parameters]])

パラメータ

Ylist

一定期間の販売高など、既知の観測値を含む式リスト。

Xlist

オプション。 基礎となる変数値を含む式リスト。 たとえば、Ylistの販売高ごとに、Xlistには関連する期間の値が含まれる場合があります。 Xlistを指定しない場合、デフォルトの変数値は1,2,3のようになり、最大でYlistの値の数になります。

weightList

オプション。 線形回帰メソッドの場合のみ、Ylistのデータ・ポイントの重みを含む式リスト。 weightListの値が#MISSINGの場合、デフォルトは1です。 線形回帰以外のメソッドの重みは無視されます。 負の重みは、その絶対値に置き換えられます。

errorList

オプション。 Ylistのデータ・ポイントと線または曲線のデータ・ポイント間の差異を表すメンバー・リスト(methodに指定されているとおり)。

XforecastList

オプション。 予測が検索される基礎となる変数値を含む式リストです。 XforecastListを指定しない場合、値は次のようになります: {(last value in Xlist + 1)、(Xlist+ 2の最後の値)、...}上限(Xlistの最後の値+ YforecastListの値の数)

Ylistが停止する場所から連続して予測する場合は、XforecastListを指定する必要はありません。 予測期間を前方に移動する場合は、XforecastListを使用して新しい期間を指定します。

YforecastList

予測値が配置されるメンバー・リスト。

method

LR (線形回帰)、SES (単一指数平滑法)、DES (二重指数平滑法)およびTES (三重指数平滑法)の中から選択します。 メソッド・パラメータは、メンバー名ではなく数値である必要があります。 メソッド・パラメータは次のいずれかです:

  • LR [, t ]: 各データ・ポイントおよびオプションの季節調整期間[t]に割り当てられた加重を使用した標準線形回帰。[t]は期間の長さです。 通常、重みはデフォルトで1になります。 対応する監視が重要な場合は重みを増やすか、対応する監視が外れ値であるか信頼できない場合は重みを減らすことができます。

  • SES [, c ]: パラメータcを使用した単一指数平滑法(デフォルトはc=0.2)。 このメソッドは、単一のパラメータcを使用する独自の重みシステムを使用します。 このパラメータを大きくすると、後の観測よりも早期観察の重みが高くなります。

  • DES [[, c1 ], c2 ]: オプションのパラメータc1、c2(デフォルトはc1=0.2、c2=0.3)を使用した二重指数平滑法(Holt方式)。 これは、2つのパラメータを持つシステムであり、後続の線形近似スキームです。 最初のパラメータはインターセプトのウェイト分布を制御し、2番目のパラメータはライン・フィットの勾配のウェイト分布を制御します。

  • TES [[[[, T ], c1 ], c2 ], c3 ]: オプション・パラメータc1、c2、c3、T (デフォルトはc1=0.2、c2=0.05、c3=0.1、T=1)を使用したトリプル指数平滑法(Holt-Winters方式)。 これは、積乗型季節性コンポーネントを持つ3つのパラメータを持つ重み付けシステムと線形モデルです。

Xfilter1 ... XfilterN

オプション。 Xlistをスケーリングするには、次のいずれかのフィルタ・メソッドを使用します:

  • XLOG [, c ]: shift c (x' = log(x+c))を使用した対数の変更(デフォルトはc=1

  • XEXP [, c ]: シフトc (x' = exp(x+c))を使用した指数関数的な変更(デフォルトはc=0)。

  • XPOW [, c ]: power c (x' = x^c)による電源の変更(デフォルトはc=2)。

Yfilter1 ... YfilterN

オプション。 Ylistをスケーリングするには、次のいずれかのフィルタ・メソッドを使用します:

  • YLOG [, c ]: シフトcを使用した対数の変更(y' = log(y+c))(デフォルトはc=1)

  • YEXP [, c ]: シフトcを使用した指数関数的な変更(y' = exp(y+c))(デフォルトはc=0)。

  • YPOW [, c ]: power c (y' = y^c)による指数の変更(デフォルトはc=2)。

ノート

  • @TRENDは計算スクリプトでのみ使用でき、アウトライン式では使用できません。

  • @TREND式をメンバーに関連付ける必要があります。

  • Ylist、Xlist、weightListおよびerrorListには、同じ数の値を含める必要があります。

  • XforecastListとYforecastListには、同じ数の値を含める必要があります。

  • methodおよびfilterパラメータは数値のみである必要があります。関数およびメンバー名は使用できません。

  • @TRENDでは、トレンドの計算時に#MISSING値が無視されます。

  • LRメソッドを季節調整とともに使用する場合、またはTESメソッドを使用する場合、Essbaseは入力データに厳格な要件を設定します。 これらのメソッドでは、入力データに#MISSING値を含めることはできません。 また、Xlistを指定する場合は、間隔(ステップ)が期間全体の小数部(T/5、T/2など)であるデータが等距離である必要があります。 XforecastListパラメータには、間隔の倍数も含める必要があります。

  • その他のオプションを指定して@TRENDを使用する別の例は、「将来値の予測」を参照してください。

  • メンバー・セット関数を使用してこの関数のメンバー・リスト(@SIBLINGSなど)を生成し、正しい結果が得られるようにする場合は、生成されたメンバー・リストがEssbaseによってソートされる順序を検討してください。 詳細は、使用しているメンバー・セット関数のヘルプ・トピックを参照してください。

  • @TRENDの計算には、次のアルゴリズムが使用されます:

線形回帰のアルゴリズム


c_lr1_1.gifの説明が続きます
「図c_lr1_1.gifの説明」

c_lr1_2.gifの説明が続きます
「図c_lr1_2.gifの説明」

季節調整を伴う線形回帰のアルゴリズム


c_des_3.gifの説明が続きます
「図c_des_3.gifの説明」

c_lr2_1.gifの説明が続きます
「図c_lr2_1.gifの説明」

c_lr2_2.gifの説明が続きます
「図c_lr2_2.gifの説明」

c_lr2_3.gifの説明が続きます
「図c_lr2_3.gifの説明」

c_lr2_4.gifの説明が続きます
「図c_lr2_4.gifの説明」

c_lr2_5.gifの説明が続きます
「図c_lr2_5.gifの説明」

単一指数平滑法(SES)のアルゴリズム


c_ses_1.gifの説明が続きます
「図c_ses_1.gifの説明」

c_ses_2.gifの説明が続きます
「図c_ses_2.gifの説明」

二重指数平滑法(DES)のアルゴリズム


c_des_1.gifの説明が続きます
「図c_des_1.gifの説明」

c_des_2.gifの説明が続きます
「図c_des_2.gifの説明」

トリプル指数平滑法(TES)のアルゴリズム


c_tes_1.gifの説明が続きます
「図c_tes_1.gifの説明」

c_tes_2.gifの説明が続きます
「図c_tes_2.gifの説明」

c_tes_3.gifの説明が続きます
「図c_tes_3.gifの説明」

c_tes_4.gifの説明が続きます
「図c_tes_4.gifの説明」

例

次の例は、Sample Basicデータベースに基づいています。 1月から4月までの同じ販売データのトレンドに基づいて、5月から12月までの販売データを予測します。 使用されるメソッドは、季節調整のない線形回帰です。 

Sales(@TREND(Jan:Apr,,,,,May:Dec,LR););

この例では、次のレポートが作成されます:

           Actual    Sales    West
                     Colas
                     =====
Jan                   2339                      
Feb                   2298                      
Mar                   2313                      
Apr                   2332                      
May                   2319                      
Jun                   2318.4                    
Jul                   2317.8                    
Aug                   2317.2                    
Sep                   2316.6                    
Oct                   2316                      
Nov                   2315.4                    
Dec                   2314.8                    
  Year               27817.2

関連項目

@LIST