単純指数平滑法

単純指数平滑法は、データが定常的な平均の付近で変動し、傾向や季節性のパターンがないことを前提としています。

単純指数平滑法モデルでは、各予測(平滑化された値)は以前の観測の加重平均として計算され、加重は平滑化定数αの値に応じて指数関数的に減少します。平滑化定数αの値が1に近い場合は、最近の観測値にほとんどすべての重みを付けます。αの値が0に近い場合は、遠い過去の観測値が大きな影響を与えるようになります。