Proc Natl Acad Sci U S A. 116: 20689-20699 (2019) この記事を書いた人 今居 譲 順天堂大学大学院医学研究科 パーキンソン病病態解明研究講座(神経学講座併任)先任准教授。京都大学大学院理学研究科博士後期課程修了。理学博士。ショウジョウバエ、iPS細胞を用いて、遺伝性パーキンソン病の研究から本疾患の病態解明を目指しています。 この投稿者の最近の記事
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関数や分析ツールで移動平均 Excel2016 SUM関数や移動平均分析ツールで移動平均を出す 時系列データ を観察する時、データの変化が激しく、基本的な変化の傾向がつかみにくいことがあります。 たとえば、売上がほんとうは、上昇傾向にあるのか、それとも実際は停滞しているのかなどを判断するのが難しい場合です。 これを解決する一つの手段として 移動平均 という方法があります。 この移動平均とは、ある個数分のデータの平均値を連続的に求め、 その データ全体の変化の傾向を解析する ものです。 株価を分析する時などでよく使われています。 (サンプルファイルは、こちらから 関数技48回サンプルデータ )Excelバージョン: Excel 2016 2013 2010 2007 2003 移動平均とは?
情報通信技術 2021. 02. 11 2020. 11.
5を投げてみたいのですが とりあえず,これについてウエイトα(1-α),α(1-α) 2 だけを求めてみると,下の下段の図のような値が返ってきます。 こうしてXに掛かるすべてのウエイトを求め,グラフにプロットしていくと下のような図が出来上がります。 ウエイトは,過去に向かって指数関数的に減少していく。 まさにこの特徴が「指数」平滑法という呼称の由来となっています。このように,指数平滑法ではより近くのXから相対的に重要とされる扱いを受けていきます。 誤差を計算しておく これ以降,具体的な作業に戻ります。 ここでは, 絶対誤差 を求めます。式は (実測値-予測値)の絶対値 です。具体的には =ABS($C4-D4) と入力します。ここでも,実測値「売上」の"列"(ここではC列)については,コピーすることを想定して固定しておきます(複合参照)。 入力できたら,この式を表の最下行までコピーします。 先ほど計算式を入力した領域を選択し(下の図のハイライトの部分),αの値が0. 9となるブロック(このケースではU列)まで一気にコピーします。 予測値として採用する値を絞り込む 予測ですから13期,ここでいう 9月 の行見出しを下のように用意しておきます。 すなわち 青の着色部分 (計9個。下の図は一部のみ) の値が次期の予測値 (この時点では候補) ということになります 。 ここより,αの値の分だけ計算した9個の予測値のなかから,よりフィットしそうだと思われる値を絞り込んでいくためのしくみを整えていきます。 その第一として,下のような見出しと値を入力しておきます(3ヵ所)。 なお,ここでいう「区間」とは,絶対誤差の平均を求める際に,対象として組み入れる期数のことを指しています。ここでは,とりあえずの数字として「3」と入力しておきました。 第二に,α=0. 1のときの誤差の平均を計算します。 見出し「誤差の平均」のすぐ右のセル(ここではセル E17)に,次の計算式を入力します。 =AVERAGE(OFFSET(E14, 0, 0, $B$17*-1, 1)) この構造の式は別頁「 移動平均法による単純予測 with Excel 」でも使用しています。関数の役割など仔細についてはそちらで触れていますので,必要があればリンク先にて確認ください。 上で入力した計算式とその1つ右の空白セルを選択 し,αの値が0.
指数平滑移動平均とは、一般的に用いられる移動平均とは違い、 直近の価格に比重を置いた移動平均 で、 EMA(Exponential Moving Average) とも言われています。 また、テクニカル分析指標の一つである「MACD」でも、この指数平滑移動平均を利用しています。 今回はそんな指数平滑移動平均線の特徴や計算式と、単純移動平均線との違いについて解説します。 単純移動平均と指数平滑移動平均の違いは? まず初めに、指数平滑移動平均を詳しく解説する前に、 単純移動平均 (一般的な移動平均)との違いについて説明しましょう。 それぞれの移動平均線を実際のチャートで比較してみると以下のようになります。 2つのラインは10日間のそれぞれの移動平均です。比較してみると単純移動平均よりも指数平滑移動平均の方が株価チャートに近い動きになっていることがわかります。 では、この2つの移動平均の違いはどこにあるのでしょうか? 単純移動平均は、その名の通り「全期間の値を単純に平均化」した移動平均です。 対して、指数平滑平均は一言で表現すると、 「過去よりも直近の値を重視した移動平均」 ということです。 単純移動平均は全ての終値が同じ価値 例えば、期間が10日間の単純移動平均線では、9日前の株価も当日の株価も同じ価値を持つことになります。 なぜなら数式で書けば、 10日の単純移動平均=(9日前の終値+8日前の終値+‥+当日の終値)÷10日 ですから、何日前かに関わらず、その株価の終値の価値は平等だからです。 指数平滑移動平均は直近の終値の方が価値が高い しかし、指数平滑移動平均線では、当日に近い株価ほど価値が大きくなるように計算された移動平均になります。 では、その計算式はどうなっているのでしょうか?
(目標期日 1, 値 2, タイムライン 3, [季節性] 4, [データコンプリート] 5, [集計] 6) 1 - 目標期日 ----- 値を予測するデータ要素を指定します。 2 - 値 ----- 値は履歴値で、次のポイントの予測対象です。 3 - タイムライン ----- 数値データの独立した配列または範囲を指定します。 4 - [季節性] ----- (省略可) 省略するか、「1」を指定すると、予測目的で季節性を自動的に検出します。「0」を指定すると、季節性がないことを意味します。 5 - [データコンプリート] ----- (省略可) 省略するか、「1」を指定すると、隣接ポイントの平均となるように不足ポイントを埋めて、不足ポイントを補間します。「0」を指定すると不足ポイントを0とします。全体の30%までは不足ポイントの補間が行われます。 6 - [集計] ----- (省略可) 同じタイムスタンプを持つ複数の値を集計する方法を指定します。省略した場合は集計を行いません。 指定できる値は次の通りです。