移動平均でデータ変動を平滑化!トレンドを見抜く方法【ChatGPT統計解析】
移動平均とは、データが激しく変動して全体の動きを捉えにくい場合に、細かな変動をならし、傾向線を求める手法です。データを傾向変動(トレンド)と偶然変動に分け、偶然変動を除去して全体のトレンド傾向を明らかにします。時系列データの平滑化に用いられ、単純移動平均、加重移動平均、指数移動平均の3種類があります。この手法はデジタル信号処理、金融、気象、水象などの広範な技術分野で利用され、有限インパルス応答に対するローパスフィルタの一種としても知られています。
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移動平均 (moving average):時系列データの平滑化
データが激しく変動して,全体的な動きをつかまえにくい場合,細かな変動をならし,傾向線を求める考え方が移動平均の考えです。
データを,傾向変動(トレント)と偶然変動の和と見ます。
偶然変動を除いて,全体のトレント傾向を見たい場合に使います。
移動平均は、時系列データを平滑化する手法です。
単純移動平均・加重移動平均・指数移動平均
音声や画像等のデジタル信号処理に留まらず、金融分野、気象、水象を含む計測分野等、広い技術分野で使われます。
有限インパルス応答に対するローパスフィルタの一種であり、分野によっては移動積分とも呼ばれます。
主要なものは、単純移動平均と加重移動平均と指数移動平均の3種類です。
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