需要予測とは、将来の需要の予測を行うことである。通常は、過去の実績データから将来の需要を予測する時系列分析がある。
【 デルファイ法 】
専門家グループなどが持つ直観的意見や経験的判断を反復型アンケートを使って、組織的に集約・洗練する意見収束技法。技術革新や社会変動などに関する未来予測を行う定性調査によく用いられる。
【 モンテカルロ法 】
(Monte Carlo method, MC) とはシミュレーションや数値計算を乱数を用いて行なう手法の総称。
解析的には解けない問題に対して、ランダムな実験を多数回繰り返し、その結果をもとに近似的に答を求めようとする方法である。
【 指数平滑法 】
時系列データから将来値を予測する際に利用される代表的な時系列分析手法。得られた過去データのうち、より新しいデータに大きなウェイトを置き、過去になるほど小さな(指数関数的に減少する)ウェイトを掛けて移動平均を算出する加重平均法の1つ。
今回の出来事が直前の出来事に強く影響される場合や、出来事の変動にできるだけ追従させたい場合など短期の予測に適しており、在庫管理などで定期発注方式における発注量予測によく用いられる。また、ビジネスや財務上の時系列予測、株価変動分析などでも使用される。
単純な指数平均法(1次式)の計算式は、以下のように表わされる。
予測値 = α×前回実績値+(1-α)×前回予測値
= 前回予測値+α×(前回実績値-前回予測値)
すなわち、前回の実績値が予測値からどれほど外れたかを算出し、それに一定の係数αを掛けて得た修正値を、前回予測値に加減して今回の予測値を導き出している。
【 クラスタ分析 】
(cluster analysis)とは、異質なもののまざり合っている対象の中で、互いに似たものを集めて 集落(クラスター)をつくり、対象を分類しようという方法を総称したもので、数値分類法(numerical classification、numerical taxonomy)とも呼ばれる.症状や検査値にもとづく疾患の分類、財務諸指標による企業の分類、形状や性質による細菌の分類といったさまざまな分野に応用されている。
似通った個体あるいは変数のグループ化を行うための分析手法である。個体が似通っているかどうかの判定基準としてはいくつかあるが、取り扱いが容易なユークリッド距離を用いる。
クラスター分析の結果は、図 のようなデンドログラム(樹状図)として表現される。
【 最小二乗法 】
測定値とモデル関数から得られる理論値の差の二乗和が最小となるようなモデルのパラメータを決定する手法のことである。
【 移動平均法 】
時系列データにおける現在からの過去の一定期間の平均値を求めたもの。
【 相関係数 】
基礎理論 - 1.基礎理論 - 2.応用数学 - 1.確率と統計 を参照
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