ExcelのFORECAST.ETS.CONFINT関数は、時系列データに基づく予測値の信頼区間を計算するための便利なツールです。この関数を使うことで、予測の信頼性を評価する際に役立つ重要な指標を得ることができます。本記事では、FORECAST.ETS.CONFINT関数の使い方や注意点を詳しく解説します。
目次
関数の説明
FORECAST.ETS.CONFINT関数は、時系列予測の結果に対する信頼区間を計算します。信頼区間は、予測が一定の信頼レベルでどの範囲内に収まるかを示すもので、予測の精度を評価するために重要です。
関数
対応バージョン
この関数は、Excel 2016以降のバージョンで利用可能です。
構文
FORECAST.ETS.CONFINT(target_date, values, timeline, [confidence_level], [seasonality], [data_completion], [aggregation])引数
| 引数 | 説明 |
|---|---|
| target_date | 予測したい日付または期間。 |
| values | 予測の基になる数値データの範囲。 |
| timeline | 対応する日付の範囲。日付の範囲は、valuesと同じ長さでなければなりません。 |
| [confidence_level] | 信頼区間の信頼度を指定します（省略可能、デフォルトは95%）。 |
| [seasonality] | 季節性を手動で指定する（省略可能、デフォルトは自動検出）。 |
| [data_completion] | データの補完方法を指定する（省略可能、デフォルトは補完なし）。 |
| [aggregation] | タイムラインの重複データを集計する方法（省略可能、デフォルトはAVERAGE）。 |
関数作成のポイント
- データの連続性：timelineとvaluesのデータが連続していることを確認してください。欠損値がある場合、data_completion引数を使って適切に補完することが推奨されます。
- 季節性の設定：seasonality引数は、データが季節変動を示すかどうかを指定します。自動設定に任せる場合でも、予測の特性に応じて手動で設定することも検討してください。
- 信頼区間の幅：confidence_level引数で信頼度を指定することで、信頼区間の幅を調整できます。高い信頼度を設定すると、信頼区間は広がります。
関数活用のポイント
- 予測の精度を確認：信頼区間を使って、予測の不確実性を視覚化し、予測がどれだけ正確かを評価します。
- 複数のシナリオを検討：異なる信頼度を設定して、最適な予測モデルを見つけることができます。
- データの質を確認：適切な予測結果を得るためには、正確で信頼性のあるデータが必要です。データに不整合がないか確認しましょう。
使用例
サンプルデータ
| 行番号 / 列名 | A | B |
|---|---|---|
| 1 | 日付 | 売上 |
| 2 | 2023/01 | 1200 |
| 3 | 2023/02 | 1350 |
| 4 | 2023/03 | 1280 |
| 5 | 2023/04 | 1400 |
| 6 | 2023/05 | 1500 |
サンプル式
=FORECAST.ETS.CONFINT(A6, B2:B5, A2:A5, 0.95)この式は、指定した日付「A6」に対する売上の信頼区間「A2～A5」を95%の信頼度で予測します。
結果：2023/05の予測「106.4301307」
（例題）サンプルデータダウンロード
サンプルデータをダウンロードすることができます。以下のリンクからダウンロードしてください。
【Excel】練習用サンプルデータ（例題）をダウンロード（無料）
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まとめ
FORECAST.ETS.CONFINT関数は、時系列データを扱う際に非常に有用なツールです。予測値の信頼性を評価し、意思決定に役立てることができます。適切なデータと設定を使用して、精度の高い予測を行いましょう。
関連のある関数
| 関連関数 | 説明 |
|---|---|
| FORECAST.ETS | 時系列データに基づいて予測を行います。 |
| FORECAST.ETS.SEASONALITY | 時系列データの季節性を自動的に検出します。 |
| FORECAST.ETS.STAT | 時系列予測に関する統計情報を返します。 |
| CONFIDENCE.NORM | 指定された信頼度の正規分布に基づく信頼区間を返します。 |
| CONFIDENCE.T | 指定された信頼度のt分布に基づく信頼区間を返します。 |
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