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予測傾向が本当であるかどうかをどのように知っていますか？それが漂っているかのように見えるベースラインが見える場合、それは本当の傾向を表しているのでしょうか、それともランダムな変化ですか？これらの質問に答えるためには、確率と統計に着目しなければなりません。幸いにも、あなたはあまりにも遠くに手に入る必要はありません。
基本的な考え方は次のようになります。
- Excelを使用して、販売収益とその関連期間との相関関係を教えてください。
2011年1月、2011年2月、2011年3月… 2016年12月、または1、2、3 … 72とその期間を表すかどうかは関係ありません。関係がない場合は、収入と期間の間に傾向はなく、あなたはそれについて心配する必要はありません。
- 収益と期間の関係が
- ある場合、トレンドを処理する最良の方法を選択する必要があります。 Excelが相関を計算した後、時間と収益の間の実際の関係を表すかどうか、またはそれが幸運なショットかどうかを判断する必要があります。 それがちょうど幸運である確率が5％未満であれば、それは本当の傾向です。 （魔法は約5％、どちらも慣習的であり、基準として1％を使用する方が望ましい - 5％よりも保守的で、少し安全だと感じる人もいる）これは統計的有意性の問題を生じさせる：何か（ここでは、相関関係）が本当のマッコイであることを決める前に、あなたは必要ですか？
- <！相関係数の統計的有意性をテストするための様々な方法がある。一般的な3つの方法があります。
相関を直接テストし、結果を正規分布と比較します。
t-分布
- と比較する（t-分布は、通常の曲線と同様ですが、無限大の集団ではなく小さなサンプルを使用していると仮定します） ）。
- フィッシャー変換 （相関係数を正規曲線に適合する値に変換する）との相関を変換し、その結果を正規分布と比較する。 <！相関係数の統計的有意性をテストする他の一般的な方法が存在する。それぞれが少し異なる結果を返します。実際には、選択した方法にかかわらず、ほとんどの場合、同じ決定を行います（相関はゼロと大きく異なるわけではありません）。
- 相関の測定値が実際の傾向であると結論づけた場合（相関が幽霊である確率が1％未満の場合は、おそらくその結論を受け入れるべきです）、あなたにはさらに2つの質問があります。 > <！ - 3 - > 傾向をうまく扱う予測アプローチを使用するべきですか？ トレンドを検出したら、トレンドをうまく処理する予測アプローチを使用するべきだと思います。それはしばしば真実ですが、必ずしもそうではありません。相関分析の変数の1つとして期間を使用するのではなく、
競争相手の収入があなたのものと同じように（または両方の収入が増えている場合）収入が差し引かれている場合は、収入と競争の間に大きな相関関係があることがわかります。しかし、収益とあなたの間に本当の、因果関係は存在しない可能性もあります。あなたとその両方が実際の因果関係と相関している可能性があります。市場全体の規模が変化しています。その場合、予測変数として市場規模全体の指標を使用するほうがずっと良いでしょう。このシナリオでは、市場規模は収益と直接的に因果関係がありますが、競争相手の収益は収益と間接的な関係にあります。
あなたはデータを把握すべきですか？
市場の全体的な大きさが一貫して変化するなどの隠れ変数は、実際にはそうでない場合に、予測変数と予測変数が直接関連していると考えるようになります。予測変数と予測変数は、どちらも- 時間に関連しているため、同様の方法で変更される可能性があります。 このような状況を処理する方法は、まず変換を使って両方の変数を取り除くことです。 または、移動平均や簡単な指数平滑化など、トレンドを必ずしもうまく処理できない手法を使用して予測を行うことをお勧めします。これを行う理由の1つは、データセットを使用した回帰アプローチが、移動平均やスムージングほど正確ではないことを知ることができるということです。再度、傾向を取り除くためにデータを変換できるかどうかを確認してください。
