予測

ARIMAモデルは、自己回帰、差分、移動平均を組み合わせた時系列予測のための統計的手法です。

自己回帰和移動平均（ARIMA）は、時系列データの予測に使用される統計分析モデルです。

自己回帰モデルは、過去の値に基づいて時系列の将来の値を予測します。

指数平滑法（Exponential Smoothing）は、過去のデータの加重平均を用いて将来の値を予測する予測手法です。

予測誤差は、予測モデルにおける予測値と実際の値との差を指します。

平均絶対パーセンテージ誤差は、予測モデルの精度をパーセンテージで測定します。

マルチステップ予測は、過去のデータに基づいて複数の時間ステップにわたる未来の値を予測し、しばしば高度なAI技術を使用します。

ナイーブ予測は、過去のデータを用いて将来の値を予測する単純な予測方法です。