ホルト・ウィンターズ法 計算ツールの使い方
- コンマ、セミコロン、または改行で区切った過去の時系列データを入力します。少なくとも2周期（2シーズン）分以上のデータを推奨します。
- 季節周期の長さ（シーズン長）を設定します（例：四半期データの場合は
4、月次データで年周期の場合は12）。 - 平滑化係数である α（レベル）、β（トレンド）、γ（季節変動）を 0 から 1 の範囲で設定します。値が大きいほど直近の変化に迅速に反応し、小さいほど過去の動きを滑らかに平滑化します。
計算式と理論 - ホルト・ウィンターズ法
ホルト・ウィンターズ法（加法モデル）では、以下の更新式に基づいてレベル・トレンド・季節成分を算出し、次期の予測を行います。
Level_t = α × (Y_t - Season_t) + (1 - α) × (Level_{t-1} + Trend_{t-1})
Trend_t = β × (Level_t - Level_{t-1}) + (1 - β) × Trend_{t-1}
Season_t = γ × (Y_t - Level_t) + (1 - γ) × Season_t
予測値 = Level + Trend + 次期の季節成分ホルト・ウィンターズ法（三重指数平滑法）は、時系列データを「レベル（基本水準）」「トレンド（推移傾向）」「季節変動（周期パターン）」の3成分に分解して将来の予測値を求める代表的なモデルです。本計算ツールで採用されている加法モデルは、季節変動の振れ幅が時間の経過やレベルの大きさに依存せず、ほぼ一定である場合に適しています。需要予測や販売計画の試算に役立ちますが、平滑化パラメータ（α・β・γ）の選び方やデータ品質が予測精度に影響します。
ホルト・ウィンターズ法 計算ツールの主な活用例
- 季節性のある売上データ、需要予測、コールセンターの着信件数、キャッシュフローなどの将来予測。
- 平滑化係数（α・β・γ）を変更した際の影響度シミュレーションおよび感度分析。
- 複雑な統計解析パッケージを使用せずに、時系列分解と三重指数平滑法の仕組みを学習・説明する場面。