４月と10月に、３日間ずつセールをしていて、その時は非常に高くなります。
このページでは、 SARIMAXTモデル をExcelで実施する手順を説明します。
モデルの係数は、分析ツールにある重回帰分析で簡単に求められます。
予測値は、 TREND関数 で簡単に求まります。
以下では、下のデータを分析します。
まず、データは１年分ですが、６月にやや下がり始めて、８月以降は上昇トレンドがあることがわかります。
４月と10月に、３日間ずつセールをしていて、その時は非常に高くなります。
下のグラフは、１月から３月だけを拡大しています。
７日の周期を持っていることが事前にわかっています。
まず、データを用意します。
C列とD列の作り方は、 ExcelでMAレスSARIMAXモデル の時と同様です。
E列からG列は、時刻の列（A列）の３乗、２乗、１乗です。
書式が日付になる場合は、標準にすると下のようになります。
できたデータは、最初の７行の、1/1から1/7までは、欠損値があります。
欠損値がある行は、削除します。
この後の手順は、 ExcelでMAレスSARIMAXモデル と同じです。
分析データが新しくできたシートに記入されます。
まず、重決定R2（相関係数Rの二乗：寄与率）が0.89…なので、高い精度があることがわかります。
精度については、標準誤差からもわかります。 予測区間 は、標準誤差の±約２倍の範囲が95％の予測区間になります。 標準誤差が約8000（79822…）となので、予測値を中心として、上下に約16000円ずつばらつきがあります。 そのため、これは、例えば、「予測値が50000円の場合、実際は34000円〜66000円にある可能性はあるが、その範囲より外は可能性が低い」ということがわかります。
12/31までのデータがあるので、次の年の1/1のデータを予測します。 1/1の予測をするには、説明変数のセルを埋めます。 セールはしないので、セールの変数は０です。
TREND関数で重回帰分析による予測ができます。
これで1/1の予測値が求まりました。 1/1の予測をする時に、前日の予測値を使いましたが、 1/2以降についても同様です。
TREND関数では、中心値が求まります。 予測区間は、中心値から上下に約16000円の範囲です。
