AI用語集
人工知能の完全辞典
加法分解
時系列を独立した成分（トレンド、季節性、残差）に分離する分析方法で、加法関係 y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + ε(t) に従う。
変化点
トレンドの成長率が有意に変化する自動検出時点で、手動介入なしでデータの構造的変化を捉えることを可能にする。
ロジスティックトレンド
最大容量を持つ飽和成長のモデリングで、時間とともに自然に頭打ちになる現象を表すシグモイド関数を使用する。
カレンダー効果
特定の日（祝日、特別イベント）が予測に与える影響で、各カレンダー日の前後の効果を持つ追加回帰変数でモデル化される。
予測の不確実性
モンテカルロシミュレーションによって生成される信頼区間で、トレンドパラメータ、季節性、ノイズ観測値の不確実性を統合し、予測の信頼性を定量化する。
区分的線形回帰
トレンドを変化点で接続された一連の線分としてモデル化するアプローチで、解釈の容易さを維持しながら局所的な柔軟性を可能にする。
フーリエ級数
異なる周波数を持つ正弦波と余弦波の組み合わせを使用した季節性の数学的表現で、規則的な周期的パターンの柔軟な近似を可能にする。
週次季節性
週ごとに繰り返されるパターンを捉える周期7日の周期的成分で、柔軟性と規則性のバランスを取るためデフォルトで3組のフーリエ項でモデル化される。
年間季節性
年間の季節変動を捉える365.25日の周期的パターン。データの複雑さに応じてフーリエ項の数で設定可能（デフォルトは10項）。
時系列交差検証
時系列データ特有の評価手法で、訓練セットとテストセットが時系列順序を尊重し、スライディングウィンドウを用いて予測性能を評価する方法。
ベイズ事前分布
モデルパラメータに対する事前分布（トレンドにはラプラス分布、季節性には正規分布）。推定を正則化し、ノイズの多いデータへの過学習を防ぐ役割。
飽和容量
ロジスティックトレンドのパラメータで、時系列が到達可能な漸近的最大値を定義。自然な飽和がある市場のモデリングに不可欠。
季節性乗数
トレンドに対する季節成分の相対的な振幅を調整するパラメータ。最終モデルにおける周期的効果の重要度を制御可能。