統計解析ソフトMinitab 17による時系列データの分解を紹介します。あるスポーツ用品メーカーのスポーツシューズの販売数に関する時系列データを、トレンド成分や季節成分、不規則成分に分解します。モデルには、加法モデルを用います。 Minitab 17の製品情報やセミナー情報はこちら http://www.kke.co.jp/minitab/

1. 株式会社 構造計画研究所
スタッフ
株式会社 構造計画研究所
スタッフ
による
時系列データの分解

2. 時系列の分解
時系列とは、観測値を時間順に並べたデータのことです。分解は、
時系列を以下の成分に分解します。
• 傾向成分：時間経過で生じる観測値の増加 減少傾向
• 季節成分： 年周期のパターンをとる変動成分
• 循環成分： 年以外の周期パターンをとる変動成分
• 不規則成分：ランダムに生じる誤差

3. ストーリー
あるスポーツ用品メーカーでは、自社製品に関する過去 年間
（ ヶ月間）の販売データを収集しました。この会社では、こ
れらのデータを基に、同製品の次の ヶ月間の販売数を予測しま
す。

4. 試用版 ダウンロード
データ
サンプルデータ ダウンロード
• 販売数
スポーツシューズの販売数

5. 操作
メニューから、統計
時系列分析 分解 を
選択

6. 操作
変数に 販売数 を入力
季節長に 周期の長さを入力
（ここでは ヶ月 ）
予測するにチェックを入れ、
予 測 数 に 予 測 す る 期 間 長
（ ）を入力し、開始位置に
何 点 目 か ら 予 測 を 行 う か
（ ）を入力
をクリック

7. 結果の解釈
時系列プロット
実測値と適合値、トレンド、
予測値をプロットします。
つ目と最後の循環部分で
過小に予測していますが、
それ以外の部分では良好な
予測を行っています。

8. 結果の解釈
分解
今回、時系列データを以下
のような加法モデルで分解
しています。
観測値 傾向変動
季節変動 不規則変動
4536271891
320
240
160
指標
4536271891
320
240
160
指標
4536271891
100
50
0
-50
指標
4536271891
50
0
-50
指標
販売数の成分分析
加法的モデル
ワークシート: SportingGoods.MTW
元データ
季別調整済みデータ
トレンド除去データ
季別調整済みおよびトレンド除去データ

9. 結果の解釈
分解
トレンド除去データのグラフ
には、周期成分が抽出されて
います。この製品の売上に明
確な周期性があることが確認
できます。
季別調整済みデータには、傾
向成分が抽出されています。
売上に増加のトレンドがある
ことが確認できます。
4536271891
320
240
160
指標
4536271891
320
240
160
指標
4536271891
100
50
0
-50
指標
4536271891
50
0
-50
指標
販売数の成分分析
加法的モデル
ワークシート: SportingGoods.MTW
元データ
季別調整済みデータ
トレンド除去データ
季別調整済みおよびトレンド除去データ

10. 結果の解釈
季別分析
季別指標のグラフでは、
月ごとの増加と減少の傾
向を把握できます。
この例では、 月～ 月に
かけて売上が上がるよう
です。
121110987654321
100
50
0
-50
121110987654321
15
10
5
0
121110987654321
100
50
0
-50
121110987654321
50
0
-50
販売数の季別分析
加法的モデル
ワークシート: SportingGoods.MTW
季節指標
季節によるパーセントの変動
季節によるトレンド除去データ
季節による残差

11. まとめ
• このスポーツシューズの販売数には、（対象とする期間におい
て）増加する傾向と周期性があることが分かった。
• 特に周期性に関しては、 月～ 月にかけて販売数が上がるこ
とが分かった。

12. 株式会社 構造計画研究所 スタッフ
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