PredictTimeSeries
更新 : 2008 年 11 月 17 日
時系列データの予測される将来または履歴の値を返します。時系列データは連続的なデータで、入れ子になったテーブルまたはケース テーブルに格納できます。PredictTimeSeries 関数は、常に入れ子になったテーブルを返します。
構文
PredictTimeSeries(<table column reference>)
PredictTimeSeries(<table column reference, n>)
PredictTimeSeries(<table column reference, n-start, n-end>)
PredictTimeSeries(<scalar column reference>)
PredictTimeSeries(<scalar column reference, n>)
PredictTimeSeries(<scalar column reference, n-start, n-end>)
戻り値の型
<table expression> です。
解説
n パラメータが指定された場合、PredictTimeSeries 関数は次の値を返します。
- n が 0 より大きい場合は、次の n ステップのうち、最も可能性の高い時系列値になります。
- n が 0 より小さい場合は、予測された履歴値になります。
- n-start と n-end が指定された場合、n-start から n-end までの時系列値になります。n-start が負の場合、予測される系列には、-(n-start) の予測される履歴値が含まれます。
履歴予測は、次の Microsoft タイム シリーズ アルゴリズム パラメータの HISTORIC_MODEL_COUNT および HISTORICAL_MODEL_GAP によって制限されます。履歴予測を実行するには、n-start が次の式の結果よりも大きい必要があります。
-HISTORICAL_MODEL_COUNT*HISTORICAL_MODEL_GAP
HISTORICAL_MODEL_COUNT と HISTORICAL_MODEL_GAP の使用方法については、「Microsoft タイム シリーズ アルゴリズム」を参照してください。
PredictTimeSeries 関数は、予測フラグおよび INCLUDE_STATISTICS などのパラメータをサポートしません。
例
次の例は、PredictTimeSeries 関数を使用して、M200 Europe シリーズの次の 3 ステップの予測を返します。
SELECT
[Model Region],
PredictTimeSeries([Forecasting].[Amount],3)
From
[Forecasting]
WHERE [Model Region]= 'M200 Europe'
PredictTimeSeries 関数は、INCLUDE_STATISTICS をパラメータとしてサポートしませんが、次のクエリを使用してタイム シリーズ クエリの予測統計を返すことができます。この方法は、テーブル列を入れ子にしているモデルにも使用できます。
この特定モデルでは、予測可能な属性は Quantity です。そのため、Quantity を PredictTimeSeries 関数の最初の引数として使用する必要があります。モデルで別の予測可能な属性を使用する場合は、別の列名に置き換えることができます。
SELECT FLATTENED [Model Region],
(SELECT
$Time,
[Quantity] as [PREDICTION],
PredictVariance([Quantity]) AS [VARIANCE],
PredictStdev([Quantity]) AS [STDEV]
FROM
PredictTimeSeries([Quantity], 3) AS t
) AS t
FROM Forecasting
WHERE [Model Region] = 'M200 Europe'
OR [Model Region] = 'M200 North America'
参照
関連項目
データ マイニング拡張機能 (DMX) 関数リファレンス
関数 (DMX)
クエリ型への関数のマップ (DMX)
その他の技術情報
ヘルプおよび情報
変更履歴
リリース | 履歴 |
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2008 年 11 月 17 日 |
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