指数平滑法 【exponential smoothing】
指数平滑法とは、時系列の過去のデータから将来を予測する際に用いられる計算手法の一つで、古くなるほど指数的に小さくなる係数を掛け合わせて加重平均を取る方式。
過去のデータから将来を予測する際、直近のいくつかのデータの平均を予測値とする「移動平均法」がよく用いられる。データが古いほど予測の役に立たなくなっていく現象の場合は、経過時間に応じて寄与度が小さくなる係数を用いて加重平均を算出する「加重移動平均法」が用いられる。
指数平滑法は加重移動平均法の係数の算出法の一種で、各データに与える係数を、現在からの経過時間（古さ）に対して指数的に急激に小さくなるように決定する方式である。寄与度が時間に対して線形（直線的）に減衰していく一般的な加重平均法に比べ、直近のデータをより重視することができる。
