売上予測のモデル構築に30サンプルが適正な理由

(有)ソルブ 林原安徳

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売上予測のモデル構築に30サンプルが適正な理由

売上予測

2020/07/13 売上予測のモデル構築に30サンプルが適正な理由

売上予測モデルの構築には、サンプルが必要だ。

しかし、サンプルは大量にする必要はない。既存店の中から無作為に30サンプルほどを選べばそれで良い。

それを、「全店がサンプルでなければならない」とか、「サンプルは多ければ多いほど良い」と言うのは、統計学の基礎を知らないと言わざるを得ない。

統計学においては、なるべく少ない数のサンプルで、母集団、すなわち現実の状況を知るための「モデル」を作ることであり、そのモデルがどれほど現実を表しているかどうか、あるいは現実を表していない確率があるかを、数学的に表現することだ。

たとえば、国民全体の意識を調べるのに、1億25百万人を調べるより、たった2000人のサンプルを調べる方が圧倒的に作業の数、すなわち時間とコストが少なくて済む。

そして、それは実際に大いに役立っている。

 

売上予測においては、有意な変数すなわち立地要因(または売上に関連する要因)を見つけ出し、数値化することが最も重要なことである。

もちろん、何でもかんでも良いとはいかない。つまり、これが影響しているであろうと考えた要因、それを数値化した変数を次から次へと試していく過程が不可欠である。

 

たった30サンプルと言うなかれ。この30サンプルだけでも、見つけ出してくる変数の数は、数十~数百になる。時には1000のオーダーになることさえある。

これだけの変数を見つけ重回帰分析の計算に供し、有用か否かを判定しなければならない。

だから、重回帰モデルの構築には、忍耐と根気が必要になる。

 

30サンプルでこれである。

これを100サンプルにする、200サンプルにする、はたまた1000サンプルにするといったら、1年で完成するどころか10年かかっても作成できない。

 

そうなると、現実の実務の量とサンプル数はトレードオフの関係になる。実務量が最小限で済むけれども、精度が一定の程度以上に保てるサンプル数、それが30サンプルである。

 

もちろん、50サンプルくらいに増やすのは構わない。しかし、20サンプルに満たないと精度が落ちざるを得ない。

 

売上予測には適正なサンプル数が必要なのである。

 

店 サンプル

 

 


 

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