(57)【要約】【課題】予測値と実測値との誤差が、観測対象となる現象の属性値の系列との関係で（例えば、時系列的に）どのように変化するかを考慮して、誤差を評価できるようにする。【解決手段】予測誤差評価装置１０は、誤差データを日付と対応付けて予め記憶装置に記憶する。誤差データは、電力消費量の予測値と実測値との誤差を示すデータである。統計処理部１１は、記憶装置に記憶された日付の系列にて、１つの部分系列と、当該部分系列の先頭と末尾とを所定の数ずつずらして得られる複数の部分系列とを処理対象系列とする。そして、統計処理部１１は、処理対象系列ごとに、処理対象系列に含まれる日付に対応する誤差データを記憶装置から読み取る。統計処理部１１は、処理対象系列ごとに、読み取った誤差データの平均や分散を算出し、これらを基に誤差の分布の近似曲線を求める。結果出力部１２は、この近似曲線を画面に表示する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の現象の属性値ごとに前記現象を観測して得られると予測された予測値と、前記現象の属性値が変化する度に前記現象を観測して得られた実測値との誤差を示す誤差データを、前記現象の属性値と対応付けて予め記憶する記憶装置を具備するとともに、
前記記憶装置に記憶された属性値の系列にて、１つの部分系列と、当該部分系列の先頭と末尾との少なくともいずれかを所定の数ずつずらして得られる複数の部分系列とを処理対象系列とし、処理対象系列ごとに、処理対象系列に含まれる属性値に対応する誤差データを記憶装置から読み取り、読み取った誤差データに対して所定の統計処理を処理装置により実行する統計処理部と、
前記統計処理部により実行された統計処理の結果を出力装置により出力する結果出力部とを備えることを特徴とする予測誤差評価装置。
【請求項２】
前記予測誤差評価装置は、
前記現象の属性値として、時刻を用いることを特徴とする請求項１に記載の予測誤差評価装置。
【請求項３】
前記記憶装置は、前記誤差データとして、電力消費量の予測値と実測値との誤差を示すデータを記憶することを特徴とする請求項１又は２に記載の予測誤差評価装置。
【請求項４】
前記記憶装置は、前記誤差データと対応付けて、前記現象の属性値とは異なる種類の属性値であって前記現象を観測したときの属性値であるパラメータ値を記憶し、
前記統計処理部は、前記現象のパラメータ値を指定する指定データの入力を入力装置により受け付け、当該指定データで指定されたパラメータ値に対応する誤差データのみに対して前記統計処理を実行することを特徴とする請求項１から３までのいずれかに記載の予測誤差評価装置。
【請求項５】
前記予測誤差評価装置は、
前記現象のパラメータ値として、曜日と気温との少なくともいずれかを用いることを特徴とする請求項４に記載の予測誤差評価装置。
【請求項６】
前記統計処理部は、処理対象系列を指定する指定データの入力を入力装置により受け付け、当該指定データで指定された処理対象系列ごとに、処理対象系列に含まれる属性値に対応する誤差データを前記記憶装置から読み取ることを特徴とする請求項１から５までのいずれかに記載の予測誤差評価装置。
【請求項７】
前記統計処理部は、処理対象系列ごとに、読み取った誤差データで示された誤差の代表値を前記処理装置により算出し、
前記結果出力部は、処理対象系列ごとに、前記統計処理部により算出された代表値を出力することを特徴とする請求項１から６までのいずれかに記載の予測誤差評価装置。
【請求項８】
前記統計処理部は、処理対象系列ごとに、読み取った誤差データで示された誤差の代表値を前記処理装置により算出し、算出した代表値から前記誤差データで示された誤差の分布の近似曲線を求め、
前記結果出力部は、前記統計処理部により求められた近似曲線を表すグラフを出力することを特徴とする請求項１から７までのいずれかに記載の予測誤差評価装置。
【請求項９】
所定の現象の属性値ごとに前記現象を観測して得られると予測された予測値と、前記現象の属性値が変化する度に前記現象を観測して得られた実測値との誤差を示す誤差データを、前記現象の属性値と対応付けて予め記憶する記憶装置を具備するコンピュータを用いる予測誤差評価方法であって、
コンピュータの処理装置が、前記記憶装置に記憶された属性値の系列にて、１つの部分系列と、当該部分系列の先頭と末尾との少なくともいずれかを所定の数ずつずらして得られる複数の部分系列とを処理対象系列とし、処理対象系列ごとに、処理対象系列に含まれる属性値に対応する誤差データを前記記憶装置から読み取り、読み取った誤差データに対して所定の統計処理を実行し、
コンピュータの出力装置が、前記統計処理の結果を出力することを特徴とする予測誤差評価方法。
【請求項１０】
所定の現象の属性値ごとに前記現象を観測して得られると予測された予測値と、前記現象の属性値が変化する度に前記現象を観測して得られた実測値との誤差を示す誤差データを、前記現象の属性値と対応付けて予め記憶する記憶装置を具備するコンピュータにより実行される予測誤差評価プログラムであって、
前記記憶装置に記憶された属性値の系列にて、１つの部分系列と、当該部分系列の先頭と末尾との少なくともいずれかを所定の数ずつずらして得られる複数の部分系列とを処理対象系列とし、処理対象系列ごとに、処理対象系列に含まれる属性値に対応する誤差データを前記記憶装置から読み取り、読み取った誤差データに対して所定の統計処理を処理装置により実行する統計処理手順と、
前記統計処理手順により実行された統計処理の結果を出力装置により出力する結果出力手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする予測誤差評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予測誤差評価装置及び予測誤差評価方法及び予測誤差評価プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般に予測を行う場合には、何らかのモデルに基づいて予測を行う。しかし、実際には予測対象を完全にモデル化することは難しく、予測結果と実際の現象の間に誤差が生じる。また、十分に精度の高いモデルが得られたとしても、予測を行う際にモデルへ入力する値が誤差を含めば、予測結果にも誤差が生じる。このように、予測結果には誤差が含まれることが普通であり、予測結果を利用する際には誤差の存在を前提とした扱いが必要である。
【０００３】
このような問題に対して、平均や分散等の代表値により、予測誤差の大域的な特性を提示する方法が広く知られている。また、より詳細に分布形状を算出し、これを予測結果の利用時に活用する手法も開示されている（例えば、特許文献１〜３参照）。例えば、特許文献２においては、電力需要の予測において、予測対象日の類似日における需要予測誤差の分布を算出し、これをリスク関数として提示することで、コストの期待値を加味した発電設備の運転計画を行う方法が開示されている。また、特許文献３においては、需要予測の誤差分布に加え、供給量についても誤差分布を考慮することで、電力供給リスクを最適化する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−３３６８９０号公報
【特許文献２】特開２００５−１２９１２号公報
【特許文献３】特開２００６−５０８３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来手法においては、誤差分布を瞬時的な断面でしかとらえておらず、誤差分布の時系列的な変化については考慮されていないという課題があった。即ち、従来手法においては、類似条件により抽出された特定の条件下における誤差分布を単体として考慮することはあったが、この誤差分布の時系列的な変化を考慮することはなかった。従来手法が、誤差分布を単体としてのみ考慮している理由としては、一般に機械的な予測手法が、誤差を定常的なものと看做して予測を行うものであるため、特定条件下における誤差分布は単一であり時系列的に変化はしないという思想の下に構成されていることが挙げられる。しかし、一般には誤差分布は非定常であるため、誤差分布の評価においては、この仮定自体を検証する仕組みが必要である。
【０００６】
例えば、電力需要の予測において、曜日と気温は需要量を決める主要な要素であることが知られている。仮に、予測対象日が気温２０℃の日曜日であったとして、予測誤差分布を求める際の類似日を同気温の同曜日と設定したとする。この条件下で、予測誤差の平均値が０ＭＷ（メガワット）であることが分かったとする。定常性の仮定は、過去の一定期間において常に予測誤差の平均値が０ＭＷであったと主張することにほかならないが、平均値を単体で評価してもこの仮定の妥当性は不明であることが、従来手法における課題の本質である。仮に、一定期間として１０年といった長い期間を考えれば、年度ごとに平均値に偏りがあることが予想され、１月といった短い期間を考えれば、平均値の分散が大きいことが予想されるが、従来手法ではこのような影響は考慮されていない。統計的には、このような効果は平均値に加えて分散も考慮することで評価が可能と考えられるが、この場合は分散について同様の問題が生じるという意味において、従来手法ではこの課題は解決されない。
【０００７】
なお、ここでは時系列的といっているが、必ずしも時間を対象とする必要はなく、任意の連続的なパラメータ（属性値の系列）との関係で予測誤差の変化を考慮してもよい。また、ここでいう時系列的な変化としては、時間別に状態を列挙してその変化をみるよりも、特定条件下（例えば、気温２０℃の日曜日）における状態の時系列的な変化を考慮することが有効である。
【０００８】
本発明は、例えば、予測値と実測値との誤差が、観測対象となる現象の属性値の系列との関係で（例えば、時系列的に）どのように変化するかを考慮して、誤差を評価できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一の態様に係る予測誤差評価装置は、
所定の現象の属性値ごとに前記現象を観測して得られると予測された予測値と、前記現象の属性値が変化する度に前記現象を観測して得られた実測値との誤差を示す誤差データを、前記現象の属性値と対応付けて予め記憶する記憶装置を具備するとともに、
前記記憶装置に記憶された属性値の系列にて、１つの部分系列と、当該部分系列の先頭と末尾との少なくともいずれかを所定の数ずつずらして得られる複数の部分系列とを処理対象系列とし、処理対象系列ごとに、処理対象系列に含まれる属性値に対応する誤差データを記憶装置から読み取り、読み取った誤差データに対して所定の統計処理を処理装置により実行する統計処理部と、
前記統計処理部により実行された統計処理の結果を出力装置により出力する結果出力部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の一の態様では、予測誤差評価装置において、予測値と実測値との誤差を示す誤差データが、観測対象となる現象の属性値と対応付けて予め記憶装置に記憶されている。予測誤差評価装置の統計処理部は、この記憶装置に記憶された属性値の系列にて、１つの部分系列と、当該部分系列の先頭と末尾との少なくともいずれかを所定の数ずつずらして得られる複数の部分系列とを処理対象系列とする。そして、統計処理部は、処理対象系列ごとに、処理対象系列に含まれる属性値に対応する誤差データを記憶装置から読み取り、読み取った誤差データに対して所定の統計処理を実行する。予測誤差評価装置の結果出力部は、この統計処理の結果を出力する。そのため、本発明の一の態様によれば、予測値と実測値との誤差が、観測対象となる現象の属性値の系列との関係でどのように変化するかを考慮して、誤差を評価できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施の形態１に係る予測誤差評価装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１に係る予測誤差評価装置の構成例を示すブロック図である。
【図３】実施の形態１に係る（ａ）誤差データ及び（ｂ）誤差分布情報の記録形式の一例を示す模式図である。
【図４】実施の形態１に係る時系列的な誤差データ抽出条件のイメージ図である。
【図５】（ａ）従来手法による誤差分布評価のイメージ図及び（ｂ）実施の形態１に係る時系列的な誤差分布評価のイメージ図である。
【図６】実施の形態１に係る窓幅と誤差分布との関係を示す図である。
【図７】実施の形態１に係る誤差分布情報提示画面の一例を示す図である。
【図８】実施の形態１に係る予測誤差評価装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図９】実施の形態１に係る予測誤差評価装置の動作を示すフローチャートである。
【図１０】実施の形態１に係る誤差分布情報生成処理の手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。
【００１３】
実施の形態１．
図１は、本実施の形態に係る予測誤差評価装置１０の構成を示すブロック図である。
【００１４】
図１において、予測誤差評価装置１０は、誤差分布評価条件設定部１００、誤差データ抽出条件設定部１０１、誤差データ抽出部１０２、誤差分布評価部１０３を含む統計処理部１１を備える。また、予測誤差評価装置１０は、誤差分布情報記録部１０４を備える。また、予測誤差評価装置１０は、誤差分布情報提示部１０５を含む結果出力部１２を備える。
【００１５】
さらに、予測誤差評価装置１０は、図１に示していない処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置等のハードウェアを具備する。ハードウェアは予測誤差評価装置１０の各部によって利用される。例えば、処理装置は、予測誤差評価装置１０の各部でデータや情報の演算、加工、読み取り、書き込み等を行うために利用される。記憶装置は、そのデータや情報を記憶するために利用される。また、入力装置は、そのデータや情報を入力するために、出力装置は、そのデータや情報を出力するために利用される。
【００１６】
記憶装置は、誤差データを、所定の現象（例えば、電力消費）の属性値（例えば、日付や日時等の時刻）と対応付けて予め記憶する。誤差データは、予測値と実測値との誤差（誤差量、予測誤差、予測誤差量ともいう）を示すデータである。予測値とは、上記現象の属性値ごとに、上記現象を観測して得られると予測された値（例えば、ある日付における電力消費量を予測した値）をいう。実測値とは、上記現象の属性値が変化する度に、上記現象を実際に観測して得られた値（例えば、ある日付における電力消費量を実測した値）をいう。記憶装置は、誤差データと対応付けて、上記現象のパラメータ値も記憶する。パラメータ値とは、上記現象の属性値とは異なる種類の属性値であり、上記現象を観測したときの属性値（例えば、曜日、気温）をいう。
【００１７】
統計処理部１１は、記憶装置に記憶された属性値の系列にて、１つの部分系列（属性値が日付であれば、例えば、２００９年１月１日〜１月３０日）と、当該部分系列の先頭と末尾との少なくともいずれかを所定の数ずつずらして得られる複数の部分系列（例えば、２００９年１月２日〜１月３１日、２００９年１月３日〜２月１日、・・・）とを処理対象系列とする。そして、統計処理部１１は、処理対象系列ごとに、処理対象系列に含まれる属性値に対応する誤差データを記憶装置から読み取る。統計処理部１１は、処理対象系列ごとに、読み取った誤差データに対して所定の統計処理を処理装置により実行する（例えば、読み取った誤差データで示された誤差の代表値を算出したり、誤差の分布の近似曲線を求めたりする）。
【００１８】
本実施の形態では、統計処理部１１は、誤差データを記憶装置から読み取る前に、上記現象のパラメータ値を指定する指定データの入力をユーザ（分析者、利用者ともいう）から入力装置により受け付けておく。そして、統計処理部１１は、当該指定データで指定されたパラメータ値に対応する誤差データのみを記憶装置から読み取り、当該誤差データのみに対して上記統計処理を実行する。これによって、ユーザは特定の条件下での誤差の変化の特徴を評価することが可能となる。
【００１９】
また、本実施の形態では、統計処理部１１は、処理対象系列を指定する指定データの入力もユーザから入力装置により受け付けておく。そして、統計処理部１１は、当該指定データで指定された処理対象系列ごとに、処理対象系列に含まれる属性値に対応する誤差データを記憶装置から読み取る。これによって、ユーザは必要に応じて様々な視点で誤差の変化の特徴を評価することが可能となる。
【００２０】
誤差分布情報提示部１０５は、結果出力部１２を構成する。結果出力部１２は、統計処理部１１により実行された統計処理の結果を出力装置により出力する。
【００２１】
誤差分布評価条件設定部１００は、誤差分布の評価対象とする次元の選択（例えば、次元として時刻が選択されると誤差分布の評価軸は時系列軸となる）等、誤差分布を評価する際のパラメータの設定を行うものである。このパラメータの設定内容を誤差分布評価条件という。誤差データ抽出条件設定部１０１は、誤差分布評価条件設定部１００によって設定された条件（即ち、誤差分布評価条件）に従って、誤差分布の算出に必要なデータ（誤差データ）を抽出するための条件を設定するものである。この条件を誤差データ抽出条件という。誤差データ抽出部１０２は、誤差データ抽出条件設定部１０１によって設定された条件（即ち、誤差データ抽出条件）に従って、誤差データを抽出するものである。誤差分布評価部１０３は、誤差データ抽出部１０２によって抽出されたデータから、誤差分布又は誤差分布に関する特徴量を算出するものである。誤差分布情報記録部１０４は、誤差分布評価部１０３によって算出された誤差分布又は誤差分布に関する特徴量を示す情報を蓄積するものである。誤差分布情報提示部１０５は、誤差分布情報記録部１０４に蓄積された情報を提示するものである。
【００２２】
図２は、予測誤差評価装置１０の構成例を示すブロック図である。以下では、この例に基づいて、本実施の形態の詳細を述べる。
【００２３】
図２において、予測誤差評価装置１０は、前述したように、誤差分布評価条件設定部１００、誤差データ抽出条件設定部１０１、誤差データ抽出部１０２、誤差分布評価部１０３、誤差分布情報記録部１０４、誤差分布情報提示部１０５を備えるほか、誤差データ記録部２０１を備える。
【００２４】
誤差データ記録部２０１は、誤差評価の対象となる事象に関する事象データ２０を蓄積する。事象データ２０は、少なくとも評価対象となる誤差量に関するデータ（前述した誤差データ）と、誤差量に対応した時系列属性に関するデータ（前述した属性値）を含むものとする。これは、時系列的評価を行うために必要な最小限の構成である。なお、事象データ２０は、様々な視点からの誤差評価が可能となるよう、多数の時系列属性に関するデータ及び非時系列属性に関するデータ（前述したパラメータ値）を含むことが好ましい。また、事象データ２０は、誤差量に関するデータについても、複数の種類のデータを含んでよい。誤差データ記録部２０１は、記憶装置に実装されるものとする。なお、誤差データ記録部２０１として、外部のＤＢ（データベース）等を利用してもよい。
【００２５】
ここで、図３（ａ）に、事象データ２０の記録形式の一例を示す。この例において、事象データ２０は、「予測誤差」カラム、「予測対象日」カラム、「曜日」カラム、「気温」カラムからなるテーブルとして記録されている。「予測誤差」カラムは、予測誤差量を数値として示すデータを格納する。このデータは、前述した誤差データの一例である。この例においては、誤差が直接的に記録されているが、予測値と実績値の組のように、誤差が間接的に記録されていてもよい。「予測対象日」カラムは、予測の対象となった日の日付を示すデータを格納する。このデータは、前述した属性値の一例である。「曜日」カラムは、予測対象日の曜日を示すデータを格納する。このデータは、前述したパラメータ値の一例である。「気温」カラムは、予測対象日の気温（例えば、最低気温、最高気温、平均気温）を示すデータを格納する。このデータも、前述したパラメータ値の一例である。このように、図３（ａ）の例では、予測誤差量に対して、予測対象日、曜日、気温の３つの属性を対として記録している。また、時系列属性として、予測対象日を属性に含んでいる。
【００２６】
誤差分布評価条件設定部１００は、誤差分布の評価対象とする属性（前述した次元に相当）の選択等、誤差分布を評価する際のパラメータの設定に関する入力を入力装置によりユーザから受け付ける。そして、誤差分布評価条件設定部１００は、ユーザからの入力を、誤差データ抽出条件設定部１０１及び誤差分布評価部１０３に誤差分布評価のための入力値として提供する。
【００２７】
誤差分布評価条件設定部１００においては、少なくとも以下の３つのパラメータに関する設定を行うものとする。
【００２８】
１つ目は、誤差分布の評価軸に関する設定である。誤差データ記録部２０１が誤差量や時系列属性に関して複数の種類のデータを保持している場合、これらのうち、どの種類のデータを評価の軸として選択するかを決定する必要がある。例えば、誤差量に関するデータとしては電力需要の予測誤差を記録したデータを選択し、時系列属性に関するデータとしては予測対象日の日付を示すデータを選択するといったことが考えられる。前者は、前述した誤差データに相当し、後者は、前述した属性値に相当する。つまり、誤差分布評価条件設定部１００は、誤差分布評価条件の１つとして、誤差データと属性値（の種類）との組み合わせを設定する。
【００２９】
２つ目は、分布を算出する際の窓関数の設定である。誤差分布を時系列的に評価するためには、移動平均の要領にて、分布の時系列的な変化を算出するため、分布を算出するための窓関数を決定する必要がある。例えば、窓枠の幅等を設定することが考えられる。窓関数は、前述した処理対象系列を決める関数に相当する。つまり、誤差分布評価条件設定部１００は、誤差分布評価条件の１つとして、処理対象系列を設定する。処理対象系列は、属性値の部分系列（属性値が日付であれば、例えば、２００９年１月１日〜１月３０日）の先頭と末尾との両方を所定の数（例えば、１日）ずつずらして設定される（処理対象系列は、例えば、２００９年１月１日〜１月３０日、２００９年１月２日〜１月３１日、２００９年１月３日〜２月１日、・・・となる）。なお、前述したように、処理対象系列は、属性値の部分系列の先頭のみを所定の数ずつずらして設定してもよい（処理対象系列は、例えば、２００９年１月１日〜１月３０日、２００９年１月２日〜１月３０日、２００９年１月３日〜１月３０日、・・・となる）。あるいは、処理対象系列は、属性値の部分系列の末尾のみを所定の数ずつずらして設定してもよい（処理対象系列は、例えば、２００９年１月１日〜１月３０日、２００９年１月１日〜１月３１日、２００９年１月１日〜２月１日、・・・となる）。
【００３０】
３つ目は、類似条件に関する設定である。本実施の形態においては、特に、特定の条件下での誤差分布の変化を評価することを目的としており、このための条件（即ち、類似条件）を決定する必要がある。例えば、予測対象日の曜日を特定の曜日に限定し、予測対象日における気温を特定範囲の気温に限定するといったことが考えられる。類似条件を決めるデータは、前述したパラメータ値に相当する。つまり、誤差分布評価条件設定部１００は、誤差分布評価条件の１つとして、パラメータ値（によるフィルタリング）を設定する。
【００３１】
以上が主なパラメータであるが、誤差分布評価条件設定部１００は、これらのほかにも誤差分布評価部１０３における誤差分布評価のためのパラメータ等、必要に応じて各種パラメータの設定を行う。
【００３２】
誤差データ抽出条件設定部１０１は、誤差分布評価条件設定部１００によって設定された条件（即ち、誤差分布評価条件）に従って、誤差データ抽出部１０２にて適用される誤差データ抽出条件を処理装置により設定する。誤差分布を時系列的に算出するためには、誤差分布評価条件に従って、事象データ２０の抽出と分布の評価を繰り返し行う必要がある。誤差データ抽出条件設定部１０１は、このような繰り返し処理の際に必要となる誤差データ抽出条件を自動的に設定する。
【００３３】
ここで、図４に、時系列的な誤差データ抽出条件のイメージを示す。この図に示されるように、時系列的な誤差評価においては、誤差の評価範囲（前述した窓枠に相当）が時系列的に移動することが特徴である。このため、誤差の評価範囲の移動にあわせて誤差抽出条件を繰り返し設定することが必要である。したがって、誤差データ抽出条件設定部１０１は、誤差分布評価条件設定部１００によって設定された評価軸、窓関数、類似条件を用いて、評価範囲ごとに、評価対象となる事象データ２０を特定するための誤差抽出条件をを設定する。図３（ａ）の例では、１つの評価範囲に対応する誤差抽出条件として、予測対象日の日付を特定の範囲（例えば、２００９年１月１日〜１月３０日）に限定し、曜日を１つの曜日（例えば、日曜日）に限定し、気温を特定の範囲（例えば、１０℃〜１５℃）に限定するといったことが考えられる。つまり、誤差データ抽出条件は、特定の処理対象系列、特定のパラメータ値を指定して、抽出する誤差データを決めるものである。
【００３４】
誤差データ抽出部１０２は、誤差データ抽出条件設定部１０１によって設定された条件（即ち、誤差データ抽出条件）に従って、誤差データ記録部２０１から特定の事象データ２０を処理装置により抽出する。そのために、誤差データ抽出部１０２は、誤差データ記録部２０１より特定の条件に合致するデータを取得するための手段を備える。誤差データ抽出部１０２は、この手段を用いて、誤差データ抽出条件に合致した事象データ２０を誤差データ記録部２０１より取得し、誤差分布評価部１０３に提供する。例えば、誤差データ記録部２０１がＲＤＢ（リレーショナルデータベース）であれば、ＳＱＬ等のクエリ式が上記手段に相当する。
【００３５】
誤差分布評価部１０３は、誤差データ抽出部１０２によって抽出された事象データ２０から、誤差分布又は誤差分布に関する特徴量を処理装置により算出し、誤差分布情報３０として誤差分布情報記録部１０４に提供する。つまり、誤差分布評価部１０３は、誤差分布情報３０を生成する。誤差分布評価部１０３において算出される誤差分布としては、度数分布や、分布密度関数の推定量等の分布形状が挙げられる。また、誤差分布評価部１０３において算出される誤差分布の特徴量としては、平均や分散等の統計量が挙げられる。これらのうち、どれを誤差分布情報３０とするかは、分析の目的に応じて選択されるものである。よって、誤差分布評価条件設定部１００においてユーザの操作により選択されるようにしてもよい。
【００３６】
ここで、図５を用いて、従来手法による誤差分布評価と、本実施の形態に係る時系列的な誤差分布評価を対比して説明する。
【００３７】
図５（ａ）は、従来手法による誤差分布評価において提示されるグラフの例を示している。この例では、○月×日の類似日（例えば、○月×日と同じ曜日）における誤差の分布を示している。この例のように、従来は、誤差分布を特定の時点における断面でのみ判定しているため、瞬間的な誤差分布の様子は把握できても、その誤差分布の持つ妥当性や信頼性は、予測結果の利用者には不明である。
【００３８】
一方、図５（ｂ）は、本実施の形態に係る時系列的な誤差分布評価において提示されるグラフの例を示している。この例では、日付を軸として（即ち、時系列軸により）連続的に算出された誤差分布を示している。これにより、誤差分布そのものの変化の様子が時系列的に把握できる。この例のように、誤差分布の時系列変化を比較対照することで、誤差分布の持つ妥当性や信頼性について、予測結果の利用者が自ら判断することが可能となる。
【００３９】
例えば、予測対象日を軸として選択し、誤差分布を求める区間を窓幅１ヵ月間の移動窓とすることで、過去１ヵ月の予測誤差の推移を評価することが可能である。このような評価を行うことで、予測対象日の直近における誤差分布の変化傾向が把握可能であり、誤差分布の傾向に基づいた誤差の評価が可能となる。また、これらの傾向から予測モデルの妥当性を評価し、誤差が拡大傾向にあれば予測モデルの見直しを行う等の対策が可能となる。
【００４０】
この例では、誤差分布評価条件設定部１００は、評価軸とする属性（次元）として日付を選択する。また、誤差分布評価条件設定部１００は、○月×日の類似日（例えば、○月×日と同じ曜日）の系列から処理対象系列（例えば、○月×日を末尾とし、○月×日の３週間前の日を先頭とする部分系列、及び、当該部分系列を１週間ずつ前にずらしてできる複数の部分系列からなる）を設定する。誤差データ抽出条件設定部１０１は、誤差分布評価条件設定部１００によって設定された条件に従って、処理対象系列ごとに誤差データ抽出条件を設定する。誤差データ抽出部１０２は、処理対象系列ごとに誤差データ抽出条件に従って、誤差データを抽出する。誤差分布評価部１０３は、処理対象系列ごとに、誤差データ抽出部１０２によって抽出された誤差データの平均及び分散（代表値の一例）を算出する。そして、誤差分布評価部１０３は、算出した値を基に、図５（ｂ）に示したような平均、１σ、２σ、−１σ、−２σの近似曲線（分布の近似曲線の一例）を求める。例えば、平均の線が全体的に０より上にあれば、将来の予測値を低めに設定すればよいことが分かる。また、分散が小さければ、予測値の信頼度が高いことが分かる。
【００４１】
ここで、図６を用いて、誤差分布評価条件設定部１００にて窓関数を利用する効果について述べる。
【００４２】
図６は、窓幅と誤差分布の関係を示している。窓幅を大きくとった場合（即ち、処理対象系列の長さを一定とし、１つの処理対象系列に含まれる属性値の数を多く設定した場合）、誤差分布の長期的な傾向を把握することが可能である。一方、窓幅を小さくとった場合（即ち、処理対象系列の長さを一定とし、１つの処理対象系列に含まれる属性値の数を少なく設定した場合）、短期的な傾向を把握することが可能である。最適な窓幅は誤差分布に依存するため、事前に決定することは困難である。また、数学的に最適な窓幅を選択することは可能であるが、これは特定のモデル下においてという意味であり、モデル化誤差を疑う立場である誤差分布の評価においては不可能である。このため、本実施の形態では、窓幅の設定は分析者が試行錯誤により判定するものとし、誤差分布評価条件設定部１００にて自由に設定できるようにしている。また、時系列的な分析においては、現在のデータと過去のデータとは、重みが異なると考えられる。即ち、評価対象に近いデータほど重要度が高く、評価対象から離れたデータほど重要度が低いと考えることができる。このような考え方は、統計量を計算する際の重み関数として再現することが可能である。これについても、分析者が誤差分布評価条件設定部１００にて適切な値を選択できるようにすることが好ましい。
【００４３】
誤差分布情報記録部１０４は、誤差分布評価部１０３によって生成された誤差分布情報３０を蓄積し、誤差分布情報提示部１０５において時系列的に誤差分布を提示する際に必要なデータを提供する。誤差分布情報３０は、少なくとも誤差分布に関するデータと、誤差分布に対応した時系列属性に関するデータを含むものとする。誤差分布情報記録部１０４は、記憶装置に実装されるものとする。なお、誤差分布情報記録部１０４は、誤差分布情報３０の更新頻度に応じて、不揮発メモリとして提供されることが望ましいが、事象データ２０の抽出及び誤差分布の算出が十分高速に行える場合には、揮発メモリのみとして、誤差分布情報３０は都度生成されるようにしてもよい。
【００４４】
ここで、図３（ｂ）に、誤差分布情報３０の記録形式の一例を示す。この例において、誤差分布情報３０は、「誤差評価対象日」カラム、「平均」カラム、「分散」カラムからなるテーブルとして記録されている。「誤差評価対象日」カラムは、図４に例示したような評価範囲（即ち、処理対象系列）を特定可能な日付（例えば、最初の日、最後の日）を示すデータを格納する。このデータは、前述した時系列属性に関するデータの一例である。「平均」カラムは、評価範囲内における誤差の平均を数値として示すデータを格納する。このデータは、前述した誤差分布に関するデータの一例である。「分散」カラムは、評価範囲内における誤差の分散を数値として示すデータを格納する。このデータも、前述した誤差分布に関するデータの一例である。このように、図３（ｂ）の例では、時系列属性として、誤差評価対象日を記録し、予測誤差の評価のための情報として、平均と分散を記録している。
【００４５】
誤差分布情報提示部１０５は、誤差分布情報記録部１０４に蓄積された誤差分布情報３０を取得し、ユーザに対して提示する。本実施の形態においては、誤差分布又は誤差分布の特徴量の時系列的な変化を提示することを目的としているため、誤差分布情報提示部１０５は、折れ線グラフ、棒グラフ、図５（ｂ）や図６に示したような近似曲線のグラフ等、時系列的な可視化手法により誤差分布情報３０を提示することが好ましい。誤差分布情報提示部１０５は、誤差分布そのものを提示する際には、誤差分布を表すグラフを時系列的に並列したり、アニメーションにより誤差分布の変化を提示したりしてもよい。さらに、誤差分布情報提示部１０５は、上記のように誤差分布又は誤差分布の特徴量の時系列的な変化を提示するために利用されるものとして、誤差分布情報３０をＣＳＶ（Ｃｏｍｍａ・Ｓｅｐａｒａｔｅｄ・Ｖａｌｕｅｓ）等により出力してもよい。この際、誤差分布情報提示部１０５は、誤差分布情報３０の時系列性が保たれるように、図３（ｂ）の例のような形式にて誤差分布情報３０を出力する。
【００４６】
上記のように、誤差分布情報提示部１０５は、例えば、処理対象系列ごとに、誤差分布評価部１０３によって算出された誤差の代表値を出力する。この場合、誤差分布情報提示部１０５は、図３（ｂ）の例のような形式で誤差の代表値（平均や分散等）を画面に表示したり、ＣＳＶ等のファイルに出力したりする。このように、誤差評価指標として、平均値を用いることで、ユーザが誤差の偏りの傾向を把握することが可能となる。例えば、予測誤差の平均値が一定の期間偏り続けていることが観察されれば、今後も高い確率で誤差が偏ることが確信されるため、偏りを補正した値を予測値として利用することで、予測精度が向上する。また、誤差評価指標として、分散を用いることで、ユーザが予測の信頼度の傾向を把握することが可能となる。例えば、予測誤差の分散が安定して小さければ、今後も高い確率で分散が小さくなることが確信されるため、予測値の信頼度が高まる。また、サンプル数が小さい場合には、分散が急激に大小するが、このような傾向を把握していれば、見かけの分散に惑わされずに予測値の信頼度を評価することができる。
【００４７】
また、上記のように、誤差分布情報提示部１０５は、例えば、処理対象系列ごとに、誤差分布評価部１０３によって求められた誤差の分布の近似曲線を出力する。この場合、誤差分布情報提示部１０５は、図５（ｂ）や図６に示したような形式で誤差の分布の近似曲線（平均、σ等の分布形状）を画面に表示したり、Ｅｘｃｅｌ等のファイルに出力したりする。このように、誤差評価指標として、分布形状を用いることで、ユーザが平均や分散等を直感的に把握することが可能となる。また、正規分布以外の誤差分布に対しては、平均や分散による推定は精度の高い推定とはいえないため、分布形状そのものを提示することにより、的確に誤差の特性を把握することが可能となる。例えば、通常の予測手法では誤差が正規分布することを仮定しており、分布形状が常に正規分布から離れている場合には、精度の高い予測を行うことはできない。このため、このような状況が確認された場合には、予測モデルを根本的に見直す必要があることが分かる。
【００４８】
図７は、誤差分布情報提示部１０５の出力画面であり、誤差分布評価条件設定部１００の入力画面でもある誤差分布情報提示画面４０の一例である。
【００４９】
図７において、誤差分布情報提示画面４０は、類似条件選択機能５０１、誤差分布評価軸選択機能５０２、誤差分布情報表示領域５０３、誤差分布評価条件設定機能５０４、付加情報表示領域５０５を有する。
【００５０】
類似条件選択機能５０１は、誤差分布評価条件設定部１００における、類似条件の設定に関するパラメータの入力を行うものである。
【００５１】
類似条件選択機能５０１においては、ユーザが、誤差量（誤差データ）に関連付けられた各属性（パラメータ値）に対して、どのような条件の誤差データを抽出すべきかを設定する。類似条件の選択は、誤差の分析において、最も基本的な機能であり、利用者は試行錯誤の過程を通じて、様々な類似条件を繰り返し試みることが想定される。このため、類似条件の選択は、マウス操作等により簡易に行えることが好ましい。また、現在選択されている類似条件が容易に確認できるよう、網羅性のある表示手段を備えることが好ましい。例えば、曜日や気温等の属性ごとに、その要素を展開して表示することで、属性とその内容が一覧的に把握可能となる。また、例えば、曜日として日曜日を指定する際には、一覧において、「日」の項目を選択することにより、日曜日の誤差データのみが抽出されるように類似条件を設定可能とすることで、類似条件の設定が容易となる。
【００５２】
誤差分布評価軸選択機能５０２は、誤差分布評価条件設定部１００における、評価軸に関するパラメータの入力を行うものである。
【００５３】
誤差分布評価軸選択機能５０２においては、ユーザが、誤差分布の評価における、誤差量（誤差データ）の軸と時系列属性（属性値）の軸の選択を行う。類似条件の選択と比較すると、分布評価軸の定義は静的であることから、誤差分布評価軸選択機能５０２は、分析テンプレートを選択するという意味合いが強い。よって、誤差分布評価軸選択機能５０２においては、類似条件を含む誤差分布評価条件に関する各種設定を、予め決められたパターン間で切り替えられることが好ましい。例えば、窓幅等の窓関数の設定（処理対象系列の設定）が異なり、その他の誤差分布評価条件は同じである複数の分析パターンを用意しておく。あるいは、類似条件として特定の異なる条件を設定し、その他の誤差分布評価条件は同じである複数の分析パターンを用意しておく。これらの分析パターンを分析対象に応じて切り替えることで、軸の変更に伴うパラメータの再設定を行う必要がなくなる。
【００５４】
誤差分布情報表示領域５０３は、誤差分布評価条件設定部１００による設定に従って算出された誤差分布情報３０を表示する領域である。
【００５５】
誤差分布情報表示領域５０３においては、誤差分布情報提示部１０５が、誤差分布情報記録部１０４に記録された誤差分布情報３０を読み出して表示する。誤差分布情報３０を表示する際には、ユーザによるマウスオーバー操作により、詳細情報を追加表示するといった、ユーザとのインタラクティブな情報提供機能を誤差分布情報提示部１０５が備えることが好ましい。
【００５６】
誤差分布評価条件設定機能５０４は、誤差分布評価条件設定部１００における、窓関数及び誤差分布評価に関するパラメータの入力を行うものである。
【００５７】
誤差分布評価条件設定機能５０４においては、ユーザが、窓幅や、重み関数等の窓関数に関するパラメータの設定（処理対象系列の設定）、及び、誤差分布評価方式（誤差評価指標）の選択とこれに関するパラメータの設定を行う。また、見た目に関わる要素として、表示範囲の設定や拡大縮小に関するパラメータの設定も可能であることが好ましい。
【００５８】
付加情報表示領域５０５は、誤差分布情報表示領域５０３に表示しきれない、詳細な追加情報を表示する領域である。
【００５９】
付加情報表示領域５０５においては、誤差分布情報提示部１０５が、特定時点における誤差分布の断面について、誤差分布情報表示領域５０３にて選択されていない誤差評価方式による評価結果を表示することや、特定時点に関連付けられた外部情報を提示すること等が好ましい。例えば、電力需要（電力消費量）の予測においては、予測誤差を評価する際に、１日の需要変動に加えて、これと相関が高いといわれる１日の気温変動を同時に提示することが有効である。
【００６０】
図８は、予測誤差評価装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００６１】
図８において、予測誤差評価装置１０は、コンピュータであり、ＬＣＤ９０１（Ｌｉｑｕｉｄ・Ｃｒｙｓｔａｌ・Ｄｉｓｐｌａｙ）、キーボード９０２（Ｋ／Ｂ）、マウス９０３、ＦＤＤ９０４（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ・Ｄｉｓｋ・Ｄｒｉｖｅ）、ＣＤＤ９０５（Ｃｏｍｐａｃｔ・Ｄｉｓｃ・Ｄｒｉｖｅ）、プリンタ９０６といったハードウェアデバイスを備えている。これらのハードウェアデバイスはケーブルや信号線で接続されている。ＬＣＤ９０１の代わりに、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ・Ｒａｙ・Ｔｕｂｅ）、あるいは、その他の表示装置が用いられてもよい。マウス９０３の代わりに、タッチパネル、タッチパッド、トラックボール、ペンタブレット、あるいは、その他のポインティングデバイスが用いられてもよい。
【００６２】
予測誤差評価装置１０は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ・Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ・Ｕｎｉｔ）を備えている。ＣＰＵ９１１は、処理装置の一例である。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３（Ｒｅａｄ・Ｏｎｌｙ・Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ９１４（Ｒａｎｄｏｍ・Ａｃｃｅｓｓ・Ｍｅｍｏｒｙ）、通信ボード９１５、ＬＣＤ９０１、キーボード９０２、マウス９０３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、プリンタ９０６、ＨＤＤ９２０（Ｈａｒｄ・Ｄｉｓｋ・Ｄｒｉｖｅ）と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。ＨＤＤ９２０の代わりに、フラッシュメモリ、光ディスク装置、メモリカードリーダライタ又はその他の記憶媒体が用いられてもよい。
【００６３】
ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、ＨＤＤ９２０は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置の一例である。通信ボード９１５、キーボード９０２、マウス９０３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５は、入力装置の一例である。また、通信ボード９１５、ＬＣＤ９０１、プリンタ９０６は、出力装置の一例である。
【００６４】
通信ボード９１５は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ・Ａｒｅａ・Ｎｅｔｗｏｒｋ）等に接続されている。通信ボード９１５は、ＬＡＮに限らず、ＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ・Ｐｒｏｔｏｃｏｌ・Ｖｉｒｔｕａｌ・Ｐｒｉｖａｔｅ・Ｎｅｔｗｏｒｋ）、広域ＬＡＮ、ＡＴＭ（Ａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ・Ｔｒａｎｓｆｅｒ・Ｍｏｄｅ）ネットワークといったＷＡＮ（Ｗｉｄｅ・Ａｒｅａ・Ｎｅｔｗｏｒｋ）、あるいは、インターネットに接続されていても構わない。ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットは、ネットワークの一例である。
【００６５】
ＨＤＤ９２０には、オペレーティングシステム９２１（ＯＳ）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１、オペレーティングシステム９２１、ウィンドウシステム９２２により実行される。プログラム群９２３には、本実施の形態の説明において「〜部」として説明する機能を実行するプログラムが含まれている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。ファイル群９２４には、本実施の形態の説明において、「〜データ」、「〜情報」、「〜ＩＤ（識別子）」、「〜フラグ」、「〜結果」として説明するデータや情報や信号値や変数値やパラメータが、「〜ファイル」や「〜データベース」や「〜テーブル」の各項目として含まれている。「〜ファイル」や「〜データベース」や「〜テーブル」は、ＲＡＭ９１４やＨＤＤ９２０等の記憶媒体に記憶される。ＲＡＭ９１４やＨＤＤ９２０等の記憶媒体に記憶されたデータや情報や信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出、検索、参照、比較、演算、計算、制御、出力、印刷、表示といったＣＰＵ９１１の処理（動作）に用いられる。抽出、検索、参照、比較、演算、計算、制御、出力、印刷、表示といったＣＰＵ９１１の処理中、データや情報や信号値や変数値やパラメータは、メインメモリやキャッシュメモリやバッファメモリに一時的に記憶される。
【００６６】
本実施の形態の説明において用いるブロック図やフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示す。データや信号は、ＲＡＭ９１４等のメモリ、ＦＤＤ９０４のフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤＤ９０５のコンパクトディスク（ＣＤ）、ＨＤＤ９２０の磁気ディスク、光ディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ・Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ・Ｄｉｓｃ）、あるいは、その他の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス９１２、信号線、ケーブル、あるいは、その他の伝送媒体により伝送される。
【００６７】
本実施の形態の説明において「〜部」として説明するものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜工程」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。即ち、「〜部」として説明するものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。あるいは、「〜部」として説明するものは、ソフトウェアのみ、あるいは、素子、デバイス、基板、配線といったハードウェアのみで実現されていても構わない。あるいは、「〜部」として説明するものは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、あるいは、ソフトウェアとハードウェアとファームウェアとの組み合わせで実現されていても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、フレキシブルディスク、コンパクトディスク、磁気ディスク、光ディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記憶される。プログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。即ち、プログラムは、本実施の形態の説明で述べる「〜部」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、プログラムは、本実施の形態の説明で述べる「〜部」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。
【００６８】
図９は、予測誤差評価装置１０の動作（本実施の形態に係る予測誤差評価方法、本実施の形態に係る予測誤差評価プログラムの処理手順）を示すフローチャートである。
【００６９】
図９において、ステップＳ１１（統計処理手順）は、ステップＳ１０１（誤差分布評価条件設定処理）及びステップＳ１０２（誤差分布情報生成処理）を含む。ステップＳ１２（結果出力手順）は、ステップＳ１０３（誤差分布情報提示処理）を含む。
【００７０】
ステップＳ１０１（誤差分布評価条件設定処理）において、誤差分布評価条件設定部１００は、時系列軸となる属性の選択や、誤差分布評価に関するパラメータを入力装置により取得し、誤差データ抽出条件設定部１０１及び誤差分布評価部１０３に、これを提供する。
【００７１】
ステップＳ１０２（誤差分布情報生成処理）において、誤差データ抽出条件設定部１０１は、誤差分布評価条件設定部１００によって設定されたパラメータに従って、誤差データ抽出条件を処理装置により設定し、誤差データ抽出部１０２に提供する。これに従い、誤差データ抽出部１０２は、誤差データ記録部２０１から条件に合致する事象データ２０を処理装置により抽出し、誤差分布評価部１０３に提供する。これを基に、誤差分布評価部１０３は、誤差分布情報３０を処理装置により生成し、誤差分布情報記録部１０４に記録する。ステップＳ１０２の詳細については、後述する。
【００７２】
ステップＳ１０３（誤差分布情報提示処理）において、誤差分布情報提示部１０５は、誤差分布情報記録部１０４より、時系列的な誤差分布情報３０を取得し、これを出力装置により提示する。
【００７３】
図１０は、ステップＳ１０２（誤差分布情報生成処理）の手順を示すフローチャートである。
【００７４】
ステップＳ２０１（誤差データ抽出条件設定処理）において、誤差データ抽出条件設定部１０１は、誤差分布情報３０を時系列的に生成するための、誤差データ抽出条件の設定を処理装置により行う。
【００７５】
ステップＳ２０２において、誤差データ抽出条件設定部１０１は、上記誤差データ抽出条件の全てに対して、誤差分布情報３０が生成されているか否かを処理装置により判定する。判定により、誤差分布情報３０の生成が必要であれば、ステップＳ２０３に移行し、必要がなければ終了する。
【００７６】
ステップＳ２０３（誤差データ抽出処理）において、誤差データ抽出部１０２は、誤差データ抽出条件設定部１０１により提供された誤差データ抽出条件に従って、誤差データ記録部２０１より、事象データ２０を処理装置により取得し、誤差分布評価部１０３に提供する。
【００７７】
ステップＳ２０４（誤差分布評価処理）において、誤差分布評価部１０３は、誤差データ抽出部１０２より提供された事象データ２０を基に、誤差分布情報３０を処理装置により生成し、誤差分布情報記録部１０４に提供する。
【００７８】
ステップＳ２０５（誤差分布情報記録処理）において、誤差分布情報記録部１０４は、誤差分布評価部１０３より提供された誤差分布情報３０を記録する。
【００７９】
以上説明したように、本実施の形態において、予測誤差評価装置１０は、予測装置等の出力する予測値の誤差を評価するため、予測誤差分布の時系列的な比較を行う。予測誤差評価装置１０は、予測誤差分布の時系列的な比較を行う際に、誤差分布情報３０を、移動窓により算出する。予測誤差評価装置１０は、例えば、予測誤差分布の時系列的な変化を、平均、分散等の代表値により提示する。あるいは、予測誤差評価装置１０は、例えば、予測誤差分布の時系列的な変化を、σによる分布形状の近似により提示する。また、予測誤差評価装置１０は、誤差分布情報３０を生成するためのパラメータである、窓関数、類似条件、誤差分布評価軸、誤差分布評価指標を、簡易に選択、切り替え可能な操作系を備える。
【００８０】
上記のような構成により、予測誤差評価装置１０は、時系列的な変化を考慮した誤差評価を可能とする。
【００８１】
実施の形態２．
本実施の形態について、主に実施の形態１との差異を説明する。
【００８２】
実施の形態１の説明で述べたように、誤差評価指標として、分布形状を用いる場合には、大きく２つの手法が考えられる。１つは、分布形状の代表値により分布形状を推定する方式であり、もう１つは分布密度関数を推定する方式である。
【００８３】
前者としては、実施の形態１と同様に平均と分散を用いる手法のほか、パーセント点を用いる手法が挙げられる。平均と分散を用いる手法では、誤差が正規分布の場合には精度の高い推定が可能であるが、それ以外の場合には必ずしも精度の高い推定が可能となるとはいえない。一方、パーセント点を用いる手法では、データ数が極端に少ない場合を除き、任意の分布について精度の高い推定が可能である。
【００８４】
後者の手法としては、度数分布表（ヒストグラム）による手法や、これを滑らかな関数として近似する手法が挙げられる。度数分布表による手法は、データ数が多い場合には精度の高い推定が可能である。ヒストグラムを滑らかな関数として近似する場合には、近似の元となる関数を上手く選ぶことで、自然な分布が得られる。
【００８５】
なお、分布形状の提示においては、手法によって長所短所が異なるため、適切な手法が選択できるように、これらの手法を容易に比較対照できることが望ましい。そのため、例えば、図７に示したような誤差分布情報提示画面４０の誤差分布評価条件設定機能５０４において、ユーザが、誤差分布評価方式（誤差評価指標）として各手法を選択できるようにする。
【００８６】
以上説明したように、本実施の形態において、予測誤差評価装置１０は、例えば、予測誤差分布の時系列的な変化を、パーセント点による分布形状の近似により提示する。あるいは、予測誤差評価装置１０は、例えば、予測誤差分布の時系列的な変化を、度数分布表（ヒストグラム）又は滑らかな関数による分布形状の近似により提示する。これにより、予測誤差評価装置１０は、実施の形態１と同様に、時系列的な変化を考慮した誤差評価を可能とする。
【００８７】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、これらのうち、２つ以上の実施の形態を組み合わせて実施しても構わない。あるいは、これらのうち、１つの実施の形態を部分的に実施しても構わない。あるいは、これらのうち、２つ以上の実施の形態を部分的に組み合わせて実施しても構わない。
【符号の説明】
【００８８】
１０  予測誤差評価装置、１１  統計処理部、１２  結果出力部、２０  事象データ、３０  誤差分布情報、４０  誤差分布情報提示画面、１００  誤差分布評価条件設定部、１０１  誤差データ抽出条件設定部、１０２  誤差データ抽出部、１０３  誤差分布評価部、１０４  誤差分布情報記録部、１０５  誤差分布情報提示部、２０１  誤差データ記録部、５０１  類似条件選択機能、５０２  誤差分布評価軸選択機能、５０３  誤差分布情報表示領域、５０４  誤差分布評価条件設定機能、５０５  付加情報表示領域、９０１  ＬＣＤ、９０２  キーボード、９０３  マウス、９０４  ＦＤＤ、９０５  ＣＤＤ、９０６  プリンタ、９１１  ＣＰＵ、９１２  バス、９１３  ＲＯＭ、９１４  ＲＡＭ、９１５  通信ボード、９２０  ＨＤＤ、９２１  オペレーティングシステム、９２２  ウィンドウシステム、９２３  プログラム群、９２４  ファイル群。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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