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過去の等間隔な時点での 3 個のデータから，次の時点のデータを推定する．
例： 先々週，先週，今週の需要から，来週の需要を予測するなど．
過去の 3 個のデータが，時刻順に a, b, c だとする（注）．
これらから，次（来週）のデータ d を推定する．
（注） これらのデータは，Wikipedia の記事 [対移動平均比率法] での“3 数値例”の表における“5. 傾向値”のうち，月曜日の列の先々週，先週，今週の値．
いろいろな計算方法が考えられるでしょう．ここでは，計算が簡単になる（和と差だけで済む）方法を紹介します．
この方法が正しく絶対的だというわけではありません（念のため）． あくまで，簡単に計算できる方法だというだけです．
この方法の根拠を示すために，２通りの考え方を解説します．
データは順に増加しているので，
c から d までの増加分は，a から b までの増加分と等しいと推定する．
データは順に増加しているので，
b から d までの増加分は，a から c までの増加分と等しいと推定する．
どちらの考え方にしても，等しい値 (c + b − a) が得られます．
データは順に増加しているので，
c から d までの増加分は，a から b までの増加分と，b から c までの増加分の平均値に等しいと推定する．
この計算方法は，悪い．
理由：
データ b を結果的に無視している（b の値が何であっても d の値は変わらない）からである．
確認：
式を変形すると，d = c + {b − a + c − b}/2 = c + (c − a)/2 となり，中間の値 b が消えてしまう．
注意：
Excel などで作表をしていると，上のような間抜けなことをしがちなので，注意が必要です．
数十個のデータがあっても，先頭と最後の 2 個のデータだけで結果を出すことになってしまいます．
誤った例： 何周かを廻る競技で，各周の通過時刻を記録し，それらの差からラップタイムを出して，平均する． → 正しいやり方： 10 周の場合，1 周目と 6 周目というように，5 周ごとの通過時刻の差を出して平均し，5 で割る．
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